rlpyt – 编码无悔 / Intent & Focused

rlpyt 是BAIR(Berkeley Artificial Intelligence Research，伯克利人工智能研究所)开源的一个强化学习(RL)框架。我之前写了一篇它的简介。本文是上一篇文章的续文，继续分析CpuSampler的源码。
本文将分析 CPU并行模式下的 ParallelSamplerBase 类的worker实现。

▶▶ worker的代码在哪
rlpyt/samplers/parallel/worker.py

[原创] 强化学习框架 rlpyt 源码分析：(9) 基于CPU的并行采样器CpuSampler

2020 年 04 月 28 日2020 年 01 月 20 日作者 learnhard

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rlpyt 是BAIR(Berkeley Artificial Intelligence Research，伯克利人工智能研究所)开源的一个强化学习(RL)框架。我之前写了一篇它的简介。本文是上一篇文章的续文，继续分析CpuSampler的源码。
我们已经知道了CpuSampler有两个父类：BaseSampler 和 ParallelSamplerBase。其中，BaseSampler主要是定义了一堆接口，没什么好说的，因此本文接着分析另一个父类 ParallelSamplerBase。在 ParallelSamplerBase 中，初始化函数 initialize() 做了很多重要的工作，已经够写一篇长长的文章来分析了，这正是本文的主要内容。

[原创] 强化学习框架 rlpyt 源码分析：(8) 基于CPU的并行采样器CpuSampler

2020 年 04 月 28 日2020 年 01 月 12 日作者 learnhard

写这篇文章的过程中，我改稿改到怀疑人生，因为有些我自己下的结论在看了很多次源码之后又自我否定了多次，所以这篇文章花了我很长时间才完工。虽然完稿之后我仍然不敢保证绝对正确，但这至少是在我当前认知情况下我“自以为”正确的版本了，写长稿不易，望理解。

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rlpyt 是BAIR(Berkeley Artificial Intelligence Research，伯克利人工智能研究所)开源的一个强化学习(RL)框架。我之前写了一篇它的简介。

在单机上支持丰富的并行(Parallelism)模式是 rlpyt 有别于很多其他强化学习框架的一个显著特征。rlpyt可以使用纯CPU，或CPU、GPU混合的方式来并行执行训练过程。

[原创] 强化学习框架 rlpyt 源码分析：(7) 模型参数是在哪更新的

2020 年 04 月 28 日2020 年 01 月 09 日作者 learnhard

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rlpyt 是BAIR(Berkeley Artificial Intelligence Research，伯克利人工智能研究所)开源的一个强化学习(RL)框架。我之前写了一篇它的简介。如果你想用这个框架来开发自己的强化学习程序（尤其是那些不属于Atari游戏领域的强化学习程序），那么需要对它的源码有一定的了解。
本文简要分析一下在rlpyt中，强化学习模型的参数是在什么地方被更新、怎么被更新的。

[原创] 强化学习框架 rlpyt 并行(parallelism)原理初探

2020 年 04 月 28 日2019 年 12 月 23 日作者 learnhard

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rlpyt 是BAIR(Berkeley Artificial Intelligence Research，伯克利人工智能研究所)开源的一个强化学习(RL)框架。我之前写了一篇它的简介。

在单机上全面的并行（Parallelism）特性是 rlpyt 有别于很多其他强化学习框架的一个显著特征。在前面的简介文章中，已经介绍了 rlpyt 支持多种场景下的并行训练。而这种“武功”是怎么修炼出来的呢？它是站在了巨人的肩膀上——通过PyTorch的多进程(multiprocessing)机制来实现的。
所以你知道为什么 rlpyt 不使用TensorFlow这样的框架来作为后端了吧，因为TensorFlow根本就没有这种功能。TensorFlow只能靠类似于Ray这样的并行计算框架的帮助，才能支撑起全方位的并行特性。

[原创] 强化学习框架 rlpyt：如何使用预训练(pre-trained)的model

2020 年 04 月 28 日2019 年 12 月 11 日作者 learnhard

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rlpyt 是BAIR(Berkeley Artificial Intelligence Research，伯克利人工智能研究所)开源的一个强化学习(RL)框架。我之前写了一篇它的简介。
本文描述了在 rlpyt 框架下，如何使用一个预训练过的（pre-trained）model作为起点，来训练自己的RL模型的过程。

[原创] 强化学习框架 rlpyt：如何保存训练过程中的所有model

2020 年 04 月 28 日2019 年 12 月 11 日作者 learnhard

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rlpyt 是BAIR(Berkeley Artificial Intelligence Research，伯克利人工智能研究所)开源的一个强化学习(RL)框架。我之前写了一篇它的简介。
本文描述了如何保存迭代训练过程的所有model，以及背后的逻辑。

[原创] 强化学习框架 rlpyt：如何同时输出gaussian（高斯）和categorical（类别）的action

2020 年 04 月 28 日2019 年 12 月 11 日作者 learnhard

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rlpyt 是BAIR(Berkeley Artificial Intelligence Research，伯克利人工智能研究所)开源的一个强化学习(RL)框架。我之前写了一篇它的简介。
本文记录 rlpyt 的一些issue提及的问题以及解决方案。

[原创] 强化学习框架 rlpyt 源码分析：(6) 模型指标什么时候从 nan 变成有意义的值

2020 年 04 月 28 日2019 年 12 月 08 日作者 learnhard

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rlpyt 是BAIR(Berkeley Artificial Intelligence Research，伯克利人工智能研究所)开源的一个强化学习(RL)框架。我之前写了一篇它的简介。如果你想用这个框架来开发自己的强化学习程序（尤其是那些不属于Atari游戏领域的强化学习程序），那么需要对它的源码有一定的了解。本文尝试从 rlpyt 自带的一个实例来分析它的部分源码，希望能帮助到一小部分人。

▶▶ 观察训练日志引出的问题
以 example_1 为例，在训练的过程中，程序会不断打印出类似于下面的日志（部分内容）：

[原创] 强化学习框架 rlpyt 的数据可视化工具：viskit

2020 年 04 月 28 日2019 年 12 月 03 日作者 learnhard

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rlpyt 是BAIR(Berkeley Artificial Intelligence Research，伯克利人工智能研究所)开源的一个强化学习(RL)框架。我之前写了一篇它的简介。
在训练强化学习模型的过程中，rlpyt 产生的大量训练日志看起来无比枯燥，本文展示了如何利用 viskit 把这些日志数据可视化。

[原创] 强化学习框架 rlpyt 源码分析：(5) 提供额外参数的Mixin类

2020 年 04 月 28 日2019 年 12 月 01 日作者 learnhard

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rlpyt 是BAIR(Berkeley Artificial Intelligence Research，伯克利人工智能研究所)开源的一个强化学习(RL)框架。我之前写了一篇它的简介。如果你想用这个框架来开发自己的强化学习程序（尤其是那些不属于Atari游戏领域的强化学习程序），那么需要对它的源码有一定的了解。本文尝试从 rlpyt 自带的一个实例来分析它的部分源码，希望能帮助到一小部分人。

▶▶ Mixin类简介
rlpyt 里面有大量的 *Mixin 类，例如 AtariMixin，MujocoMixin，RecurrentAgentMixin 等，作者并没有为这些名字很怪的class写任何注释，仅从使用的地方来看，很多Mixin类都与agent类有关联。

[原创] 强化学习框架 rlpyt 源码分析：(3) 相当简洁又十分巧妙的EpsilonGreedy类

2020 年 04 月 28 日2019 年 11 月 22 日作者 learnhard

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rlpyt 是BAIR(Berkeley Artificial Intelligence Research，伯克利人工智能研究所)开源的一个强化学习(RL)框架。我之前写了一篇它的简介。如果你想用这个框架来开发自己的强化学习程序（尤其是那些不属于Atari游戏领域的强化学习程序），那么需要对它的源码有一定的了解。本文尝试从 rlpyt 自带的一个实例来分析它的部分源码，希望能帮助到一小部分人。

[原创] 强化学习框架 rlpyt 源码分析：(4) 收集训练数据的sampler类

2020 年 04 月 28 日2019 年 11 月 22 日作者 learnhard

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rlpyt 是BAIR(Berkeley Artificial Intelligence Research，伯克利人工智能研究所)开源的一个强化学习(RL)框架。我之前写了一篇它的简介。如果你想用这个框架来开发自己的强化学习程序（尤其是那些不属于Atari游戏领域的强化学习程序），那么需要对它的源码有一定的了解。本文尝试从 rlpyt 自带的一个实例来分析它的部分源码，希望能帮助到一小部分人。

▶▶ sampler的主要功能
训练强化学习模型需要训练数据，收集训练数据的工作就是由sampler类做的。
收集训练数据，就需要在environment中步进，因此environment的实例化工作也在sampler中完成。