在 ray-rllib 基于梯度的算法中获取梯度的熵和范数

问题描述

对于基于梯度的算法，重要的是监视熵值和网络梯度的范数。这有助于快速找到一组更好的超参数。 在当前的 ray 实现中，我找不到任何 API 来获取这些值。有谁知道如何在Trainer函数的报告中获取策略的熵，例如PPOTrainer、SACTrainer等？

解决方法

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