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背景介紹
模型架構及學習過程
注意點gpu-basedasynchronousadvantageactor-critic是a3c的gpu實現。
a3c的每乙個worker都需要取樣、訓練，需要充足的cpu資源。
gpu有很強的平行計算優勢；直覺上，將學習計算部分挪到gpu，收集資料環境互動部分放到cpu，會使系統更緊湊高效，同時也能匹配其他深度學習任務的硬體架構。
學習過程是這樣的：
1，整體採用的是批處理策略，即快取到達batch size後統一處理；
2，每個agent(worker)負責收集資料(s, a, r, s')，註冊到佇列training queue，由trainer管理供以後訓練使用；
3，但agent不負責取樣本身π(a|s)，而是將需求註冊到佇列prediction queue，由predictor管理；
3，predictor是個while true thread，當快取到達其batch size後，呼叫gpu上的策略**網路π(a|s)進行取樣；
4，類似地，trainer也是個while true thread，滿足batch size後呼叫gpu進行訓練。
1，模型網路只有一套，儲存在gpu上；
2，就是說，每一次取樣，都使用即時的網路引數；
3，模型訓練期間，也同時再取樣，難免會出現取樣時的policy網路引數與最後學習時的引數不一致，所以ga3c部分資料有一定的延遲，不是嚴格的on-policy；
4，具體得看訓練的batch size及當時gpu狀態，gpu算力資源充足、batch size合理的情況下，受影響的資料應該是很少的。
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