改变射线RLlib训练的日志而不是~/ Ray结果
我使用Ray & RLlib在Ubuntu系统上训练RL代理。Tensorboard用于监视培训进度，方法是将其指向~/ray_results，其中存储所有运行的所有日志文件。雷·特恩没有被使用。
例如，在启动新的Ray/RLlib培训运行时，将在
~/ray_results/DQN_ray_custom_env_2020-06-07_05-26-32djwxfdu1要可视化培训进度，我们需要启动Tensorboard
tensorboard --logdir=~/ray_results问题：是否可以将Ray/RLlib配置为将日志文件的输出目录从~/ray_results更改到另一个位置？
此外，与其登录到一个名为DQN_ray_custom_env_2020-06-07_05-26-32djwxfdu1的目录，我们还能自行设置这个目录名吗？
失败尝试：尝试设置
os.environ['TUNE_RESULT_DIR'] = '~/another_dir`在运行ray.init()之前，但是结果日志文件仍然被写入~/ray_results。
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2020-08-13 11:26:45
是否可以将Ray/RLlib配置为将日志文件的输出目录从~/ray_results更改到另一个位置？
目前无法使用RLib CLI工具(rllib)对其进行配置。
如果您对Python没有意见，那么，正如文档中所描述的，tune.run的local_dir参数负责指定输出目录，默认情况是~/ray_results。
此外，与其登录到一个名为DQN_ray_custom_env_2020-06-07_05-26-32djwxfdu1，的目录，我们可以自行设置这个目录名吗？
这取决于tune.run的tune.run参数。它必须是接受试用对象并将其格式化为如下所示的字符串的函数：
def trial_name_id(trial):
return f"{trial.trainable_name}_{trial.trial_id}"
tune.run(...trial_name_creator=trial_name_id)Stack Overflow用户
发布于 2021-02-11 18:13:19
不用调优，就可以使用rllib的“培训器”更改logdir。如果要指定保存日志的位置(请参阅这里)，“培训器”类将接受一个可选的“这里”。
一个具体的例子：
- 定义自定义的记录器创建者(您可以简单地从默认的记录器中修改)：
def custom_log_creator(custom_path, custom_str):
timestr = datetime.today().strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S")
logdir_prefix = "{}_{}".format(custom_str, timestr)
def logger_creator(config):
if not os.path.exists(custom_path):
os.makedirs(custom_path)
logdir = tempfile.mkdtemp(prefix=logdir_prefix, dir=custom_path)
return UnifiedLogger(config, logdir, loggers=None)
return logger_creator- 将此logger_creator传递给培训师，并开始培训：
trainer = PPOTrainer(config=config, env='CartPole-v0',
logger_creator=custom_log_creator(os.path.expanduser("~/another_ray_results/subdir"), 'custom_dir'))
for i in range(ITER_NUM):
result = trainer.train()您将找到培训结果(例如，TensorBoard事件文件、params、模型、.)用您指定的命名约定保存在“~/ under _ray_results/subdir”下。
https://stackoverflow.com/questions/62241261
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