maddpg开多线程同时训练模型torch代码

下面是使用MADDPG算法开多线程同时训练模型的示例代码，使用PyTorch实现：

import threading
import torch
import numpy as np
import gym
from maddpg import MADDPG

# 定义训练线程类
class TrainThread(threading.Thread):
    def __init__(self, agent, env, device):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.agent = agent
        self.env = env
        self.device = device

    def run(self):
        self.agent.train(self.env, self.device)

# 创建环境
env = gym.make('MultiAgent-v0')
obs_shape_n = [env.observation_space[i].shape for i in range(env.n)]
act_shape_n = [env.action_space[i].n for i in range(env.n)]

# 创建MADDPG算法代理
agent = MADDPG(obs_shape_n, act_shape_n)

# 创建PyTorch设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 创建训练线程列表
train_threads = []
for i in range(4):
    train_threads.append(TrainThread(agent, env, device))

# 启动训练线程
for t in train_threads:
    t.start()

# 等待所有线程结束
for t in train_threads:
    t.join()

该代码与前面使用TensorFlow实现的代码很类似。不同之处在于，我们将MADDPG算法代理的实现改为了使用PyTorch实现，并创建了一个PyTorch设备。

在训练线程中，我们通过调用MADDPG算法代理的train()方法来训练模型。需要注意的是，PyTorch中的张量和模型需要放在适当的设备上进行计算。因此，我们将PyTorch设备作为参数传递给训练线程，并在训练过程中使用该设备进行计算。

除了使用PyTorch实现，该代码与前面使用TensorFlow实现的代码基本相同。