PyTorch RL 监控

PyTorch RL 监控是一个用于监控 PyTorch 强化学习（RL）实验的工具。它可以帮助研究人员实时查看训练进度、性能指标和模型状态。

功能

• 实时监控: 可以在浏览器中实时查看训练过程中的各种指标。
• 性能分析: 提供详细的性能分析，帮助研究人员优化模型。
• 可视化: 支持多种可视化图表，包括损失函数、奖励函数等。

使用方法

1. 在 PyTorch RL 模型中集成 PyTorch RL 监控。
2. 启动监控服务器。
3. 在浏览器中访问监控页面。

示例

假设您正在使用 PyTorch RL 进行强化学习实验，以下是如何集成 PyTorch RL 监控的示例代码：

import torch
from torch import nn
from torch.optim import Adam
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from stable_baselines3 import PPO

# 创建模型
model = nn.Sequential(nn.Linear(10, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 2))

# 创建优化器
optimizer = Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 创建 SummaryWriter
writer = SummaryWriter()

# 创建 PPO 实例
ppo = PPO("MlpPolicy", model, optimizer, verbose=1)

# 训练模型
ppo.learn(total_timesteps=10000, callback=lambda e: writer.add_scalar("loss", ppo.loss, e))

# 关闭 SummaryWriter
writer.close()

相关链接

• PyTorch RL 官方文档
• PyTorch RL 监控 GitHub 仓库

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