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1e8bb235
编写于
6月 17, 2020
作者:
T
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+23
-2
docs/zh_CN/Overview.md
docs/zh_CN/Overview.md
+2
-2
docs/zh_CN/tutorial/param.md
docs/zh_CN/tutorial/param.md
+21
-0
未找到文件。
docs/zh_CN/Overview.md
浏览文件 @
1e8bb235
...
...
@@ -42,8 +42,8 @@
<ul>
<li><a
href=
"tutorial/quick_start.md#quick_start"
>
入门:解决cartpole问题
</a></li>
<li><a
href=
"tutorial/agent.md#agent"
>
Agent搭建规范
</a></li>
<li><a
href=
"
docs/zh_CN/Tuner/BuiltinTuner.md#BOHB"
>
保存模型和加载模型
</a></li>
<li><a
href=
"
docs/zh_CN/Tuner/BuiltinTuner.md#BOHB
"
>
绘制训练曲线
</a></li>
<li><a
href=
"
tutorial/param.md#param"
>
参数管理
</a></li>
<li><a
href=
"
tutorial/summary.md#summary
"
>
绘制训练曲线
</a></li>
</ul>
</ul>
</td>
...
...
docs/zh_CN/tutorial/param.md
0 → 100644
浏览文件 @
1e8bb235
# **教程:模型参数管理**
场景1: 在训练过程中,我们有时候需要把训练好的模型参数保存到本地,用于后续的部署或者评估。
当用户构建好agent之后,可以直接通过agent的相关接口来完成参数的存储。
```
python
agent
=
AtariAgent
()
# 保存参数到 ./model.ckpt
agent
.
save
(
'./model.ckpt'
)
# 恢复参数到这个agent上
agent
.
restore
(
'./model.ckpt'
)
```
场景2: 并行训练过程中,经常需要把最新的模型参数同步到另一台服务器上,这时候,需要把模型参数拿到。
```
python
#--------------Agent---------------
weights
=
agent
.
get_weights
()
#--------------Remote Actor--------------
actor
.
set_weights
(
weights
)
```
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