result = ts.trainer.offpolicy_trainer( policy, train_collector, test_collector, max_epoch=max_epoch, step_per_epoch=step_per_epoch, collect_per_step=collect_per_step, episode_per_test=30, batch_size=64, train_fn=lambda e1, e2: policy.set_eps(0.1 / round), test_fn=lambda e1, e2: policy.set_eps(0.05 / round), writer=None)(把这段代码改成具有每1/60秒的render功能的能实现同样目的的代码)
时间: 2024-02-27 08:56:21 浏览: 132
web_speech_trainer
要实现每隔1/60秒渲染一次环境状态,可以在训练循环的内部增加一个计时器,每经过一定时间间隔就调用`render`函数进行渲染。具体实现如下:
```python
import time
import torch as th
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
def train(policy, train_collector, test_collector, max_epoch, step_per_epoch, collect_per_step, episode_per_test, batch_size, writer=None):
result = {}
for epoch in range(max_epoch):
# 训练阶段
policy.set_eps(0.1 / (epoch + 1))
train_collector.collect(n_step=step_per_epoch * collect_per_step)
policy.train(train_collector, batch_size=batch_size, repeat=3)
# 测试阶段
policy.set_eps(0.05 / (epoch + 1))
result = test_collector.collect(n_episode=episode_per_test)
if writer is not None:
writer.add_scalar('test_reward', result['rews'].mean(), epoch)
# 打印日志
print(f"Epoch #{epoch}: test_reward={result['rews'].mean():.2f}")
# 渲染环境状态
render_interval = 1/60 # 渲染时间间隔
start_time = time.time() # 开始计时
for i in range(step_per_epoch):
obs = train_collector.reset_one(i)
done = False
while not done:
action = policy.predict(obs, deterministic=True)
obs, _, done, _ = train_collector.step_one(action)
# 每隔render_interval秒渲染一次环境状态
if time.time() - start_time >= render_interval:
train_collector.envs.render()
start_time = time.time()
```
在上述代码中,我们在训练循环的内部增加了一个计时器`start_time`,用于记录上一次渲染环境状态的时间。在每个训练步骤内,我们首先通过`train_collector.reset_one(i)`方法获取当前环境的状态,并将`done`标志设置为`False`。然后,在每个训练步骤内,我们重复执行以下步骤:
1. 使用当前策略`policy`预测下一步动作`action`。
2. 执行动作`action`,更新环境状态,并获取新的状态`obs`、奖励`reward`、终止标志`done`和调试信息`info`。
3. 检查当前时间是否距离上一次渲染环境状态的时间已经超过了`render_interval`秒,如果超过了,就调用`train_collector.envs.render()`方法渲染环境状态,并更新计时器`start_time`为当前时间。
这样,就可以实现每隔1/60秒渲染一次环境状态的功能,方便我们观察和调试算法训练的过程。需要注意的是,在增加渲染操作时,可能会对计算资源造成一定的压力,因此需要根据具体情况进行调整。
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