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Go ONNX模型加载教程 环境准备 安装Go环境(建议version < 1.20, 发现1.20运行有问题, 本实例使用v1.17.13) 安装必要的依赖包： go get github.com/owulveryck/onnx-go go get gorgonia.org/gorgonia 项目结构 proje...

前话 前文提到了ray.rllib来做分布式训练. 但对整个代码的改造会很复杂, 如果只需要简单的进行分布式多机多卡训练,还可以使用pytorch自带的DDP DDP分布式同步原理 在反向传播后，通过高效的AllReduce操作同步所有GPU的梯度均值，确保各GPU使用相同的梯度更新本地模型参数，从而实现分布式训练的参数一致性. 以下为DDP训练的数据拆分示意图: 代码修改关键点...

强化学习是机器学习中一个令人兴奋的领域，它允许AI代理通过与环境交互来学习最优策略。本文将介绍如何使用Ray RLlib框架创建自定义强化学习环境并进行训练。无论您是强化学习新手还是寻求高性能分布式训练的专家，这篇指南都能帮您快速上手。 准备工作 在开始前，我们需要安装必要的依赖库： pip install "ray[rllib]" gym torch 注意：如果使用mac...

训练和推理强化学习时, 有些场景下的大量计算都会在环境模拟上, 这时训练的大部份时间占用会在非神经网络更新上, 此时可以通过使用多进程并发加速, 或者直接用cpp进行重构关键部分

Gym 强化学习训练 在我们学习强化学习（Reinforcement Learning，简称 RL）时，如何让智能体和环境高效且可重复地交互一直是一个核心问题。OpenAI 提供的 Gym 库就是为了解决这个问题而生。它以简洁明了的 API 和丰富多样的测试场景，为我们搭建了一个标准化的平台。很多技术博客和相关资料都指出，Gym 的统一接口极大地方便了我们在切换环境、测试算法时，不必反复编...

博客，感动常在

参考文档 相关博客 博客 - 什么是模拟离散事件 开源项目 https://github.com/matsim-org/matsim-libs https://github.com/eclipse-sumo/sumo https://simpy.readthedocs.io/en/latest/ https://github.com/NetLogo/NetLogo?tab=re...

记录一下 multiprocess的多种使用方法

从部署到使用的实操记录