rllib -从检查点获取TensorFlow或PyTorch模型输出
rllib -从检查点获取TensorFlow或PyTorch模型输出
提问于 2020-08-23 22:28:54
我想在不同的代码中使用经过rllib训练的策略模型，在那里我需要跟踪为特定输入状态生成的操作。使用标准的TensorFlow或PyTorch (首选)网络模型可以提供这种灵活性，但我找不到关于如何从经过训练的rllib代理生成可用的dat或H5文件的明确文档，然后我可以将其加载到torch或tf/Keras模型中。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2021-05-28 18:08:18
从检查点获取权重的最简单方法是使用rllib再次加载它，然后使用Tensorflow/Pytorch命令保存它。如果你有一个keras TF模型，你可以简单地调用：
model.save('my_model.h5') # creates a HDF5 file页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/63548115
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