使用TensorBoard 观察训练
按照上一节中描述的方式使用mlagents-learn命令将训练，在首次训练过程中，ml-agents会在根目录下创建一个results目录，并将结果与过程中的统计信息，保存到改目录下对应run-id的文件夹中。
为了在培训期间或之后观察培训过程，请启动TensorBoard：
- 打开终端或控制台窗口 -> CD到ML-Agents Toolkit的安装目录。 -> 输入命令运行：
tensorboard --logdir=results/run-id --port=6006
--logdir : 训练统计信息存放目录
results:
ml-agents创建的，存放训练数据及结果的目录
run-id : 上节执行训练的命令mlagents-learn /config/Pyramids.yaml --run-id=Pyramids中的Pyramids,ml-agents会把本次训练的结果存在Pyramids目录下--port : TensorBoard使用的端口，如果不行指定端口，则不需要改参数
- 打开浏览器窗口，然后导航到localhost：6006，就能查看详细的训练数据了。
注意： TensorBoard使用的默认端口是6006。如果端口6006上正在运行现有会话，则可以使用--port选项指定端口（如6007）启动新会话。
注意：如果不分配run-id标识符，请mlagents-learn使用默认字符串“ ppo”。所有统计信息将保存到同一子文件夹中，并在TensorBoard中显示为一个会话。几次运行后，在这种情况下显示可能会变得难以解释。您可以删除results目录下的文件夹以清除旧的统计信息。
在TensorBoard窗口的左侧，您可以选择要显示的某个run-id训练结果。您可以选择多个run-id来比较统计信息。TensorBoard窗口还提供有关如何显示和平滑图形的选项。
ML-Agents培训计划保存以下统计信息：
mlagents-TensorBoard
环境统计
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Environment/Lesson-绘制从课程到课程的进度。只有在进行课程培训时才需要关注。 -
Environment/Cumulative Reward-所有特工的平均累积情节奖励。在成功的培训课程中应增加。 -
Environment/Episode Length-环境中所有特工的每个情节的平均长度。
政策统计
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Policy/Entropy（PPO; BC）-模型决策的随机性。在成功的培训过程中应缓慢降低。如果它减小得太快，beta则应增加超参数。 -
Policy/Learning Rate（PPO; BC）-训练算法在搜索最佳策略时需要走多大步。应随时间减少。 -
Policy/Value Estimate（PPO）-代理访问的所有状态的平均值估计。在成功的培训课程中应增加。 -
Policy/Curiosity Reward（PPO +好奇心）-这对应于每集产生的平均累积内在报酬。
学习损失功能
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Losses/Policy Loss（PPO）-政策损失函数的平均幅度。与策略（决定操作的过程）在多大程度上相关。在成功的培训课程中，其强度应降低。 -
Losses/Value Loss（PPO）-价值函数更新的平均损失。与模型能够预测每个状态的值的程度相关。在坐席正在学习时，该值应增加，然后在奖励稳定后减少。 -
Losses/Forward Loss（PPO +好奇心）-逆模型损失函数的平均幅度。对应于模型对新观测编码的预测能力。 -
Losses/Inverse Loss（PPO + Curiosity）-正向模型损失函数的平均幅度。与模型能够很好地预测两次观察之间采取的行动相对应。 -
Losses/Cloning Loss（BC）-行为克隆损失的平均幅度。对应于模型模拟演示数据的程度。
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