instadeepai/Mava

[BUG] steps_per_second under-reporting in SAC and IQL

Open

#1.078 geöffnet am 13. Mai 2024

Auf GitHub ansehen
 (0 Kommentare) (0 Reaktionen) (0 zugewiesene Personen)Python (122 Forks)auto 404
buggood first issuehelp wanted

Repository-Metriken

Stars
 (922 Stars)
PR-Merge-Metriken
 (PR-Metriken ausstehend)

Beschreibung

Describe the bug

The (originally combined) steps_per_second logging has been separated for now to enforce logging consistencies across Mava systems, enabling downstream aggregate plotting via marl-eval. However, the current steps_per_second logging in the IQL and SAC systems is not a true representation for the learner or the actor. It is not entirely fair to say that we do steps_per_rollout / elapsed _time steps per second in both cases because we are also taking anakin_steps * cfg.system.epochs gradient steps.

Contributor Guide

Research-Richtung
Verfolgen Sie die Protokollierungslogik von steps per second in den SAC und IQL Systemen, um zu identifizieren, wo die Berechnung fälschlicherweise Gradientenschritte enthält, und passen Sie sie an, um nur Rollout Schritte pro verstrichener Zeit zu verwenden.
Tech Stack
python
Domain
machine learning
Issue Type
Fehler
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
2
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
1-3 Stunden
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Klar
Voraussetzungen
PythonJAXReinforcement learning
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
65