存储来自 RLlib 训练策略推出的观察、动作、奖励元组

问题描述

我正在尝试存储来自 RLlib 的 rollout 操作的观察、动作和奖励元组。似乎推出功能仅跟踪有关代理与环境交互时的奖励的信息。有谁知道如何存储所有这些信息?我看过 rllib 的 rollout.py file,但看起来实际存储这些信息的功能隐藏在 Ray 的分布式计算功能中。

解决方法

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