类实例也可以成为可调用对象。你只需要实现一个特殊的方法__call__。这个对象（注意是对象，不是类）可以作为函数调用类的实例化对象（即对象），可以作为函数使用。定义一个可调用函数，用于输出损失函数并输出动作的具体值。后续调用相当于feed_dict操作。
这部分代码可以在github问题中找到。解决了baseline的一些实验问题后，就可以学习这部分代码）train(arglist)：使用arglist的参数来定义整个训练过程。训练过程如下： q_train 函数相当于创建一个占位符，构建一个静态图。需要通过调用返回信息来输出对应的值） Output：根据占位符计算的表达式，返回Lambda函数。
1、麻辣隔壁第一季完整版
all()函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为TRUE。如果是，则返回True，否则返回False。 p_train函数相当于创建一个占位符并构建一个静态图。调用返回的信息就可以输出对应的值）最重要的就是将MPE环境的multiagent文件夹复制到MADDPG项目目录下，同时还要保证gym安装成功。
2、mlgbd翻译成中文什么意思
第一步是设置占位符（不过这里的代码比较复杂，但是本质上是一样的）。 lambda后面的变量是匿名函数的输入，冒号后面的变量是函数的输出。整个语句相当于def function，属于函数。步骤2.获取Replay buffer中每个agent的数据：根据从batch_data中采样的数据，将这些数据以列表形式存储。
3、mlgbd是啥意思
Agents with Policy Ensembles的想法是针对MARL中的非平稳环境问题。在竞争环境中，代理商的策略可能会过度适应竞争对手的行为。因此，当竞争对手的策略发生变化时，代理商的策略可能会失效。训练完成后，可以手动创建learning_curves文件夹来存放pickle文件，并将下面这句话中的None改为任意str类。
确定actor网络的输入：每个agent自己的Observations，但需要注意的是，这些观察是否包含其他agent的一些信息取决于环境中观察部分的设计。 d.物理欺骗（代理人数量分别为：N=2、N=4） 实验结果：统计：代理人的成功率、顾问的成功率，两者的差值，值越大效果越好，即，一种算法优于另一种算法。
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