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學習英文與了解天下事，為什麼要讀時代雜誌呢？

閱讀世界新鮮事的人所擁有的國際觀是非常驚人的

當你開始閱讀time時代雜誌增加英文閱讀能力，同時也可以提昇世界觀

因此無論出社會還是在學時，推薦學英文的其中一種方法就是大量閱讀time時代雜誌

藉此提高外文的閱讀理解能力，提高英文文章與新聞的理解力，time時代雜誌是一個非常好的讀物!

因為這本雜誌所囊括世界各地最新的奇人異事，可以讓眼界變得更寬廣

而且許多最新片語詞彙，不見得你在字典可以找到，很多都是新創名詞

讓你的頭腦可以跟著世界的巨輪一起前進

只要閱讀1-2個月，你會發現你看原文的速度至少快上2-3倍。

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賈浩楠 發自 凹非寺 量子位 報導 | 公眾號 QbitAI 江山代有才人出，開源一波更比一波強。 就在最近，一個簡潔、輕巧、快速的深度強化學習平臺，完全基於Pytorch，在Github上開源。 如果你也是強化學習方面的同仁，走過路過不要錯過。 而且作者，還是一枚清華大學的本科生——翁家翌，他獨立開發了」天授（Tianshou）「平臺。 沒錯，名字就叫「天授」。 ... Why 天授？ 主要有四大優點： 1、速度快，整個平臺只用1500行左右代碼實現，在已有的toy scenarios上面完勝所有其他平臺，比如3秒訓練一個倒立擺（CartPole）。 ... 2、模塊化，把所有policy都拆成4個模塊： init：策略初始化。process_fn：處理函數，從回放緩存中處理數據。call：根據觀測值計算操作learn：從給定數據包中學習 只要完善了這些給定的接口就能在100行之內完整實現一個強化學習算法。 3、天授平臺目前支持的算法有： Policy Gradient (PG) Deep Q-Network (DQN) Double DQN (DDQN) with n-step returns Advantage Actor-Critic (A2C) Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) Proximal Policy Optimization (PPO) Twin Delayed DDPG (TD3) Soft Actor-Critic (SAC) 隨著項目的開發，會有更多的強化學習算法加入天授。 4、接口靈活：用戶可以定製各種各樣的訓練方法，只用少量代碼就能實現。 如何使用天授 以DQN（Deep-Q-Network）算法為例，我們在天授平臺上使用CartPole小遊戲，對它的agent進行訓練。 配置環境 習慣上使用OpenAI Gym，如果使用Python代碼，只需要簡單的調用Tianshou即可。 CartPole-v0是一個可應用DQN算法的簡單環境，它擁有離散操作空間。配置環境時，你需要注意它的操作空間是連續還是離散的，以此選擇適用的算法。 設置多環境層 你可以使用現成的gym.Env： ... 也可以選擇天授提供的三種向量環境層：VectorEnv、SubprocVectorEnv和RayVectorEnv，如下所示： ... 示例中分別設置了8層和100層環境。 建立網絡 天授支持任意用戶自主定義的網絡或優化器，但有接口限制。 ... 以下是一個正確的示例： ... 設置策略 我們使用已定義的net和optim（有額外的策略超參數）來定義一個策略。下方我們用一個目標網絡來定義DQN算法策略。 ... 設置收集器 收集器是天授的關鍵概念，它使得策略能夠高效的與不同環境交互。每一步，收集器都會將該策略的操作數據記錄在一個回放緩存中。 ... 訓練 天授提供了訓練函數onpolicy_trainer和offpolicy_trainer。當策略達到終止條件時，他們會自動停止訓練。由於DQN是無策略算法，我們使用offpolicy_trainer。 ... 訓練器支持TensorBoard記錄，方法如下： ... 將參數writer輸入訓練器中，訓練結果會被記錄在TensorBoard中。 ... 記錄顯示，我們在幾乎4秒的時間內完成了對DQN的訓練。 保存/加載策略 因為我們的策略沿襲自torch.nn.Module，所以保存/加載策略方法與torch模塊相同。 ... 觀察模型表現 收集器支持呈現功能，以35幀率觀察模型方法如下： ... 用你自己的代碼訓練策略 如果你不想用天授提供的訓練器也沒問題，以下是使用自定義訓練器的方法。 ... 上手體驗 天授需要Python3環境。以CartPole訓練DQN模型為例，輸入test_dqn.py代碼進行訓練，其結果統計如下： ... 可以看出整個訓練過程用時7.36秒，與開發者給出的訓練時間符合。 模型訓練結果如下： ... 作者介紹 天授的開發者：翁家翌，清華大學的在讀大四本科生。 高中畢業於福州一中，前NOI選手。 大二時作就作為團隊主要貢獻者獲得了強化學習國際比賽vizdoom的冠軍。他希望能將天授平臺深入開發，成為強化學習平臺的標桿。開源也是希望有更多的小夥伴加入這個項目。 傳送門： PyPI提供天授平臺下載，你也可以在Github上找到天授的最新版本和其他資料。 PYPI： https://pypi.org/project/tianshou/ Github天授主頁： https://github.com/thu-ml/tianshou — 完 — 量子位 QbitAI · 頭條號簽約 關注我們，第一時間獲知前沿科技動態

文章來源取自於：

每日頭條 https://kknews.cc/tech/n2zaqaq.html

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