索引

符号

--address ray-debug命令行选项 ray-get命令行选项 ray-job-delete命令行选项 ray-job-list命令行选项 ray-job-logs命令行选项 ray-job-status命令行选项 ray-job-stop命令行选项 ray-job-submit命令行选项 ray-list命令行选项 ray-memory命令行选项 ray-start命令行选项 ray-status命令行选项 ray-summary-actors命令行选项 ray-summary-objects命令行选项 ray-summary-tasks命令行选项 ray-timeline命令行选项 serve-config命令行选项 serve-deploy命令行选项 serve-run命令行选项 serve-shutdown命令行选项 serve-start命令行选项 serve-status命令行选项 --app-dir serve-build命令行选项 serve-run命令行选项 --args ray-submit命令行选项 --autoscaling-config ray-start命令行选项 --block ray-start命令行选项 --blocking serve-run命令行选项 --cluster-name ray-attach命令行选项 ray-down命令行选项 ray-exec命令行选项 ray-get_head_ip命令行选项 ray-monitor命令行选项 ray-submit命令行选项 ray-up命令行选项 --dashboard-agent-grpc-port ray-start命令行选项 --dashboard-agent-listen-port ray-start命令行选项 --dashboard-grpc-port ray-start命令行选项 --dashboard-host ray-start命令行选项 --dashboard-port ray-start命令行选项 --detail ray-list命令行选项 --disable-usage-stats ray-exec命令行选项 ray-start命令行选项 ray-submit命令行选项 ray-up命令行选项 --entrypoint-memory ray-job-submit命令行选项 --entrypoint-num-cpus ray-job-submit命令行选项 --entrypoint-num-gpus ray-job-submit命令行选项 --entrypoint-resources ray-job-submit命令行选项 --extra-screen-args ray-submit命令行选项 --filter ray-list命令行选项 --follow ray-job-logs命令行选项 --force ray-stop命令行选项 --format ray-list命令行选项 --gcs-server-port ray-start命令行选项 --grace-period ray-stop命令行选项 --group-by ray-memory命令行选项 --grpc-port serve-start命令行选项 --grpc-servicer-functions serve-build命令行选项 serve-start命令行选项 --head ray-start命令行选项 --headers ray-job-delete命令行选项 ray-job-list命令行选项 ray-job-logs命令行选项 ray-job-status命令行选项 ray-job-stop命令行选项 ray-job-submit命令行选项 --http-host serve-start命令行选项 --http-location serve-start命令行选项 --http-port serve-start命令行选项 --include-dashboard ray-start命令行选项 --job-id ray-job-submit命令行选项 --keep-min-workers ray-down命令行选项 --limit ray-list命令行选项 --lines ray-monitor命令行选项 --log-color ray-attach命令行选项 ray-down命令行选项 ray-exec命令行选项 ray-job-delete命令行选项 ray-job-list命令行选项 ray-job-logs命令行选项 ray-job-status命令行选项 ray-job-stop命令行选项 ray-job-submit命令行选项 ray-monitor命令行选项 ray-start命令行选项 ray-stop命令行选项 ray-submit命令行选项 ray-up命令行选项 --log-style ray-attach命令行选项 ray-down命令行选项 ray-exec命令行选项 ray-job-delete命令行选项 ray-job-list命令行选项 ray-job-logs命令行选项 ray-job-status命令行选项 ray-job-stop命令行选项 ray-job-submit命令行选项 ray-monitor命令行选项 ray-start命令行选项 ray-stop命令行选项 ray-submit命令行选项 ray-up命令行选项 --max-worker-port ray-start命令行选项 --max-workers ray-up命令行选项 --metadata-json ray-job-submit命令行选项 --metrics-export-port ray-start命令行选项 --min-worker-port ray-start命令行选项 --min-workers ray-up命令行选项 --n ray-memory命令行选项 --name serve-config命令行选项 serve-deploy命令行选项 serve-run命令行选项 serve-status命令行选项 --new ray-attach命令行选项 --no-config-cache ray-attach命令行选项 ray-exec命令行选项 ray-submit命令行选项 ray-up命令行选项 --no-format ray-memory命令行选项 --no-redirect-output ray-start命令行选项 --no-restart ray-up命令行选项 --no-wait ray-job-stop命令行选项 ray-job-submit命令行选项 --node-ip-address ray-start命令行选项 --node-manager-port ray-start命令行选项

--non-blocking serve-run命令行选项 --num-cpus ray-start命令行选项 --num-entries ray-memory命令行选项 --num-gpus ray-start命令行选项 --object-manager-port ray-start命令行选项 --object-store-memory ray-start命令行选项 --output-path serve-build命令行选项 --plasma-directory ray-start命令行选项 --plasma-store-socket-name ray-start命令行选项 --port ray-start命令行选项 --port-forward ray-attach命令行选项 ray-exec命令行选项 ray-submit命令行选项 --proxy-location serve-start命令行选项 --ray-client-server-port ray-start命令行选项 --ray-debugger-external ray-start命令行选项 --raylet-socket-name ray-start命令行选项 --redirect-command-output ray-up命令行选项 --redis_password ray-memory命令行选项 ray-status命令行选项 --reload serve-run命令行选项 --resources ray-start命令行选项 --restart-only ray-up命令行选项 --route-prefix serve-run命令行选项 --run-env ray-exec命令行选项 --runtime-env ray-job-submit命令行选项 serve-deploy命令行选项 serve-run命令行选项 --runtime-env-agent-port ray-start命令行选项 --runtime-env-json ray-job-submit命令行选项 serve-deploy命令行选项 serve-run命令行选项 --screen ray-attach命令行选项 ray-exec命令行选项 ray-submit命令行选项 --sort-by ray-memory命令行选项 --start ray-attach命令行选项 ray-exec命令行选项 ray-submit命令行选项 --stats-only ray-memory命令行选项 --stop ray-exec命令行选项 ray-submit命令行选项 --storage ray-start命令行选项 --submission-id ray-job-submit命令行选项 --temp-dir ray-start命令行选项 --timeout ray-get命令行选项 ray-list命令行选项 ray-summary-actors命令行选项 ray-summary-objects命令行选项 ray-summary-tasks命令行选项 --tmux ray-attach命令行选项 ray-exec命令行选项 ray-submit命令行选项 --units ray-memory命令行选项 --use-login-shells ray-up命令行选项 --use-normal-shells ray-up命令行选项 --verbose ray-attach命令行选项 ray-down命令行选项 ray-exec命令行选项 ray-job-delete命令行选项 ray-job-list命令行选项 ray-job-logs命令行选项 ray-job-status命令行选项 ray-job-stop命令行选项 ray-job-submit命令行选项 ray-monitor命令行选项 ray-start命令行选项 ray-stop命令行选项 ray-submit命令行选项 ray-up命令行选项 --verify ray-job-delete命令行选项 ray-job-list命令行选项 ray-job-logs命令行选项 ray-job-status命令行选项 ray-job-stop命令行选项 ray-job-submit命令行选项 --worker-port-list ray-start命令行选项 --workers-only ray-down命令行选项 --working-dir ray-job-submit命令行选项 serve-deploy命令行选项 serve-run命令行选项 --yes ray-down命令行选项 ray-up命令行选项 serve-shutdown命令行选项 -a serve-config命令行选项 serve-deploy命令行选项 serve-run命令行选项 serve-shutdown命令行选项 serve-start命令行选项 serve-status命令行选项 -d serve-build命令行选项 serve-run命令行选项 -f ray-job-logs命令行选项 ray-list命令行选项 ray-stop命令行选项 -g ray-stop命令行选项 -N ray-attach命令行选项 -n ray-attach命令行选项 ray-down命令行选项 ray-exec命令行选项 ray-get_head_ip命令行选项 ray-monitor命令行选项 ray-submit命令行选项 ray-up命令行选项 serve-config命令行选项 serve-status命令行选项 -o serve-build命令行选项 -p ray-attach命令行选项 ray-exec命令行选项 ray-submit命令行选项 -r serve-run命令行选项 -v ray-attach命令行选项 ray-down命令行选项 ray-exec命令行选项 ray-job-delete命令行选项 ray-job-list命令行选项 ray-job-logs命令行选项 ray-job-status命令行选项 ray-job-stop命令行选项 ray-job-submit命令行选项 ray-monitor命令行选项 ray-start命令行选项 ray-stop命令行选项 ray-submit命令行选项 ray-up命令行选项 -y ray-down命令行选项 ray-up命令行选项 serve-shutdown命令行选项

（Ray）调度器

_

__call__() （ray.rllib.utils.schedules.schedule.Schedule 方法） __call__() （ray.tune.stopper.Stopper 方法） __init__() （ray.actor.ActorClass 方法） __init__() （ray.data.block.BlockAccessor 方法） __init__() （ray.data.Datasink 方法） __init__() （ray.data.Datasource 方法） __init__() （ray.data.datasource.BaseFileMetadataProvider 方法） __init__() （ray.data.datasource.DefaultFileMetadataProvider 方法） __init__() （ray.data.datasource.FastFileMetadataProvider 方法） __init__() （ray.data.datasource.FileMetadataProvider 方法） __init__() （ray.data.datasource.FilenameProvider 方法） __init__() （ray.data.datasource.ParquetMetadataProvider 方法） __init__() （ray.data.datasource.PathPartitionFilter 方法） __init__() （ray.data.datasource.PathPartitionParser 方法） __init__() （ray.data.datasource.RowBasedFileDatasink 方法） __init__() （ray.data.preprocessor.Preprocessor 方法） __init__() （ray.job_submission.DriverInfo 方法） __init__() （ray.job_submission.JobDetails 方法） __init__() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） __init__() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） __init__() （ray.rllib.core.learner.learner_group.LearnerGroup 方法） __init__() （ray.rllib.core.models.catalog.Catalog 方法） __init__() （ray.rllib.env.env_runner.EnvRunner 方法） __init__() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） __init__() （ray.rllib.env.external_env.ExternalEnv 方法） __init__() （ray.rllib.env.external_multi_agent_env.ExternalMultiAgentEnv 方法） __init__() （ray.rllib.env.multi_agent_env.MultiAgentEnv 方法） __init__() （ray.rllib.env.vector_env._VectorizedGymEnv 方法） __init__() （ray.rllib.env.vector_env.VectorEnv 方法） __init__() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） __init__() （ray.rllib.evaluation.sampler.SamplerInput 方法） __init__() （ray.rllib.evaluation.sampler.SyncSampler 方法） __init__() （ray.rllib.models.distributions.Distribution 方法） __init__() （ray.rllib.models.modelv2.ModelV2 方法） __init__() （ray.rllib.models.tf.recurrent_net.RecurrentNetwork 方法） __init__() （ray.rllib.models.tf.tf_modelv2.TFModelV2 方法） __init__() （ray.rllib.models.torch.torch_modelv2.TorchModelV2 方法） __init__() （ray.rllib.offline.d4rl_reader.D4RLReader 方法） __init__() （ray.rllib.offline.input_reader.InputReader 方法） __init__() （ray.rllib.offline.io_context.IOContext 方法） __init__() （ray.rllib.offline.json_reader.JsonReader 方法） __init__() （ray.rllib.offline.mixed_input.MixedInput 方法） __init__() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） __init__() （ray.rllib.policy.policy_map.PolicyMap 方法） __init__() （ray.rllib.policy.sample_batch.MultiAgentBatch 方法） __init__() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） __init__() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） __init__() （ray.rllib.utils.checkpoints.Checkpointable 方法） __init__() （ray.rllib.utils.exploration.curiosity.Curiosity 方法） __init__() （ray.rllib.utils.exploration.epsilon_greedy.EpsilonGreedy 方法） __init__() （ray.rllib.utils.exploration.exploration.Exploration 方法） __init__() （ray.rllib.utils.exploration.gaussian_noise.GaussianNoise 方法） __init__() （ray.rllib.utils.exploration.ornstein_uhlenbeck_noise.OrnsteinUhlenbeckNoise 方法） __init__() （ray.rllib.utils.exploration.parameter_noise.ParameterNoise 方法） __init__() （ray.rllib.utils.exploration.random.Random 方法） __init__() （ray.rllib.utils.exploration.random_encoder.RE3 方法） __init__() （ray.rllib.utils.exploration.stochastic_sampling.StochasticSampling 方法） __init__() （ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_prioritized_replay_buffer.MultiAgentPrioritizedReplayBuffer 方法） __init__() （ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_replay_buffer.MultiAgentReplayBuffer 方法） __init__() （ray.rllib.utils.replay_buffers.prioritized_replay_buffer.PrioritizedReplayBuffer 方法） __init__() （ray.rllib.utils.replay_buffers.replay_buffer.ReplayBuffer 方法） __init__() （ray.rllib.utils.replay_buffers.reservoir_replay_buffer.ReservoirReplayBuffer 方法） __init__() （ray.rllib.utils.schedules.constant_schedule.ConstantSchedule 方法） __init__() （ray.rllib.utils.schedules.exponential_schedule.ExponentialSchedule 方法） __init__() （ray.rllib.utils.schedules.linear_schedule.LinearSchedule 方法） __init__() （ray.rllib.utils.schedules.piecewise_schedule.PiecewiseSchedule 方法） __init__() （ray.rllib.utils.schedules.polynomial_schedule.PolynomialSchedule 方法） __init__() （ray.serve.config.gRPCOptions 方法） __init__() （ray.serve.config.HTTPOptions 方法）

__init__() （ray.serve.schema.ApplicationDetails 方法） __init__() （ray.serve.schema.DeploymentDetails 方法） __init__() （ray.serve.schema.DeploymentSchema 方法） __init__() （ray.serve.schema.gRPCOptionsSchema 方法） __init__() （ray.serve.schema.HTTPOptionsSchema 方法） __init__() （ray.serve.schema.LoggingConfig 方法） __init__() （ray.serve.schema.RayActorOptionsSchema 方法） __init__() （ray.serve.schema.ReplicaDetails 方法） __init__() （ray.serve.schema.ServeApplicationSchema 方法） __init__() （ray.serve.schema.ServeDeploySchema 方法） __init__() （ray.serve.schema.ServeInstanceDetails 方法） __init__() （ray.train.Checkpoint 方法） __init__() （ray.train.context.TrainContext 方法） __init__() （ray.train.DataConfig 方法） __init__() （ray.tune.Callback 方法） __init__() （ray.tune.logger.aim.AimLoggerCallback 方法） __init__() （ray.tune.logger.LoggerCallback 方法） __init__() （ray.tune.ProgressReporter 方法） __init__() （ray.tune.stopper.noop.NoopStopper 方法） __init__() （ray.tune.stopper.Stopper 方法） __init__() （ray.tune.Trainable 方法） __init__() （ray.tune.Tuner 方法） __ray_metadata__（ray.actor.ActorClass 属性） _actor_ref（ray.actor.ActorMethod 属性） _check_is_built() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） _check_registered_optimizer() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） _decorator（ray.actor.ActorMethod 属性） _determine_components_hook() （ray.rllib.core.models.catalog.Catalog 方法） _forward_exploration() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） _forward_inference() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） _forward_train() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） _generator_backpressure_num_objects（ray.actor.ActorMethod 属性） _get_clip_function()（ray.rllib.core.learner.learner.Learner 静态方法） _get_dist_cls_from_action_space()（ray.rllib.core.models.catalog.Catalog 类方法） _get_encoder_config()（ray.rllib.core.models.catalog.Catalog 类方法） _get_optimizer_state() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） _get_tensor_variable() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） _is_generator（ray.actor.ActorMethod 属性） _is_module_compatible_with_learner() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） _make_module() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） _max_task_retries（ray.actor.ActorMethod 属性） _method_name（ray.actor.ActorMethod 属性） _num_returns（ray.actor.ActorMethod 属性） _ray_actor_creation_function_descriptor（ray.actor.ActorHandle 属性） _ray_actor_id（ray.actor.ActorHandle 属性） _ray_actor_language（ray.actor.ActorHandle 属性） _ray_actor_method_cpus（ray.actor.ActorHandle 属性） _ray_enable_task_events（ray.actor.ActorHandle 属性） _ray_finish() （ray.util.dask.callbacks.RayDaskCallback 方法） _ray_is_cross_language（ray.actor.ActorHandle 属性） _ray_method_decorators（ray.actor.ActorHandle 属性） _ray_method_enable_task_events（ray.actor.ActorHandle 属性） _ray_method_generator_backpressure_num_objects（ray.actor.ActorHandle 属性） _ray_method_is_generator（ray.actor.ActorHandle 属性） _ray_method_max_task_retries（ray.actor.ActorHandle 属性） _ray_method_num_returns（ray.actor.ActorHandle 属性） _ray_method_retry_exceptions（ray.actor.ActorHandle 属性） _ray_method_signatures（ray.actor.ActorHandle 属性） _ray_original_handle（ray.actor.ActorHandle 属性） _ray_postsubmit() （ray.util.dask.callbacks.RayDaskCallback 方法） _ray_postsubmit_all() （ray.util.dask.callbacks.RayDaskCallback 方法） _ray_posttask() （ray.util.dask.callbacks.RayDaskCallback 方法） _ray_presubmit() （ray.util.dask.callbacks.RayDaskCallback 方法） _ray_pretask() （ray.util.dask.callbacks.RayDaskCallback 方法） _ray_weak_ref（ray.actor.ActorHandle 属性） _retry_exceptions（ray.actor.ActorMethod 属性） _set_optimizer_lr()（ray.rllib.core.learner.learner.Learner 静态方法） _set_optimizer_state() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） _update() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） _VectorizedGymEnv（ray.rllib.env.vector_env 中的类）

A

accelerator_type（ray.serve.schema.RayActorOptionsSchema 属性） accelerator_type（ray.train.ScalingConfig 属性） ACTION_DIST_INPUTS（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） action_distribution_fn() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） action_distribution_fn() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） ACTION_DIST（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） ACTION_LOGP（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） ACTION_PROB（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） action_sampler_fn() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） action_sampler_fn() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） action_space_contains() （ray.rllib.env.base_env.BaseEnv 方法） action_space_sample() （ray.rllib.env.base_env.BaseEnv 方法） action_space（ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModuleConfig 属性） action_space（ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModuleSpec 属性） action_space（ray.rllib.env.base_env.BaseEnv 属性） ACTIONS（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） actor_id（ray.runtime_context.RuntimeContext 属性） actor_id（ray.serve.schema.ReplicaDetails 属性） actor_id（ray.serve.schema.ServeActorDetails 属性） actor_id（ray.util.state.common.ActorState 属性） actor_id（ray.util.state.common.TaskState 属性） actor_locality_enabled（ray.data.ExecutionOptions 属性） actor_name（ray.serve.schema.ReplicaDetails 属性） actor_name（ray.serve.schema.ServeActorDetails 属性） ActorClassInheritanceException ActorClass（ray.actor 中的类） ActorDiedError ActorHandle（ray.actor 中的类） ActorMethod（ray.actor 中的类） ActorPlacementGroupRemoved ActorPool（ray.util 中的类） ActorState（ray.util.state.common 中的类） ActorSummaries（ray.util.state.common 中的类） ActorSummaryPerClass（ray.util.state.common 中的类） ActorUnavailableError ActorUnschedulableError add() （ray.data.ExecutionResources 方法） add() （ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_prioritized_replay_buffer.MultiAgentPrioritizedReplayBuffer 方法） add() （ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_replay_buffer.MultiAgentReplayBuffer 方法） add() （ray.rllib.utils.replay_buffers.prioritized_replay_buffer.PrioritizedReplayBuffer 方法） add() （ray.rllib.utils.replay_buffers.replay_buffer.ReplayBuffer 方法） add() （ray.rllib.utils.replay_buffers.reservoir_replay_buffer.ReservoirReplayBuffer 方法） add_column() （ray.data.Dataset 方法） add_configurations() （ray.tune.search.basic_variant.BasicVariantGenerator 方法） add_env_reset() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） add_env_step() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） add_evaluated_point() （ray.tune.search.ax.AxSearch 方法） add_evaluated_point() （ray.tune.search.bayesopt.BayesOptSearch 方法） add_evaluated_point() （ray.tune.search.bohb.TuneBOHB 方法） add_evaluated_point() （ray.tune.search.hyperopt.HyperOptSearch 方法） add_evaluated_point() （ray.tune.search.nevergrad.NevergradSearch 方法） add_evaluated_point() （ray.tune.search.Repeater 方法） add_evaluated_point() （ray.tune.search.Searcher 方法） add_evaluated_point() （ray.tune.search.zoopt.ZOOptSearch 方法） add_evaluated_trials() （ray.tune.search.ax.AxSearch 方法） add_evaluated_trials() （ray.tune.search.bayesopt.BayesOptSearch 方法） add_evaluated_trials() （ray.tune.search.bohb.TuneBOHB 方法） add_evaluated_trials() （ray.tune.search.ConcurrencyLimiter 方法） add_evaluated_trials() （ray.tune.search.hebo.HEBOSearch 方法） add_evaluated_trials() （ray.tune.search.hyperopt.HyperOptSearch 方法） add_evaluated_trials() （ray.tune.search.nevergrad.NevergradSearch 方法） add_evaluated_trials() （ray.tune.search.optuna.OptunaSearch 方法） add_evaluated_trials() （ray.tune.search.Repeater 方法） add_evaluated_trials() （ray.tune.search.Searcher 方法） add_evaluated_trials() （ray.tune.search.zoopt.ZOOptSearch 方法） add_metric_column() （ray.tune.CLIReporter 方法） add_metric_column() （ray.tune.JupyterNotebookReporter 方法） add_module() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） add_module() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） add_module() （ray.rllib.core.learner.learner_group.LearnerGroup 方法） add_module() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） add_modules() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModuleSpec 方法） add_parameter_column() （ray.tune.CLIReporter 方法） add_parameter_column() （ray.tune.JupyterNotebookReporter 方法） add_policy() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） add_policy() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） add_policy() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） add_temporary_timestep_data() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） add_workers() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） additional_resources_per_worker（ray.train.ScalingConfig 属性）

after_gradient_based_update() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） AGENT_INDEX（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） agent_steps() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） agent_steps() （ray.rllib.policy.sample_batch.MultiAgentBatch 方法） agent_steps() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） aggregate() （ray.data.Dataset 方法） aggregate() （ray.data.grouped_data.GroupedData 方法） aggregate_combined_blocks()（ray.data.block.BlockAccessor 静态方法） AggregateFn（ray.data.aggregate 中的类） AimLoggerCallback（ray.tune.logger.aim 中的类） AlgoRequired（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） AlgorithmConfig（ray.rllib.algorithms.algorithm_config 中的类） Algorithm（ray.rllib.algorithms.algorithm 中的类） Algo（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） aligned_array()（在 ray.rllib.utils.numpy 模块中） allgather()（在 ray.util.collective.collective 模块中） allgather_multigpu()（在 ray.util.collective.collective 模块中） allreduce()（在 ray.util.collective.collective 模块中） allreduce_multigpu()（在 ray.util.collective.collective 模块中） api_stack() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） app_name（ray.serve.context.ReplicaContext 属性） application_details_route_prefix_format()（ray.serve.schema.ApplicationDetails 类方法） ApplicationDetails（ray.serve.schema 中的类） ApplicationStatusOverview（ray.serve.schema 中的类） applications（ray.serve.schema.ServeDeploySchema 属性） applications（ray.serve.schema.ServeInstanceDetails 属性） applications（ray.serve.schema.ServeStatus 属性） Application（ray.serve 中的类） apply() （ray.rllib.env.env_runner.EnvRunner 方法） apply() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） apply() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） apply() （ray.rllib.policy.Policy 方法） apply() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） apply() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） apply() （ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_prioritized_replay_buffer.MultiAgentPrioritizedReplayBuffer 方法） apply() （ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_replay_buffer.MultiAgentReplayBuffer 方法） apply() （ray.rllib.utils.replay_buffers.prioritized_replay_buffer.PrioritizedReplayBuffer 方法） apply() （ray.rllib.utils.replay_buffers.replay_buffer.ReplayBuffer 方法） apply() （ray.rllib.utils.replay_buffers.reservoir_replay_buffer.ReservoirReplayBuffer 方法） apply_grad_clipping()（在 ray.rllib.utils.torch_utils 模块中） apply_gradients() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） apply_gradients() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） apply_gradients() （ray.rllib.policy.Policy 方法） apply_gradients() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） apply_gradients_fn() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） APPOConfig（ray.rllib.algorithms.appo.appo 中的类） args（ray.serve.schema.ServeApplicationSchema 属性） ARGUMENTS serve-deploy命令行选项 serve-run命令行选项 as_directory() （ray.train.Checkpoint 方法） as_multi_agent() （ray.rllib.policy.sample_batch.MultiAgentBatch 方法） as_multi_agent() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） as_multi_rl_module() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） as_multi_rl_module() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） as_multi_rl_module_spec() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModuleSpec 方法） as_multi_rl_module_spec() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModuleSpec 方法） as_placement_group_factory() （ray.train.ScalingConfig 方法） as_trainable() （ray.train.data_parallel_trainer.DataParallelTrainer 方法） as_trainable() （ray.train.horovod.HorovodTrainer 方法） as_trainable() （ray.train.lightgbm.LightGBMTrainer 方法） as_trainable() （ray.train.tensorflow.TensorflowTrainer 方法） as_trainable() （ray.train.torch.TorchTrainer 方法） as_trainable() （ray.train.trainer.BaseTrainer 方法） as_trainable() （ray.train.xgboost.XGBoostTrainer 方法） ASHAScheduler()（在 ray.tune.schedulers 模块中） assert_healthy() （ray.rllib.env.env_runner.EnvRunner 方法） assert_healthy() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） AsyncHyperBandScheduler（ray.tune.schedulers 中的类） AsyncioActorExit attempt_number（ray.util.state.common.TaskState 属性） ATTENTION_MASKS（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） auth_context() （ray.serve.grpc_util.RayServegRPCContext 方法） AUTO_CONFIG_KEYS（ray.air.integrations.wandb.WandbLoggerCallback 属性） auto_infer_schema（ray.data.TFXReadOptions 属性） autoscaling_config（ray.serve.schema.DeploymentSchema 属性） AutoscalingCluster（ray.cluster_utils 中的类） AutoscalingConfig（ray.serve.config 中的类） available_resources()（在 ray 模块中） AxSearch（ray.tune.search.ax 中的类）

B

backend_cls（ray.train.horovod.HorovodConfig 属性） backend_cls（ray.train.tensorflow.TensorflowConfig 属性） backend_cls（ray.train.torch.TorchConfig 属性） backend_cls（ray.train.torch.xla.TorchXLAConfig 属性） BackendConfig（ray.train.backend 中的类） Backend（ray.train.backend 中的类） backend（ray.train.torch.TorchConfig 属性） backend（ray.train.torch.xla.TorchXLAConfig 属性） BackPressureError barrier()（在 ray.util.collective.collective 模块中） base_dir（ray.data.datasource.Partitioning 属性） base_schema（ray.data.Schema 属性） base_trial_resources（ray.tune.schedulers.ResourceChangingScheduler 属性） BaseEnv（ray.rllib.env.base_env 中的类） BaseFileMetadataProvider（ray.data.datasource 中的类） BaseTrainer（ray.train.trainer 中的类） BasicVariantGenerator（ray.tune.search.basic_variant 中的类） batch()（在 ray.serve 模块中） batch_size（ray.data.TFXReadOptions 属性） batch_to_arrow_block()（ray.data.block.BlockAccessor 类方法） batch_to_block()（ray.data.block.BlockAccessor 类方法） batch_to_pandas_block()（ray.data.block.BlockAccessor 类方法） BayesOptSearch（ray.tune.search.bayesopt 中的类） BCConfig（ray.rllib.algorithms.bc.bc 中的类） before_compute_actions() （ray.rllib.utils.exploration.curiosity.Curiosity 方法） before_compute_actions() （ray.rllib.utils.exploration.epsilon_greedy.EpsilonGreedy 方法） before_compute_actions() （ray.rllib.utils.exploration.exploration.Exploration 方法） before_compute_actions() （ray.rllib.utils.exploration.gaussian_noise.GaussianNoise 方法） before_compute_actions() （ray.rllib.utils.exploration.ornstein_uhlenbeck_noise.OrnsteinUhlenbeckNoise 方法） before_compute_actions() （ray.rllib.utils.exploration.random.Random 方法） before_compute_actions() （ray.rllib.utils.exploration.random_encoder.RE3 方法）

before_compute_actions() （ray.rllib.utils.exploration.stochastic_sampling.StochasticSampling 方法） before_gradient_based_update() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） best_checkpoints（ray.train.Result 属性） best_checkpoint（ray.tune.ExperimentAnalysis 属性） best_config（ray.tune.ExperimentAnalysis 属性） best_dataframe（ray.tune.ExperimentAnalysis 属性） best_result_df（ray.tune.ExperimentAnalysis 属性） best_result（ray.tune.ExperimentAnalysis 属性） best_trial（ray.tune.ExperimentAnalysis 属性） bind() （ray.actor.ActorClass 方法） bind() （ray.actor.ActorMethod 方法） bind() （ray.serve.Deployment 方法） Block()（在 ray.data.block 模块中） block_type() （ray.data.block.BlockAccessor 方法） BlockAccessor（ray.data.block 中的类） BlockBasedFileDatasink（ray.data.datasource 中的类） BlockExecStats（ray.data.block 中的类） BlockMetadata（ray.data.block 中的类） broadcast()（在 ray.util.collective.collective 模块中） broadcast_multigpu()（在 ray.util.collective.collective 模块中） build() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） build() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） build() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModuleSpec 方法） build() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModuleSpec 方法） build_encoder() （ray.rllib.core.models.catalog.Catalog 方法） build_learner() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） build_learner_group() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） builder()（ray.data.block.BlockAccessor 静态方法） bundle_count（ray.util.placement_group.PlacementGroup 属性） bundle_specs（ray.util.placement_group.PlacementGroup 属性） bundles（ray.tune.execution.placement_groups.PlacementGroupFactory 属性） bundles（ray.util.state.common.PlacementGroupState 属性）

C

call_site（ray.util.state.common.ObjectState 属性） callbacks() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） callbacks（ray.train.RunConfig 属性） Callback（ray.tune 中的类） callsite_enabled（ray.util.state.common.ObjectSummaries 属性） can_restore()（ray.train.data_parallel_trainer.DataParallelTrainer 类方法） can_restore()（ray.train.horovod.HorovodTrainer 类方法） can_restore()（ray.train.lightgbm.LightGBMTrainer 类方法） can_restore()（ray.train.tensorflow.TensorflowTrainer 类方法） can_restore()（ray.train.torch.TorchTrainer 类方法） can_restore()（ray.train.trainer.BaseTrainer 类方法） can_restore()（ray.train.xgboost.XGBoostTrainer 类方法） can_restore()（ray.tune.Tuner 类方法） cancel()（在 ray 模块中） cancel()（在 ray.workflow 模块中） capitalize() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） capitalize() （ray.job_submission.JobStatus 方法） capitalize() （ray.job_submission.JobType 方法） capitalize() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） capitalize() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） capitalize() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） casefold() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） casefold() （ray.job_submission.JobStatus 方法） casefold() （ray.job_submission.JobType 方法） casefold() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） casefold() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） casefold() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） catalog_class（ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModuleConfig 属性） catalog_class（ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModuleSpec 属性） Catalog（ray.rllib.core.models.catalog 中的类） Categorizer（ray.data.preprocessors 中的类） center() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） center() （ray.job_submission.JobStatus 方法） center() （ray.job_submission.JobType 方法） center() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） center() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） center() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） chdir_to_trial_dir（ray.tune.TuneConfig 属性） checkpoint_at_end（ray.train.CheckpointConfig 属性） checkpoint_config（ray.train.RunConfig 属性） checkpoint_config（ray.tune.Experiment 属性） checkpoint_dir（ray.tune.Experiment 属性） checkpoint_frequency（ray.train.CheckpointConfig 属性） CHECKPOINT_NAME（ray.train.huggingface.transformers.RayTrainReportCallback 属性） CHECKPOINT_NAME（ray.train.lightgbm.RayTrainReportCallback 属性） CHECKPOINT_NAME（ray.train.lightning.RayTrainReportCallback 属性） CHECKPOINT_NAME（ray.train.xgboost.RayTrainReportCallback 属性） checkpoint_score_attribute（ray.train.CheckpointConfig 属性） checkpoint_score_order（ray.train.CheckpointConfig 属性） Checkpointable（ray.rllib.utils.checkpoints 中的类） CheckpointAtEnd（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） CheckpointConfig（ray.train 中的类） CheckpointFreq（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） checkpointing() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） CheckpointScoreAttr（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） Checkpoint（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） Checkpoint（ray.train 中的类） checkpoint（ray.train.Result 属性） checkpoint（ray.tune.experiment.trial.Trial 属性） choice()（在 ray.tune 模块中） choose_trial_to_run() （ray.tune.schedulers.HyperBandForBOHB 方法） choose_trial_to_run() （ray.tune.schedulers.HyperBandScheduler 方法） choose_trial_to_run() （ray.tune.schedulers.pb2.PB2 方法） choose_trial_to_run() （ray.tune.schedulers.PopulationBasedTraining 方法） choose_trial_to_run() （ray.tune.schedulers.TrialScheduler 方法） CKPT_FILE_TMPL（ray.tune.search.ax.AxSearch 属性） CKPT_FILE_TMPL（ray.tune.search.basic_variant.BasicVariantGenerator 属性） CKPT_FILE_TMPL（ray.tune.search.bayesopt.BayesOptSearch 属性） CKPT_FILE_TMPL（ray.tune.search.bohb.TuneBOHB 属性） CKPT_FILE_TMPL（ray.tune.search.ConcurrencyLimiter 属性） CKPT_FILE_TMPL（ray.tune.search.hebo.HEBOSearch 属性） CKPT_FILE_TMPL（ray.tune.search.hyperopt.HyperOptSearch 属性） CKPT_FILE_TMPL（ray.tune.search.nevergrad.NevergradSearch 属性） CKPT_FILE_TMPL（ray.tune.search.optuna.OptunaSearch 属性） CKPT_FILE_TMPL（ray.tune.search.Repeater 属性） CKPT_FILE_TMPL（ray.tune.search.Searcher 属性） CKPT_FILE_TMPL（ray.tune.search.zoopt.ZOOptSearch 属性） CLASS_AND_CTOR_ARGS_FILE_NAME（ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 属性） CLASS_AND_CTOR_ARGS_FILE_NAME（ray.rllib.core.learner.learner.Learner 属性） CLASS_AND_CTOR_ARGS_FILE_NAME（ray.rllib.core.learner.learner_group.LearnerGroup 属性） CLASS_AND_CTOR_ARGS_FILE_NAME（ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 属性） CLASS_AND_CTOR_ARGS_FILE_NAME（ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 属性） CLASS_AND_CTOR_ARGS_FILE_NAME（ray.rllib.utils.checkpoints.Checkpointable 属性） class_name（ray.util.state.common.ActorState 属性） class_name（ray.util.state.common.ActorSummaryPerClass 属性） cleanup() （ray.tune.Trainable 方法） clear() （ray.rllib.policy.policy_map.PolicyMap 方法） clear() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） clear() （ray.runtime_env.RuntimeEnv 方法） clear() （ray.runtime_env.RuntimeEnvConfig 方法） CLIArguments（ray.rllib.common 中的类） CLIReporter（ray.tune 中的类） CLUSTER_CONFIG_FILE ray-attach命令行选项 ray-down命令行选项 ray-exec命令行选项 ray-get_head_ip命令行选项 ray-monitor命令行选项 ray-submit命令行选项 ray-up命令行选项 cluster_resources()（在 ray 模块中） CMD ray-exec命令行选项 code() （ray.serve.grpc_util.RayServegRPCContext 方法） code_search_path（ray.job_config.JobConfig 属性） columns() （ray.data.Dataset 方法） columns() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） combine() （ray.data.block.BlockAccessor 方法） CombinedStopper（ray.tune.stopper 中的类） CometLoggerCallback（ray.air.integrations.comet 中的类） compress() （ray.rllib.policy.sample_batch.MultiAgentBatch 方法） compress() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） compute_actions() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） compute_actions() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） compute_actions_from_input_dict() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） compute_gradients() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） compute_gradients() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） compute_gradients() （ray.rllib.policy.Policy 方法） compute_gradients() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） compute_gradients_fn() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法）

compute_log_likelihoods() （ray.rllib.policy.Policy 方法） compute_log_likelihoods() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） compute_log_likelihoods_from_input_dict()（在 ray.rllib.utils.policy 模块中） compute_loss_for_module() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） compute_losses() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） compute_single_action() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） compute_single_action() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） compute_single_action() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） compute_single_action() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） concat() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） concat_aligned()（在 ray.rllib.utils.numpy 模块中） concat_episode() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） concat_multi_gpu_td_errors()（在 ray.rllib.utils.torch_utils 模块中） Concatenator（ray.data.preprocessors 中的类） ConcurrencyLimiter（ray.tune.search 中的类） CONFIG_OR_IMPORT_PATH serve-deploy命令行选项 serve-run命令行选项 ConfigFile（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） ConfigRequired（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） configure() （ray.train.DataConfig 方法） configure_optimizers() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） configure_optimizers_for_module() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） Config（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） config（ray.train.Result 属性） config（ray.tune.experiment.trial.Trial 属性） connect() （ray.autoscaler._private.fake_multi_node.test_utils.DockerCluster 方法） ConstantSchedule（ray.rllib.utils.schedules.constant_schedule 中的类） construct()（ray.job_submission.DriverInfo 类方法） construct()（ray.job_submission.JobDetails 类方法） construct()（ray.serve.config.AutoscalingConfig 类方法） construct()（ray.serve.config.gRPCOptions 类方法） construct()（ray.serve.config.HTTPOptions 类方法） construct()（ray.serve.schema.ApplicationDetails 类方法） construct()（ray.serve.schema.DeploymentDetails 类方法） construct()（ray.serve.schema.DeploymentSchema 类方法） construct()（ray.serve.schema.gRPCOptionsSchema 类方法） construct()（ray.serve.schema.HTTPOptionsSchema 类方法） construct()（ray.serve.schema.LoggingConfig 类方法） construct()（ray.serve.schema.RayActorOptionsSchema 类方法） construct()（ray.serve.schema.ReplicaDetails 类方法） construct()（ray.serve.schema.ServeApplicationSchema 类方法） construct()（ray.serve.schema.ServeDeploySchema 类方法） construct()（ray.serve.schema.ServeInstanceDetails 类方法） context() （ray.rllib.models.modelv2.ModelV2 方法） context() （ray.rllib.models.tf.tf_modelv2.TFModelV2 方法） context() （ray.rllib.models.torch.torch_modelv2.TorchModelV2 方法） CONTINUE（ray.tune.schedulers.FIFOScheduler 属性） CONTINUE（ray.tune.schedulers.HyperBandForBOHB 属性） CONTINUE（ray.tune.schedulers.HyperBandScheduler 属性） CONTINUE（ray.tune.schedulers.MedianStoppingRule 属性） CONTINUE（ray.tune.schedulers.pb2.PB2 属性） CONTINUE（ray.tune.schedulers.PopulationBasedTraining 属性） CONTINUE（ray.tune.schedulers.PopulationBasedTrainingReplay 属性） CONTINUE（ray.tune.schedulers.ResourceChangingScheduler 属性） CONTINUE（ray.tune.schedulers.TrialScheduler 属性） controller_info（ray.serve.schema.ServeInstanceDetails 属性） convert_to_msgpack_checkpoint()（在 ray.rllib.utils.checkpoints 模块中） convert_to_msgpack_policy_checkpoint()（在 ray.rllib.utils.checkpoints 模块中） convert_to_numpy()（在 ray.rllib.utils.numpy 模块中） convert_to_torch_tensor()（在 ray.rllib.utils.torch_utils 模块中） copy() （ray.data.ExecutionResources 方法） copy() （ray.job_submission.DriverInfo 方法） copy() （ray.job_submission.JobDetails 方法） copy() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） copy() （ray.rllib.policy.policy_map.PolicyMap 方法） copy() （ray.rllib.policy.sample_batch.MultiAgentBatch 方法） copy() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） copy() （ray.runtime_env.RuntimeEnv 方法） copy() （ray.runtime_env.RuntimeEnvConfig 方法） copy() （ray.serve.config.AutoscalingConfig 方法） copy() （ray.serve.config.gRPCOptions 方法） copy() （ray.serve.config.HTTPOptions 方法） copy() （ray.serve.schema.ApplicationDetails 方法） copy() （ray.serve.schema.DeploymentDetails 方法） copy() （ray.serve.schema.DeploymentSchema 方法） copy() （ray.serve.schema.gRPCOptionsSchema 方法） copy() （ray.serve.schema.HTTPOptionsSchema 方法） copy() （ray.serve.schema.LoggingConfig 方法） copy() （ray.serve.schema.RayActorOptionsSchema 方法） copy() （ray.serve.schema.ReplicaDetails 方法） copy() （ray.serve.schema.ServeApplicationSchema 方法） copy() （ray.serve.schema.ServeDeploySchema 方法） copy() （ray.serve.schema.ServeInstanceDetails 方法） count() （ray.data.Dataset 方法） count() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） count() （ray.data.grouped_data.GroupedData 方法） count() （ray.job_submission.JobStatus 方法） count() （ray.job_submission.JobType 方法） count() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） count() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） count() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） Counter（ray.serve.metrics 中的类） Counter（ray.util.metrics 中的类） count（ray.rllib.policy.sample_batch.MultiAgentBatch 属性） cpu_time_s（ray.data.block.BlockExecStats 属性） create_collective_group() （ray.util.collective.collective.GroupManager 方法） create_collective_group()（在 ray.util.collective.collective 模块中） create_placement_group_factory() （ray.tune.experiment.trial.Trial 方法） create_policy_for_framework()（在 ray.rllib.utils.policy 模块中） create_reader() （ray.data.Datasource 方法） create_reader() （ray.data.datasource.FileBasedDatasource 方法） create_scheduler()（在 ray.tune.schedulers 模块中） create_searcher()（在 ray.tune.search 模块中） creation_args() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） creation_time_ms（ray.util.state.common.RuntimeEnvState 属性） creation_time_ms（ray.util.state.common.TaskState 属性） creator_job_id（ray.util.state.common.PlacementGroupState 属性） CrossLanguageError CSVLoggerCallback（ray.tune.logger 中的类） CUR_OBS（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） Curiosity（ray.rllib.utils.exploration.curiosity 中的类） current_actor（ray.runtime_context.RuntimeContext 属性） current_placement_group_id（ray.runtime_context.RuntimeContext 属性） custom_loss() （ray.rllib.models.modelv2.ModelV2 方法） custom_loss() （ray.rllib.models.tf.tf_modelv2.TFModelV2 方法） custom_loss() （ray.rllib.models.torch.torch_modelv2.TorchModelV2 方法） custom_resources_per_worker（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） CustomKBinsDiscretizer（ray.data.preprocessors 中的类） cut() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法）

D

D4RLReader（ray.rllib.offline.d4rl_reader 中的类） DataConfig（ray.train 中的类） DataContext（ray.data 中的类） dataframe() （ray.tune.ExperimentAnalysis 方法） DataIterator（ray.data 中的类） DataParallelTrainer（ray.train.data_parallel_trainer 中的类） Dataset（ray.data 中的类） Datasink（ray.data 中的类） Datasource（ray.data 中的类） death_cause（ray.util.state.common.ActorState 属性） debug_string() （ray.tune.schedulers.AsyncHyperBandScheduler 方法） debug_string() （ray.tune.schedulers.HyperBandForBOHB 方法） debug_string() （ray.tune.schedulers.HyperBandScheduler 方法） debug_string() （ray.tune.schedulers.TrialScheduler 方法） debugging() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） decompress_if_needed() （ray.rllib.policy.sample_batch.MultiAgentBatch 方法） decompress_if_needed() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） DEFAULT_COLUMNS（ray.tune.CLIReporter 属性） DEFAULT_COLUMNS（ray.tune.JupyterNotebookReporter 属性） default_ingest_options()（ray.train.DataConfig 静态方法） default_resource_request()（ray.tune.Trainable 类方法） default_sampler_input() （ray.rllib.offline.io_context.IOContext 方法） DefaultCallbacks（ray.rllib.algorithms.callbacks 中的类） DefaultFileMetadataProvider（ray.data.datasource 中的类） delay_between_worker_restarts_s（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） delete()（在 ray.serve 模块中） delete_job() （ray.job_submission.JobSubmissionClient 方法） deploy_mode（ray.serve.schema.ServeInstanceDetails 属性） deployed_app_config（ray.serve.schema.ApplicationDetails 属性） deployment()（在 ray.serve 模块中） deployment_config（ray.serve.schema.DeploymentDetails 属性） deployment_names（ray.serve.schema.ServeApplicationSchema 属性） deployment_schema_route_prefix_format()（ray.serve.schema.DeploymentSchema 类方法） DeploymentDetails（ray.serve.schema 中的类） DeploymentHandle（ray.serve.handle 中的类） DeploymentResponseGenerator（ray.serve.handle 中的类） DeploymentResponse（ray.serve.handle 中的类） DeploymentSchema（ray.serve.schema 中的类） DeploymentStatusOverview（ray.serve.schema 中的类） deployments（ray.serve.schema.ApplicationDetails 属性） deployments（ray.serve.schema.ApplicationStatusOverview 属性） deployments（ray.serve.schema.ServeApplicationSchema 属性） Deployment（ray.serve 中的类） deployment（ray.serve.context.ReplicaContext 属性） Deprecated()（在 ray.util.annotations 模块中） deregister_serializer()（在 ray.util.serialization 模块中） deserialize()（ray.data.preprocessor.Preprocessor 静态方法） deserialize()（ray.data.preprocessors.Categorizer 静态方法） deserialize()（ray.data.preprocessors.Concatenator 静态方法） deserialize()（ray.data.preprocessors.CustomKBinsDiscretizer 静态方法） deserialize()（ray.data.preprocessors.LabelEncoder 静态方法） deserialize()（ray.data.preprocessors.MaxAbsScaler 静态方法） deserialize()（ray.data.preprocessors.MinMaxScaler 静态方法） deserialize()（ray.data.preprocessors.MultiHotEncoder 静态方法）

deserialize()（ray.data.preprocessors.Normalizer 静态方法） deserialize()（ray.data.preprocessors.OneHotEncoder 静态方法） deserialize()（ray.data.preprocessors.OrdinalEncoder 静态方法） deserialize()（ray.data.preprocessors.PowerTransformer 静态方法） deserialize()（ray.data.preprocessors.RobustScaler 静态方法） deserialize()（ray.data.preprocessors.SimpleImputer 静态方法） deserialize()（ray.data.preprocessors.StandardScaler 静态方法） deserialize()（ray.data.preprocessors.UniformKBinsDiscretizer 静态方法） destroy_collective_group() （ray.util.collective.collective.GroupManager 方法） destroy_collective_group()（在 ray.util.collective.collective 模块中） details() （ray.serve.grpc_util.RayServegRPCContext 方法） DeveloperAPI()（在 ray.util.annotations 模块中） diagnose_serialization()（在 ray.tune.utils 模块中） dict() （ray.job_submission.DriverInfo 方法） dict() （ray.job_submission.JobDetails 方法） dict() （ray.serve.config.AutoscalingConfig 方法） dict() （ray.serve.config.gRPCOptions 方法） dict() （ray.serve.config.HTTPOptions 方法） dict() （ray.serve.schema.ApplicationDetails 方法） dict() （ray.serve.schema.DeploymentDetails 方法） dict() （ray.serve.schema.DeploymentSchema 方法） dict() （ray.serve.schema.gRPCOptionsSchema 方法） dict() （ray.serve.schema.HTTPOptionsSchema 方法） dict() （ray.serve.schema.LoggingConfig 方法） dict() （ray.serve.schema.RayActorOptionsSchema 方法） dict() （ray.serve.schema.ReplicaDetails 方法） dict() （ray.serve.schema.ServeApplicationSchema 方法） dict() （ray.serve.schema.ServeDeploySchema 方法） dict() （ray.serve.schema.ServeInstanceDetails 方法） DIRECTORY（ray.data.datasource.PartitionStyle 属性） Disabled（ray.serve.config.ProxyLocation 属性） distributed_sampler_kwargs（ray.train.lightning.RayDDPStrategy 属性） distributed_sampler_kwargs（ray.train.lightning.RayDeepSpeedStrategy 属性） distributed_sampler_kwargs（ray.train.lightning.RayFSDPStrategy 属性） distributed（ray.rllib.core.learner.learner.Learner 属性） DistributeResourcesToTopJob（ray.tune.schedulers.resource_changing_scheduler 中的类） DistributeResources（ray.tune.schedulers.resource_changing_scheduler 中的类） Distribution（ray.rllib.models.distributions 中的类） DockerCluster（ray.autoscaler._private.fake_multi_node.test_utils 中的类） docs_path（ray.serve.schema.ApplicationDetails 属性） DONES（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） downscale_delay_s（ray.serve.config.AutoscalingConfig 属性） downscale_smoothing_factor（ray.serve.config.AutoscalingConfig 属性） downscaling_factor（ray.serve.config.AutoscalingConfig 属性） DQNConfig（ray.rllib.algorithms.dqn.dqn 中的类） driver_agent_http_address（ray.job_submission.JobDetails 属性） driver_agent_http_address（ray.job_submission.JobInfo 属性） driver_exit_code（ray.job_submission.JobDetails 属性） driver_exit_code（ray.job_submission.JobInfo 属性） driver_info（ray.job_submission.JobDetails 属性） driver_node_id（ray.job_submission.JobDetails 属性） driver_node_id（ray.job_submission.JobInfo 属性） DriverInfo（ray.job_submission 中的类） DRIVER（ray.job_submission.JobType 属性） drop_columns() （ray.data.Dataset 方法）

E

EagerTFPolicyV2（ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2 中的类） Empty empty() （ray.util.queue.Queue 方法） enable_access_log（ray.serve.schema.LoggingConfig 属性） enable_reproducibility()（在 ray.train.torch 模块中） enable_task_events（ray.actor.ActorMethod 属性） encode() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） encode() （ray.job_submission.JobStatus 方法） encode() （ray.job_submission.JobType 方法） encode() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） encode() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） encode() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） EncodingType（ray.serve.schema 中的类） encoding（ray.LoggingConfig 属性） encoding（ray.serve.schema.LoggingConfig 属性） end_episode() （ray.rllib.env.external_env.ExternalEnv 方法） end_episode() （ray.rllib.env.external_multi_agent_env.ExternalMultiAgentEnv 方法） end_episode() （ray.rllib.env.policy_client.PolicyClient 方法） end_time_ms（ray.util.state.common.TaskState 属性） end_time_ms（ray.util.state.common.WorkerState 属性） end_time（ray.job_submission.JobDetails 属性） end_time（ray.job_submission.JobInfo 属性） endswith() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） endswith() （ray.job_submission.JobStatus 方法） endswith() （ray.job_submission.JobType 方法） endswith() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） endswith() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） endswith() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） entropy() （ray.rllib.models.distributions.Distribution 方法） ENTRYPOINT ray-job-submit命令行选项 entrypoint_memory（ray.job_submission.JobInfo 属性） entrypoint_num_cpus（ray.job_submission.JobInfo 属性） entrypoint_num_gpus（ray.job_submission.JobInfo 属性） entrypoint_resources（ray.job_submission.JobInfo 属性） entrypoint（ray.job_submission.JobDetails 属性） entrypoint（ray.job_submission.JobInfo 属性） ENV_ID（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） env_runners() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） env_runner（ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 属性） env_steps() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） env_steps() （ray.rllib.policy.sample_batch.MultiAgentBatch 方法） env_steps() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） environment() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） EnvRequired（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） EnvRunnerGroup（ray.rllib.env.env_runner_group 中的类） EnvRunner（ray.rllib.env.env_runner 中的类） Env（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） Episodes（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） EPISODES（ray.rllib.utils.replay_buffers.replay_buffer.StorageUnit 属性） EPS_ID（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） EpsilonGreedy（ray.rllib.utils.exploration.epsilon_greedy 中的类） error_file（ray.tune.experiment.trial.Trial 属性） error_message（ray.util.state.common.TaskState 属性） error_type（ray.job_submission.JobDetails 属性） error_type（ray.job_submission.JobInfo 属性）

error_type（ray.util.state.common.TaskState 属性） errors（ray.tune.ResultGrid 属性） error（ray.train.Result 属性） error（ray.util.state.common.RuntimeEnvState 属性） estimate_inmemory_data_size() （ray.data.Datasource 方法） eval_env_runner（ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 属性） evaluate() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） evaluated_params（ray.tune.experiment.trial.Trial 属性） evaluation() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） evaluation_num_workers（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） events（ray.util.state.common.TaskState 属性） EveryNode（ray.serve.config.ProxyLocation 属性） exclude_resources（ray.data.ExecutionOptions 属性） exec_stats（ray.data.block.BlockMetadata 属性） ExecutionOptions（ray.data 中的类） ExecutionResources（ray.data 中的类） exit_actor()（在 ray.actor 模块中） exit_detail（ray.util.state.common.WorkerState 属性） exit_type（ray.util.state.common.WorkerState 属性） expand_paths() （ray.data.datasource.BaseFileMetadataProvider 方法） expandtabs() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） expandtabs() （ray.job_submission.JobStatus 方法） expandtabs() （ray.job_submission.JobType 方法） expandtabs() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） expandtabs() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） expandtabs() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） experiment_path（ray.tune.ExperimentAnalysis 属性） experiment_path（ray.tune.ResultGrid 属性） experiment_tag（ray.tune.experiment.trial.Trial 属性） experimental() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） ExperimentAnalysis（ray.tune 中的类） ExperimentName（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） ExperimentPlateauStopper（ray.tune.stopper 中的类） Experiment（ray.tune 中的类） explained_variance()（在 ray.rllib.utils.tf_utils 模块中） explained_variance()（在 ray.rllib.utils.torch_utils 模块中） Exploration（ray.rllib.utils.exploration.exploration 中的类） ExponentialSchedule（ray.rllib.utils.schedules.exponential_schedule 中的类） export_checkpoint() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） export_checkpoint() （ray.rllib.policy.Policy 方法） export_checkpoint() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） export_checkpoint() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） export_model() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） export_model() （ray.rllib.policy.Policy 方法） export_model() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） export_model() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） export_model() （ray.tune.Trainable 方法） export_policy_checkpoint() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） export_policy_model() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） extensions_fields（ray.runtime_env.RuntimeEnv 属性） ExternalEnv（ray.rllib.env.external_env 中的类） ExternalMultiAgentEnv（ray.rllib.env.external_multi_agent_env 中的类） extra_action_out() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） extra_action_out_fn() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） extra_compute_grad_fetches() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） extra_grad_process() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） extra_learn_fetches_fn() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法）

F

fail_fast（ray.train.FailureConfig 属性） FAILED（ray.job_submission.JobStatus 属性） failure_config（ray.train.RunConfig 属性） FailureConfig（ray.train 中的类） FastFileMetadataProvider（ray.data.datasource 中的类） fault_tolerance() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） fc()（在 ray.rllib.utils.numpy 模块中） fetch_ready_async_reqs() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） field_names（ray.data.datasource.Partitioning 属性） FIFOScheduler（ray.tune.schedulers 中的类） FileBasedDatasource（ray.data.datasource 中的类） FileMetadataProvider（ray.data.datasource 中的类） FilenameProvider（ray.data.datasource 中的类） filesystem（ray.data.datasource.Partitioning 属性） filesystem（ray.train.Checkpoint 属性） filesystem（ray.train.Result 属性） filesystem（ray.tune.ResultGrid 属性） FileType（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） filter() （ray.data.Dataset 方法） filter_param_dict_for_optimizer() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） filterable_columns()（ray.util.state.common.JobState 类方法） finalize() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） find() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） find() （ray.job_submission.JobStatus 方法） find() （ray.job_submission.JobType 方法） find() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） find() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） find() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） find_free_port() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） FINISHED（ray.tune.search.ax.AxSearch 属性） FINISHED（ray.tune.search.bayesopt.BayesOptSearch 属性） FINISHED（ray.tune.search.bohb.TuneBOHB 属性） FINISHED（ray.tune.search.ConcurrencyLimiter 属性） FINISHED（ray.tune.search.hebo.HEBOSearch 属性） FINISHED（ray.tune.search.hyperopt.HyperOptSearch 属性） FINISHED（ray.tune.search.nevergrad.NevergradSearch 属性） FINISHED（ray.tune.search.optuna.OptunaSearch 属性） FINISHED（ray.tune.search.Repeater 属性） FINISHED（ray.tune.search.Searcher 属性） FINISHED（ray.tune.search.zoopt.ZOOptSearch 属性） fit() （ray.data.preprocessor.Preprocessor 方法） fit() （ray.data.preprocessors.Categorizer 方法） fit() （ray.data.preprocessors.Concatenator 方法） fit() （ray.data.preprocessors.CustomKBinsDiscretizer 方法） fit() （ray.data.preprocessors.LabelEncoder 方法） fit() （ray.data.preprocessors.MaxAbsScaler 方法） fit() （ray.data.preprocessors.MinMaxScaler 方法） fit() （ray.data.preprocessors.MultiHotEncoder 方法） fit() （ray.data.preprocessors.Normalizer 方法） fit() （ray.data.preprocessors.OneHotEncoder 方法） fit() （ray.data.preprocessors.OrdinalEncoder 方法） fit() （ray.data.preprocessors.PowerTransformer 方法） fit() （ray.data.preprocessors.RobustScaler 方法） fit() （ray.data.preprocessors.SimpleImputer 方法） fit() （ray.data.preprocessors.StandardScaler 方法） fit() （ray.data.preprocessors.UniformKBinsDiscretizer 方法） fit() （ray.train.data_parallel_trainer.DataParallelTrainer 方法） fit() （ray.train.horovod.HorovodTrainer 方法） fit() （ray.train.lightgbm.LightGBMTrainer 方法） fit() （ray.train.tensorflow.TensorflowTrainer 方法） fit() （ray.train.torch.TorchTrainer 方法） fit() （ray.train.trainer.BaseTrainer 方法） fit() （ray.train.xgboost.XGBoostTrainer 方法） fit() （ray.tune.Tuner 方法） fit_transform() （ray.data.preprocessor.Preprocessor 方法） fit_transform() （ray.data.preprocessors.Categorizer 方法） fit_transform() （ray.data.preprocessors.Concatenator 方法） fit_transform() （ray.data.preprocessors.CustomKBinsDiscretizer 方法） fit_transform() （ray.data.preprocessors.LabelEncoder 方法） fit_transform() （ray.data.preprocessors.MaxAbsScaler 方法） fit_transform() （ray.data.preprocessors.MinMaxScaler 方法） fit_transform() （ray.data.preprocessors.MultiHotEncoder 方法） fit_transform() （ray.data.preprocessors.Normalizer 方法） fit_transform() （ray.data.preprocessors.OneHotEncoder 方法） fit_transform() （ray.data.preprocessors.OrdinalEncoder 方法） fit_transform() （ray.data.preprocessors.PowerTransformer 方法） fit_transform() （ray.data.preprocessors.RobustScaler 方法） fit_transform() （ray.data.preprocessors.SimpleImputer 方法） fit_transform() （ray.data.preprocessors.StandardScaler 方法） fit_transform() （ray.data.preprocessors.UniformKBinsDiscretizer 方法） flat_map() （ray.data.Dataset 方法） flatten_inputs_to_1d_tensor()（在 ray.rllib.utils.numpy 模块中） flatten_inputs_to_1d_tensor()（在 ray.rllib.utils.tf_utils 模块中） flatten_inputs_to_1d_tensor()（在 ray.rllib.utils.torch_utils 模块中） for_block()（ray.data.block.BlockAccessor 静态方法） for_limits()（ray.data.ExecutionResources 类方法） for_policy() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） foreach_env() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） foreach_env() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） foreach_env_with_context() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） foreach_env_with_context() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） foreach_learner() （ray.rllib.core.learner.learner_group.LearnerGroup 方法）

foreach_module() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） foreach_policy() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） foreach_policy() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） foreach_policy_to_train() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） foreach_policy_to_train() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） foreach_worker() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） foreach_worker_async() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） foreach_worker_with_id() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） format() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） format() （ray.job_submission.JobStatus 方法） format() （ray.job_submission.JobType 方法） format() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） format() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） format() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） format_map() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） format_map() （ray.job_submission.JobStatus 方法） format_map() （ray.job_submission.JobType 方法） format_map() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） format_map() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） format_map() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） forward() （ray.rllib.models.modelv2.ModelV2 方法） forward() （ray.rllib.models.tf.tf_modelv2.TFModelV2 方法） forward() （ray.rllib.models.torch.torch_modelv2.TorchModelV2 方法） forward_exploration() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） forward_exploration() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） forward_inference() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） forward_inference() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） forward_rnn() （ray.rllib.models.tf.recurrent_net.RecurrentNetwork 方法） forward_train() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） forward_train() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） FRAGMENTS（ray.rllib.utils.replay_buffers.replay_buffer.StorageUnit 属性） framework() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） FrameworkEnum（ray.rllib.common 中的类） Framework（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） framework（ray.rllib.core.learner.learner.Learner 属性） framework（ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 属性） framework（ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 属性） freeze() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） from_arrow()（在 ray.data 模块中） from_arrow_refs()（在 ray.data 模块中） from_checkpoint()（ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 类方法） from_checkpoint()（ray.rllib.core.learner.learner.Learner 类方法） from_checkpoint()（ray.rllib.core.learner.learner_group.LearnerGroup 类方法） from_checkpoint()（ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 类方法） from_checkpoint()（ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 类方法） from_checkpoint()（ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 静态方法） from_checkpoint()（ray.rllib.policy.Policy 静态方法） from_checkpoint()（ray.rllib.policy.policy.Policy 静态方法） from_checkpoint()（ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 静态方法） from_checkpoint()（ray.rllib.utils.checkpoints.Checkpointable 类方法） from_dask()（在 ray.data 模块中） from_dict()（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 类方法） from_dict()（ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModuleSpec 类方法） from_dict()（ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModuleConfig 类方法） from_dict()（ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModuleSpec 类方法） from_directory()（ray.train.Checkpoint 类方法） from_huggingface()（在 ray.data 模块中） from_items()（在 ray.data 模块中） from_json()（ray.job_config.JobConfig 类方法） from_json()（ray.job_submission.JobInfo 类方法） from_json()（ray.tune.Experiment 类方法） from_logits()（ray.rllib.models.distributions.Distribution 类方法） from_mars()（在 ray.data 模块中） from_modin()（在 ray.data 模块中） from_module()（ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModuleSpec 类方法） from_numpy()（在 ray.data 模块中） from_numpy_refs()（在 ray.data 模块中） from_pandas()（在 ray.data 模块中） from_pandas_refs()（在 ray.data 模块中） from_path()（ray.train.Result 类方法） from_placement_group_factory()（ray.train.ScalingConfig 类方法） from_resource_dict()（ray.data.ExecutionResources 类方法） from_spark()（在 ray.data 模块中） from_state()（ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 静态方法） from_state()（ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 静态方法） from_state()（ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 静态方法） from_state()（ray.rllib.policy.Policy 静态方法） from_state()（ray.rllib.policy.policy.Policy 静态方法） from_state()（ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 静态方法） from_tf()（在 ray.data 模块中） from_torch()（在 ray.data 模块中） fromkeys() （ray.rllib.policy.policy_map.PolicyMap 方法） fromkeys() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） fromkeys() （ray.runtime_env.RuntimeEnv 方法） fromkeys() （ray.runtime_env.RuntimeEnvConfig 方法） Full full() （ray.util.queue.Queue 方法） func_or_class_name（ray.util.state.common.TaskState 属性） func_or_class_name（ray.util.state.common.TaskSummaryPerFuncOrClassName 属性） func_or_class（ray.serve.Deployment 属性） FunctionStopper（ray.tune.stopper.function_stopper 中的类） FunctionTrainable（ray.tune.trainable.function_trainable 中的类）

G

Gauge（ray.serve.metrics 中的类）

Gauge（ray.util.metrics 中的类） GaussianNoise（ray.rllib.utils.exploration.gaussian_noise 中的类）

GCS / 全局控制服务

G

gcs_address（ray.runtime_context.RuntimeContext 属性） get() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） get() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） get() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） get() （ray.runtime_context.RuntimeContext 方法） get() （ray.runtime_env.RuntimeEnvConfig 方法） get() （ray.util.queue.Queue 方法） get()（在 ray 模块中） get_accelerator_ids() （ray.runtime_context.RuntimeContext 方法） get_action() （ray.rllib.env.external_env.ExternalEnv 方法） get_action() （ray.rllib.env.external_multi_agent_env.ExternalMultiAgentEnv 方法） get_action() （ray.rllib.env.policy_client.PolicyClient 方法） get_action_dist_cls() （ray.rllib.core.models.catalog.Catalog 方法） get_actions() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） get_actor()（在 ray 模块中） get_actor()（在 ray.util.state 模块中） get_actor_id() （ray.runtime_context.RuntimeContext 方法） get_actor_name() （ray.runtime_context.RuntimeContext 方法） get_address() （ray.job_submission.JobSubmissionClient 方法） get_agent_ids() （ray.rllib.env.base_env.BaseEnv 方法） get_all_configs() （ray.tune.ExperimentAnalysis 方法） get_app_handle()（在 ray.serve 模块中） get_assigned_resources() （ray.runtime_context.RuntimeContext 方法） get_async() （ray.util.queue.Queue 方法） get_auto_filled_metrics() （ray.tune.Trainable 方法） get_batch_divisibility_req() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） get_batch_divisibility_req() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） get_best_checkpoint() （ray.train.Result 方法） get_best_checkpoint() （ray.tune.ExperimentAnalysis 方法） get_best_config() （ray.tune.ExperimentAnalysis 方法） get_best_result() （ray.tune.ResultGrid 方法） get_best_trial() （ray.tune.ExperimentAnalysis 方法） get_catalog() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModuleConfig 方法） get_checkpoint()（在 ray.train 模块中） get_checkpoint_info()（在 ray.rllib.utils.checkpoints 模块中） get_checkpointable_components() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） get_checkpointable_components() （ray.rllib.utils.checkpoints.Checkpointable 方法） get_collective_group_size()（在 ray.util.collective.collective 模块中） get_config() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） get_config() （ray.tune.Trainable 方法） get_config_for_module() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） get_connector_metrics() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） get_connector_metrics() （ray.rllib.policy.Policy 方法） get_connector_metrics() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） get_connector_metrics() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） get_context()（在 ray.train 模块中） get_ctor_args_and_kwargs() （ray.rllib.utils.checkpoints.Checkpointable 方法） get_current()（ray.data.DataContext 静态方法） get_current_placement_group()（在 ray.util 模块中） get_current_pod_name()（在 ray.util.accelerators.tpu 模块中） get_current_pod_worker_count()（在 ray.util.accelerators.tpu 模块中） get_data() （ray.rllib.evaluation.sampler.SamplerInput 方法） get_data_dict() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） get_dataframe() （ray.tune.ResultGrid 方法） get_dataset_config() （ray.train.data_parallel_trainer.DataParallelTrainer 方法） get_dataset_config() （ray.train.horovod.HorovodTrainer 方法） get_dataset_config() （ray.train.lightgbm.LightGBMTrainer 方法） get_dataset_config() （ray.train.tensorflow.TensorflowTrainer 方法） get_dataset_config() （ray.train.torch.TorchTrainer 方法） get_dataset_config() （ray.train.xgboost.XGBoostTrainer 方法） get_dataset_shard()（在 ray.train 模块中） get_default_config()（ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 类方法） get_default_learner_class() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） get_default_policy_class()（ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 类方法） get_default_rl_module_spec() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） get_deployment_handle()（在 ray.serve 模块中） get_device()（在 ray.train.torch 模块中） get_devices()（在 ray.train.torch 模块中） get_duration_s() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） get_empty_schema_dict()（ray.serve.schema.ServeApplicationSchema 静态方法） get_empty_schema_dict()（ray.serve.schema.ServeDeploySchema 静态方法） get_empty_schema_dict()（ray.serve.schema.ServeInstanceDetails 静态方法） get_error() （ray.tune.experiment.trial.Trial 方法） get_evaluation_config_object() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） get_experiment_name() （ray.train.context.TrainContext 方法） get_exploration_action() （ray.rllib.utils.exploration.exploration.Exploration 方法） get_exploration_action_dist_cls() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） get_exploration_action_dist_cls() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） get_exploration_optimizer() （ray.rllib.utils.exploration.epsilon_greedy.EpsilonGreedy 方法） get_exploration_optimizer() （ray.rllib.utils.exploration.exploration.Exploration 方法） get_exploration_optimizer() （ray.rllib.utils.exploration.gaussian_noise.GaussianNoise 方法） get_exploration_optimizer() （ray.rllib.utils.exploration.ornstein_uhlenbeck_noise.OrnsteinUhlenbeckNoise 方法） get_exploration_optimizer() （ray.rllib.utils.exploration.parameter_noise.ParameterNoise 方法） get_exploration_optimizer() （ray.rllib.utils.exploration.random.Random 方法） get_exploration_optimizer() （ray.rllib.utils.exploration.random_encoder.RE3 方法） get_exploration_optimizer() （ray.rllib.utils.exploration.stochastic_sampling.StochasticSampling 方法） get_exploration_state() （ray.rllib.policy.Policy 方法） get_exploration_state() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） get_exploration_state() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） get_extra_batches() （ray.rllib.evaluation.sampler.SamplerInput 方法） get_extra_model_outputs() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） get_filename_for_block() （ray.data.datasource.FilenameProvider 方法） get_filename_for_row() （ray.data.datasource.FilenameProvider 方法） get_filters() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） get_global_vars() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） get_gpu_devices()（在 ray.rllib.utils.tf_utils 模块中） get_gpu_ids()（在 ray 模块中） get_group_by_name() （ray.util.collective.collective.GroupManager 方法） get_host() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） get_host() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） get_host() （ray.rllib.policy.Policy 方法） get_host() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） get_host() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） get_host() （ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_prioritized_replay_buffer.MultiAgentPrioritizedReplayBuffer 方法） get_host() （ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_replay_buffer.MultiAgentReplayBuffer 方法） get_host() （ray.rllib.utils.replay_buffers.prioritized_replay_buffer.PrioritizedReplayBuffer 方法） get_host() （ray.rllib.utils.replay_buffers.replay_buffer.ReplayBuffer 方法） get_host() （ray.rllib.utils.replay_buffers.reservoir_replay_buffer.ReservoirReplayBuffer 方法） get_inference_action_dist_cls() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） get_inference_action_dist_cls() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） get_infos() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） get_initial_state() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） get_initial_state() （ray.rllib.models.modelv2.ModelV2 方法） get_initial_state() （ray.rllib.models.tf.recurrent_net.RecurrentNetwork 方法） get_initial_state() （ray.rllib.models.tf.tf_modelv2.TFModelV2 方法） get_initial_state() （ray.rllib.models.torch.torch_modelv2.TorchModelV2 方法） get_initial_state() （ray.rllib.Policy 方法） get_initial_state() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） get_job_id() （ray.runtime_context.RuntimeContext 方法） get_job_info() （ray.job_submission.JobSubmissionClient 方法） get_job_logs() （ray.job_submission.JobSubmissionClient 方法） get_job_status() （ray.job_submission.JobSubmissionClient 方法） get_last_checkpoint() （ray.tune.ExperimentAnalysis 方法） get_local_rank() （ray.train.context.TrainContext 方法） get_local_world_size() （ray.train.context.TrainContext 方法） get_log()（在 ray.util.state 模块中） get_metadata() （ray.data.block.BlockAccessor 方法） get_metadata() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） get_metadata() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） get_metadata() （ray.rllib.core.learner.learner_group.LearnerGroup 方法） get_metadata() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） get_metadata() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） get_metadata() （ray.rllib.utils.checkpoints.Checkpointable 方法） get_metadata() （ray.train.Checkpoint 方法） get_metadata() （ray.train.context.TrainContext 方法） get_metadata()（在 ray.workflow 模块中） get_metrics() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法）

get_metrics() （ray.rllib.evaluation.sampler.SamplerInput 方法） get_model()（ray.train.lightgbm.LightGBMTrainer 类方法） get_model()（ray.train.lightgbm.RayTrainReportCallback 类方法） get_model()（ray.train.xgboost.RayTrainReportCallback 类方法） get_model()（ray.train.xgboost.XGBoostTrainer 类方法） get_module() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） get_multi_agent_setup() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） get_multi_rl_module_config() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModuleSpec 方法） get_multi_rl_module_spec() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） get_multiplexed_model_id()（在 ray.serve 模块中） get_name() （ray.data.Datasink 方法） get_name() （ray.data.Datasource 方法） get_name() （ray.data.datasource.BlockBasedFileDatasink 方法） get_name() （ray.data.datasource.FileBasedDatasource 方法） get_name() （ray.data.datasource.RowBasedFileDatasink 方法） get_next() （ray.util.ActorPool 方法） get_next_unordered() （ray.util.ActorPool 方法） get_node()（在 ray.util.state 模块中） get_node_id() （ray.runtime_context.RuntimeContext 方法） get_node_ip() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） get_node_rank() （ray.train.context.TrainContext 方法） get_nowait() （ray.util.queue.Queue 方法） get_nowait_batch() （ray.util.queue.Queue 方法） get_np_dtype()（在 ray.rllib.utils.tensor_dtype 模块中） get_num_samples_loaded_into_buffer() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） get_num_samples_loaded_into_buffer() （ray.rllib.policy.Policy 方法） get_num_samples_loaded_into_buffer() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） get_objects()（在 ray.util.state 模块中） get_observations() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） get_optimizer() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） get_optimizers_for_module() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） get_output()（在 ray.workflow 模块中） get_output_async()（在 ray.workflow 模块中） get_param_ref() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） get_parameters() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） get_partial_dist_cls()（ray.rllib.models.distributions.Distribution 类方法） get_pickled_error() （ray.tune.experiment.trial.Trial 方法） get_placeholder()（在 ray.rllib.utils.tf_utils 模块中） get_placement_group()（在 ray.util.placement_group 模块中） get_placement_group()（在 ray.util.state 模块中） get_placement_group_id() （ray.runtime_context.RuntimeContext 方法） get_policies_to_train() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） get_policy() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） get_policy() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） get_policy() （ray.serve.config.AutoscalingConfig 方法） get_preprocessor()（ray.rllib.core.models.catalog.Catalog 静态方法） get_rank()（在 ray.util.collective.collective 模块中） get_read_tasks() （ray.data.Datasource 方法） get_replica_context()（在 ray.serve 模块中） get_resource_ids() （ray.runtime_context.RuntimeContext 方法） get_results() （ray.tune.Tuner 方法） get_return() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） get_rewards() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） get_rl_module_config() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModuleSpec 方法） get_rl_module_spec() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） get_rollout_fragment_length() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） get_runtime_context()（在 ray.runtime_context 模块中） get_runtime_env_string() （ray.runtime_context.RuntimeContext 方法） get_sample_batch() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） get_session() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） get_session() （ray.rllib.policy.Policy 方法） get_session() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） get_session() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） get_single_step_input_dict() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） get_spaces() （ray.rllib.env.env_runner.EnvRunner 方法） get_spaces() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） get_state() （ray.air.integrations.comet.CometLoggerCallback 方法） get_state() （ray.air.integrations.mlflow.MLflowLoggerCallback 方法） get_state() （ray.air.integrations.wandb.WandbLoggerCallback 方法） get_state() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） get_state() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） get_state() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） get_state() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） get_state() （ray.rllib.policy.Policy 方法） get_state() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） get_state() （ray.rllib.utils.checkpoints.Checkpointable 方法） get_state() （ray.rllib.utils.exploration.curiosity.Curiosity 方法） get_state() （ray.rllib.utils.exploration.exploration.Exploration 方法） get_state() （ray.rllib.utils.exploration.gaussian_noise.GaussianNoise 方法） get_state() （ray.rllib.utils.exploration.ornstein_uhlenbeck_noise.OrnsteinUhlenbeckNoise 方法） get_state() （ray.rllib.utils.exploration.random.Random 方法） get_state() （ray.rllib.utils.exploration.random_encoder.RE3 方法） get_state() （ray.rllib.utils.exploration.stochastic_sampling.StochasticSampling 方法） get_state() （ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_prioritized_replay_buffer.MultiAgentPrioritizedReplayBuffer 方法） get_state() （ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_replay_buffer.MultiAgentReplayBuffer 方法） get_state() （ray.rllib.utils.replay_buffers.prioritized_replay_buffer.PrioritizedReplayBuffer 方法） get_state() （ray.rllib.utils.replay_buffers.replay_buffer.ReplayBuffer 方法） get_state() （ray.rllib.utils.replay_buffers.reservoir_replay_buffer.ReservoirReplayBuffer 方法） get_state() （ray.tune.Callback 方法） get_state() （ray.tune.logger.aim.AimLoggerCallback 方法） get_state() （ray.tune.logger.CSVLoggerCallback 方法） get_state() （ray.tune.logger.JsonLoggerCallback 方法） get_state() （ray.tune.logger.LoggerCallback 方法） get_state() （ray.tune.logger.TBXLoggerCallback 方法） get_stats() （ray.rllib.core.learner.learner_group.LearnerGroup 方法） get_status()（在 ray.workflow 模块中） get_storage() （ray.train.context.TrainContext 方法） get_sub_environments() （ray.rllib.env.base_env.BaseEnv 方法） get_sub_environments() （ray.rllib.env.vector_env._VectorizedGymEnv 方法） get_sub_environments() （ray.rllib.env.vector_env.VectorEnv 方法） get_task()（在 ray.util.state 模块中） get_task_id() （ray.runtime_context.RuntimeContext 方法） get_temporary_timestep_data() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） get_tokenizer_config()（ray.rllib.core.models.catalog.Catalog 类方法） get_torch_compile_worker_config() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） get_tower_stats() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） get_train_action_dist_cls() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） get_train_action_dist_cls() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） get_trainable_name()（ray.tune.Experiment 类方法） get_trial_dir() （ray.train.context.TrainContext 方法） get_trial_id() （ray.train.context.TrainContext 方法） get_trial_name() （ray.train.context.TrainContext 方法） get_trial_resources() （ray.train.context.TrainContext 方法） get_version() （ray.job_submission.JobSubmissionClient 方法） get_weights() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） get_weights() （ray.rllib.core.learner.learner_group.LearnerGroup 方法） get_weights() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） get_weights() （ray.rllib.policy.Policy 方法） get_weights() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） get_worker()（在 ray.util.state 模块中） get_worker_id() （ray.runtime_context.RuntimeContext 方法） get_world_rank() （ray.train.context.TrainContext 方法） get_world_size() （ray.train.context.TrainContext 方法） GetTimeoutError global_norm()（在 ray.rllib.utils.torch_utils 模块中） graceful_shutdown_timeout_s（ray.serve.schema.DeploymentSchema 属性） graceful_shutdown_wait_loop_s（ray.serve.schema.DeploymentSchema 属性） grad_stats_fn() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） grid_search()（在 ray.tune 模块中） groupby() （ray.data.Dataset 方法） GroupManager（ray.util.collective.collective 中的类） grpc_options（ray.serve.schema.ServeDeploySchema 属性） grpc_options（ray.serve.schema.ServeInstanceDetails 属性） grpc_servicer_func_callable（ray.serve.config.gRPCOptions 属性） grpc_servicer_functions（ray.serve.config.gRPCOptions 属性） grpc_servicer_functions（ray.serve.schema.gRPCOptionsSchema 属性） gRPCOptionsSchema（ray.serve.schema 中的类） gRPCOptions（ray.serve.config 中的类）

H

has_checkpoint() （ray.tune.search.basic_variant.BasicVariantGenerator 方法） has_free() （ray.util.ActorPool 方法） has_next() （ray.util.ActorPool 方法） head_bundle_is_empty（ray.tune.execution.placement_groups.PlacementGroupFactory 属性） head_cpus（ray.tune.execution.placement_groups.PlacementGroupFactory 属性） HeadOnly（ray.serve.config.ProxyLocation 属性） health_check_period_s（ray.serve.schema.DeploymentSchema 属性） health_check_timeout_s（ray.serve.schema.DeploymentSchema 属性） healthy_worker_ids() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） HEBOSearch（ray.tune.search.hebo 中的类） Histogram（ray.serve.metrics 中的类） Histogram（ray.util.metrics 中的类） HIVE（ray.data.datasource.PartitionStyle 属性） HorovodConfig（ray.train.horovod 中的类） HorovodTrainer（ray.train.horovod 中的类）

host（ray.serve.config.HTTPOptions 属性） host（ray.serve.schema.HTTPOptionsSchema 属性） host（ray.serve.schema.ServeApplicationSchema 属性） HPO http_options（ray.serve.schema.ServeDeploySchema 属性） http_options（ray.serve.schema.ServeInstanceDetails 属性） HTTPOptionsSchema（ray.serve.schema 中的类） HTTPOptions（ray.serve.config 中的类） huber_loss()（在 ray.rllib.utils.numpy 模块中） huber_loss()（在 ray.rllib.utils.tf_utils 模块中） huber_loss()（在 ray.rllib.utils.torch_utils 模块中） humanify()（ray.util.state.common.JobState 类方法） HyperBandForBOHB（ray.tune.schedulers 中的类） HyperBandScheduler（ray.tune.schedulers 中的类） HyperOptSearch（ray.tune.search.hyperopt 中的类）

I

ID ray-get命令行选项 id（ray.job_submission.DriverInfo 属性） ignore_worker_failures（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） ImpalaConfig()（在 ray.rllib.algorithms.impala.impala 模块中） import_model_from_h5() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） import_model_from_h5() （ray.rllib.policy.Policy 方法） import_model_from_h5() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） import_model_from_h5() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） IMPORT_PATHS serve-build命令行选项 import_path（ray.serve.schema.ServeApplicationSchema 属性） inc() （ray.serve.metrics.Counter 方法） inc() （ray.util.metrics.Counter 方法） index() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法）

index() （ray.job_submission.JobStatus 方法） index() （ray.job_submission.JobType 方法） index() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） index() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） index() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） inference_only（ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModuleSpec 属性） inference_only（ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModuleConfig 属性） inference_only（ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModuleSpec 属性） INFOS（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） info（ray.serve.metrics.Counter 属性） info（ray.serve.metrics.Gauge 属性） info（ray.serve.metrics.Histogram 属性） info（ray.util.metrics.Counter 属性） info（ray.util.metrics.Gauge 属性） info（ray.util.metrics.Histogram 属性）

Ingress 部署

I

ingress()（在 ray.serve 模块中） init()（在 ray 模块中） init_collective_group()（在 ray.util.collective.collective 模块中） init_local_path() （ray.tune.experiment.trial.Trial 方法） init_logdir() （ray.tune.experiment.trial.Trial 方法） init_method（ray.train.torch.TorchConfig 属性） init_method（ray.train.torch.xla.TorchXLAConfig 属性） init_view_requirements() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） init_view_requirements() （ray.rllib.policy.Policy 方法） init_view_requirements() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） init_view_requirements() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） initial_replicas（ray.serve.config.AutoscalingConfig 属性） input_config（ray.rllib.offline.io_context.IOContext 属性） input_files() （ray.data.Dataset 方法） input_files（ray.data.block.BlockMetadata 属性） input_specs_exploration() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） input_specs_exploration() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） input_specs_inference() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） input_specs_inference() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） input_specs_train() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） input_specs_train() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） InputReader（ray.rllib.offline.input_reader 中的类） inspect_serializability()（在 ray.util 模块中） inverse_transform() （ray.data.preprocessors.LabelEncoder 方法） invocation_metadata() （ray.serve.grpc_util.RayServegRPCContext 方法） IOContext（ray.rllib.offline.io_context 中的类） ip（ray.util.state.common.ObjectState 属性） ip（ray.util.state.common.WorkerState 属性） is_alive（ray.util.state.common.WorkerState 属性） is_atari（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） is_detached（ray.util.state.common.ActorState 属性） is_detached（ray.util.state.common.PlacementGroupState 属性） is_done（ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 属性） is_empty（ray.util.placement_group.PlacementGroup 属性） is_finalized（ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 属性） is_finished() （ray.tune.search.basic_variant.BasicVariantGenerator 方法） is_group_initialized()（在 ray.util.collective.collective 模块中） is_head_node（ray.util.state.common.NodeState 属性） is_initialized()（在 ray 模块中） is_local（ray.rllib.core.learner.learner_group.LearnerGroup 属性） is_multi_agent() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） is_non_negative() （ray.data.ExecutionResources 方法） is_policy_to_train() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） is_recurrent() （ray.rllib.Policy 方法） is_recurrent() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） is_remote（ray.rllib.core.learner.learner_group.LearnerGroup 属性） is_resource_limits_default() （ray.data.ExecutionOptions 方法） is_single_trajectory() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） is_stateful() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） is_terminal() （ray.job_submission.JobStatus 方法） is_terminated_or_truncated() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） is_time_major() （ray.rllib.models.modelv2.ModelV2 方法） is_time_major() （ray.rllib.models.tf.tf_modelv2.TFModelV2 方法） is_time_major() （ray.rllib.models.torch.torch_modelv2.TorchModelV2 方法） is_training（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） is_zero() （ray.data.ExecutionResources 方法） isalnum() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） isalnum() （ray.job_submission.JobStatus 方法） isalnum() （ray.job_submission.JobType 方法） isalnum() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） isalnum() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） isalnum() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） isalpha() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） isalpha() （ray.job_submission.JobStatus 方法） isalpha() （ray.job_submission.JobType 方法） isalpha() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） isalpha() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） isalpha() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） isascii() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） isascii() （ray.job_submission.JobStatus 方法） isascii() （ray.job_submission.JobType 方法） isascii() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法）

isascii() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） isascii() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） isdecimal() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） isdecimal() （ray.job_submission.JobStatus 方法） isdecimal() （ray.job_submission.JobType 方法） isdecimal() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） isdecimal() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） isdecimal() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） isdigit() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） isdigit() （ray.job_submission.JobStatus 方法） isdigit() （ray.job_submission.JobType 方法） isdigit() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） isdigit() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） isdigit() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） isidentifier() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） isidentifier() （ray.job_submission.JobStatus 方法） isidentifier() （ray.job_submission.JobType 方法） isidentifier() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） isidentifier() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） isidentifier() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） islower() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） islower() （ray.job_submission.JobStatus 方法） islower() （ray.job_submission.JobType 方法） islower() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） islower() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） islower() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） isnumeric() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） isnumeric() （ray.job_submission.JobStatus 方法） isnumeric() （ray.job_submission.JobType 方法） isnumeric() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） isnumeric() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） isnumeric() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） isprintable() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） isprintable() （ray.job_submission.JobStatus 方法） isprintable() （ray.job_submission.JobType 方法） isprintable() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） isprintable() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） isprintable() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） isspace() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） isspace() （ray.job_submission.JobStatus 方法） isspace() （ray.job_submission.JobType 方法） isspace() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） isspace() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） isspace() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） istitle() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） istitle() （ray.job_submission.JobStatus 方法） istitle() （ray.job_submission.JobType 方法） istitle() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） istitle() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） istitle() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） isupper() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） isupper() （ray.job_submission.JobStatus 方法） isupper() （ray.job_submission.JobType 方法） isupper() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） isupper() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） isupper() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） items() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） items() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） items() （ray.rllib.policy.policy_map.PolicyMap 方法） items() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） items() （ray.runtime_env.RuntimeEnv 方法） items() （ray.runtime_env.RuntimeEnvConfig 方法） iter_batches() （ray.data.DataIterator 方法） iter_batches() （ray.data.Dataset 方法） iter_internal_ref_bundles() （ray.data.Dataset 方法） iter_rows() （ray.data.block.BlockAccessor 方法） iter_rows() （ray.data.Dataset 方法） iter_tf_batches() （ray.data.Dataset 方法） iter_torch_batches() （ray.data.DataIterator 方法） iter_torch_batches() （ray.data.Dataset 方法） iteration（ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 属性） iteration（ray.tune.Trainable 属性） iterator() （ray.data.Dataset 方法）

J

java_actor_class()（在 ray.cross_language 模块中） java_function()（在 ray.cross_language 模块中） JOB_ID ray-job-delete命令行选项 ray-job-logs命令行选项 ray-job-status命令行选项 ray-job-stop命令行选项 job_id（ray.job_submission.JobDetails 属性） job_id（ray.runtime_context.RuntimeContext 属性） job_id（ray.util.state.common.ActorState 属性） job_id（ray.util.state.common.TaskState 属性） JobConfig（ray.job_config 中的类） JobDetails（ray.job_submission 中的类） JobInfo（ray.job_submission 中的类） JobState（ray.util.state.common 中的类） JobStatus（ray.job_submission 中的类） JobSubmissionClient（ray.job_submission 中的类） JobType（ray.job_submission 中的类） join() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） join() （ray.job_submission.JobStatus 方法） join() （ray.job_submission.JobType 方法） join() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法）

join() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） join() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） json() （ray.job_submission.DriverInfo 方法） json() （ray.job_submission.JobDetails 方法） json() （ray.serve.config.AutoscalingConfig 方法） json() （ray.serve.config.gRPCOptions 方法） json() （ray.serve.config.HTTPOptions 方法） json() （ray.serve.schema.ApplicationDetails 方法） json() （ray.serve.schema.DeploymentDetails 方法） json() （ray.serve.schema.DeploymentSchema 方法） json() （ray.serve.schema.gRPCOptionsSchema 方法） json() （ray.serve.schema.HTTPOptionsSchema 方法） json() （ray.serve.schema.LoggingConfig 方法） json() （ray.serve.schema.RayActorOptionsSchema 方法） json() （ray.serve.schema.ReplicaDetails 方法） json() （ray.serve.schema.ServeApplicationSchema 方法） json() （ray.serve.schema.ServeDeploySchema 方法） json() （ray.serve.schema.ServeInstanceDetails 方法） JsonLoggerCallback（ray.tune.logger 中的类） JsonReader（ray.rllib.offline.json_reader 中的类） JupyterNotebookReporter（ray.tune 中的类） jvm_options（ray.job_config.JobConfig 属性）

K

keep_alive_timeout_s（ray.serve.config.HTTPOptions 属性） keep_alive_timeout_s（ray.serve.schema.HTTPOptionsSchema 属性） KeepCheckpointsNum（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） keys() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） keys() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） keys() （ray.rllib.policy.policy_map.PolicyMap 方法） keys() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法）

keys() （ray.runtime_env.RuntimeEnv 方法） keys() （ray.runtime_env.RuntimeEnvConfig 方法） key（ray.train.horovod.HorovodConfig 属性） kill()（在 ray 模块中） kill_node() （ray.autoscaler._private.fake_multi_node.test_utils.DockerCluster 方法） kl() （ray.rllib.models.distributions.Distribution 方法） known_fields（ray.runtime_env.RuntimeEnv 属性） known_fields（ray.runtime_env.RuntimeEnvConfig 属性）

L

l2_loss()（在 ray.rllib.utils.numpy 模块中） l2_loss()（在 ray.rllib.utils.tf_utils 模块中） l2_loss()（在 ray.rllib.utils.torch_utils 模块中） LabelEncoder（ray.data.preprocessors 中的类） labels（ray.util.state.common.NodeState 属性） language（ray.util.state.common.TaskState 属性） last() （ray.rllib.env.base_env.BaseEnv 方法） last_deployed_time_s（ray.serve.schema.ApplicationDetails 属性） last_deployed_time_s（ray.serve.schema.ApplicationStatusOverview 属性） last_output() （ray.rllib.models.modelv2.ModelV2 方法） last_output() （ray.rllib.models.tf.tf_modelv2.TFModelV2 方法） last_output() （ray.rllib.models.torch.torch_modelv2.TorchModelV2 方法） latent_dims（ray.rllib.core.models.catalog.Catalog 属性） learn_on_batch() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） learn_on_batch() （ray.rllib.policy.Policy 方法） learn_on_batch() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） learn_on_batch_from_replay_buffer() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） learn_on_batch_from_replay_buffer() （ray.rllib.policy.Policy 方法） learn_on_batch_from_replay_buffer() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） learn_on_batch_from_replay_buffer() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） learn_on_loaded_batch() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） learn_on_loaded_batch() （ray.rllib.policy.Policy 方法） learn_on_loaded_batch() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） learner_class（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） learner_only（ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModuleConfig 属性） learner_only（ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModuleSpec 属性） LearnerGroup（ray.rllib.core.learner.learner_group 中的类） learners() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） Learner（ray.rllib.core.learner.learner 中的类） LightGBMTrainer（ray.train.lightgbm 中的类） lightning_module_state_dict() （ray.train.lightning.RayFSDPStrategy 方法） limit() （ray.data.Dataset 方法） LinearSchedule（ray.rllib.utils.schedules.linear_schedule 中的类） list_actors()（在 ray.util.state 模块中） list_all()（在 ray.workflow 模块中） list_columns()（ray.util.state.common.JobState 类方法） list_jobs() （ray.job_submission.JobSubmissionClient 方法） list_jobs()（在 ray.util.state 模块中） list_logs()（在 ray.util.state 模块中） list_named_actors()（在 ray.util 模块中） list_nodes()（在 ray.util.state 模块中） list_objects()（在 ray.util.state 模块中） list_placement_groups()（在 ray.util.state 模块中） list_runtime_envs()（在 ray.util.state 模块中） list_tasks()（在 ray.util.state 模块中） list_workers()（在 ray.util.state 模块中） ljust() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） ljust() （ray.job_submission.JobStatus 方法） ljust() （ray.job_submission.JobType 方法） ljust() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） ljust() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） ljust() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） load_batch_into_buffer() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） load_batch_into_buffer() （ray.rllib.policy.Policy 方法） load_batch_into_buffer() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） load_checkpoint() （ray.tune.Trainable 方法） load_experiments_from_file()（在 ray.rllib.train 模块中） load_state_path（ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModuleSpec 属性） load_state_path（ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModuleSpec 属性） local_dir（ray.train.RunConfig 属性） local_dir（ray.tune.Experiment 属性） local_dir（ray.tune.experiment.trial.Trial 属性） local_env_runner（ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 属性） local_path（ray.tune.Experiment 属性） local_path（ray.tune.experiment.trial.Trial 属性） local_policy_inference()（在 ray.rllib.utils.policy 模块中） local_worker() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） LocalDir（ray.rllib.common.CLIArguments 属性）

locality_with_output（ray.data.ExecutionOptions 属性） LocalMode（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） LocalRayletDiedError location（ray.serve.config.HTTPOptions 属性） lock() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） log_action() （ray.rllib.env.external_env.ExternalEnv 方法） log_action() （ray.rllib.env.external_multi_agent_env.ExternalMultiAgentEnv 方法） log_action() （ray.rllib.env.policy_client.PolicyClient 方法） log_file_path（ray.serve.schema.ReplicaDetails 属性） log_file_path（ray.serve.schema.ServeActorDetails 属性） log_level（ray.LoggingConfig 属性） log_level（ray.serve.schema.LoggingConfig 属性） log_result() （ray.tune.Trainable 方法） log_returns() （ray.rllib.env.external_env.ExternalEnv 方法） log_returns() （ray.rllib.env.external_multi_agent_env.ExternalMultiAgentEnv 方法） log_returns() （ray.rllib.env.policy_client.PolicyClient 方法） log_to_file（ray.train.RunConfig 属性） log_trial_end() （ray.tune.logger.LoggerCallback 方法） log_trial_restore() （ray.air.integrations.comet.CometLoggerCallback 方法） log_trial_restore() （ray.air.integrations.mlflow.MLflowLoggerCallback 方法） log_trial_restore() （ray.air.integrations.wandb.WandbLoggerCallback 方法） log_trial_restore() （ray.tune.logger.aim.AimLoggerCallback 方法） log_trial_restore() （ray.tune.logger.CSVLoggerCallback 方法） log_trial_restore() （ray.tune.logger.JsonLoggerCallback 方法） log_trial_restore() （ray.tune.logger.LoggerCallback 方法） log_trial_restore() （ray.tune.logger.TBXLoggerCallback 方法） log_trial_result() （ray.air.integrations.comet.CometLoggerCallback 方法） log_trial_result() （ray.tune.logger.LoggerCallback 方法） log_trial_save() （ray.air.integrations.mlflow.MLflowLoggerCallback 方法） log_trial_save() （ray.tune.logger.aim.AimLoggerCallback 方法） log_trial_save() （ray.tune.logger.CSVLoggerCallback 方法） log_trial_save() （ray.tune.logger.JsonLoggerCallback 方法） log_trial_save() （ray.tune.logger.LoggerCallback 方法） log_trial_save() （ray.tune.logger.TBXLoggerCallback 方法） log_trial_start() （ray.air.integrations.comet.CometLoggerCallback 方法） log_trial_start() （ray.tune.logger.CSVLoggerCallback 方法） log_trial_start() （ray.tune.logger.LoggerCallback 方法） logdir（ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 属性） logdir（ray.tune.experiment.trial.Trial 属性） logdir（ray.tune.Trainable 属性） LoggerCallback（ray.tune.logger 中的类） logging_config（ray.serve.schema.DeploymentSchema 属性） logging_config（ray.serve.schema.ServeApplicationSchema 属性） logging_config（ray.serve.schema.ServeDeploySchema 属性） LoggingConfig（ray 中的类） LoggingConfig（ray.serve.schema 中的类） logp() （ray.rllib.models.distributions.Distribution 方法） lograndint()（在 ray.tune 模块中） logs_dir（ray.serve.schema.LoggingConfig 属性） loguniform()（在 ray.tune 模块中） look_back_period_s（ray.serve.config.AutoscalingConfig 属性） loss() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） loss() （ray.rllib.policy.Policy 方法） loss() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） loss() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） lower() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） lower() （ray.job_submission.JobStatus 方法） lower() （ray.job_submission.JobType 方法） lower() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） lower() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） lower() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） lstm()（在 ray.rllib.utils.numpy 模块中） lstrip() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） lstrip() （ray.job_submission.JobStatus 方法） lstrip() （ray.job_submission.JobType 方法） lstrip() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） lstrip() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） lstrip() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法）

M

make_action_immutable()（在 ray.rllib.utils.numpy 模块中） make_env() （ray.rllib.env.env_runner.EnvRunner 方法） make_model() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） make_model() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） make_model_and_action_dist() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） make_multi_agent()（在 ray.rllib.env.multi_agent_env 模块中） make_multi_callbacks()（在 ray.rllib.algorithms.callbacks 模块中） make_rl_module() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） make_rl_module() （ray.rllib.policy.Policy 方法） make_rl_module() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） make_rl_module() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） make_tf_callable()（在 ray.rllib.utils.tf_utils 模块中） maketrans()（ray.data.datasource.PartitionStyle 静态方法） maketrans()（ray.job_submission.JobStatus 静态方法） maketrans()（ray.job_submission.JobType 静态方法） maketrans()（ray.rllib.common.FrameworkEnum 静态方法） maketrans()（ray.rllib.common.SupportedFileType 静态方法） maketrans()（ray.serve.config.ProxyLocation 静态方法） map() （ray.data.Dataset 方法） map() （ray.util.ActorPool 方法） map_batches() （ray.data.Dataset 方法） map_groups() （ray.data.grouped_data.GroupedData 方法） map_unordered() （ray.util.ActorPool 方法） MARWILConfig（ray.rllib.algorithms.marwil.marwil 中的类） materialize() （ray.data.DataIterator 方法） materialize() （ray.data.Dataset 方法） max() （ray.data.Dataset 方法） max() （ray.data.ExecutionResources 方法） max() （ray.data.grouped_data.GroupedData 方法） max_concurrent_trials（ray.tune.TuneConfig 属性） max_failures（ray.train.FailureConfig 属性） max_num_worker_restarts（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） max_ongoing_requests（ray.serve.Deployment 属性） max_ongoing_requests（ray.serve.schema.DeploymentSchema 属性） max_queued_requests（ray.serve.Deployment 属性） max_queued_requests（ray.serve.schema.DeploymentSchema 属性） max_replicas_per_node（ray.serve.schema.DeploymentSchema 属性） max_replicas（ray.serve.config.AutoscalingConfig 属性） MaxAbsScaler（ray.data.preprocessors 中的类） MaximumIterationStopper（ray.tune.stopper 中的类） maybe_add_time_dimension() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） maybe_add_time_dimension() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） maybe_add_time_dimension() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） maybe_remove_time_dimension() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） mean() （ray.data.Dataset 方法） mean() （ray.data.grouped_data.GroupedData 方法） MedianStoppingRule（ray.tune.schedulers 中的类） MemoryTrackingCallbacks（ray.rllib.algorithms.callbacks 中的类） memory（ray.serve.schema.RayActorOptionsSchema 属性） merge_algorithm_configs()（ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 类方法） merge_sorted_blocks()（ray.data.block.BlockAccessor 静态方法） message（ray.job_submission.JobDetails 属性） message（ray.job_submission.JobInfo 属性） message（ray.serve.schema.ApplicationDetails 属性） message（ray.serve.schema.ApplicationStatusOverview 属性） message（ray.serve.schema.DeploymentDetails 属性） message（ray.serve.schema.DeploymentStatusOverview 属性） METADATA_FILE_NAME（ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 属性） METADATA_FILE_NAME（ray.rllib.core.learner.learner.Learner 属性） METADATA_FILE_NAME（ray.rllib.core.learner.learner_group.LearnerGroup 属性） METADATA_FILE_NAME（ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 属性） METADATA_FILE_NAME（ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 属性） METADATA_FILE_NAME（ray.rllib.utils.checkpoints.Checkpointable 属性） metadata（ray.data.ReadTask 属性） metadata（ray.job_config.JobConfig 属性） metadata（ray.job_submission.JobDetails 属性） metadata（ray.job_submission.JobInfo 属性） method()（在 ray 模块中） metrics() （ray.rllib.models.modelv2.ModelV2 方法）

metrics() （ray.rllib.models.tf.tf_modelv2.TFModelV2 方法） metrics() （ray.rllib.models.torch.torch_modelv2.TorchModelV2 方法） metrics_dataframe（ray.train.Result 属性） metrics_interval_s（ray.serve.config.AutoscalingConfig 属性） metrics（ray.train.Result 属性） metric（ray.tune.schedulers.FIFOScheduler 属性） metric（ray.tune.schedulers.HyperBandForBOHB 属性） metric（ray.tune.schedulers.HyperBandScheduler 属性） metric（ray.tune.schedulers.MedianStoppingRule 属性） metric（ray.tune.schedulers.pb2.PB2 属性） metric（ray.tune.schedulers.PopulationBasedTraining 属性） metric（ray.tune.schedulers.PopulationBasedTrainingReplay 属性） metric（ray.tune.schedulers.ResourceChangingScheduler 属性） metric（ray.tune.schedulers.TrialScheduler 属性） metric（ray.tune.search.ax.AxSearch 属性） metric（ray.tune.search.basic_variant.BasicVariantGenerator 属性） metric（ray.tune.search.bayesopt.BayesOptSearch 属性） metric（ray.tune.search.bohb.TuneBOHB 属性） metric（ray.tune.search.ConcurrencyLimiter 属性） metric（ray.tune.search.hebo.HEBOSearch 属性） metric（ray.tune.search.hyperopt.HyperOptSearch 属性） metric（ray.tune.search.nevergrad.NevergradSearch 属性） metric（ray.tune.search.optuna.OptunaSearch 属性） metric（ray.tune.search.Repeater 属性） metric（ray.tune.search.Searcher 属性） metric（ray.tune.search.zoopt.ZOOptSearch 属性） metric（ray.tune.TuneConfig 属性） middlewares（ray.serve.config.HTTPOptions 属性） min() （ray.data.Dataset 方法） min() （ray.data.ExecutionResources 方法） min() （ray.data.grouped_data.GroupedData 方法） min_replicas（ray.serve.config.AutoscalingConfig 属性） minimize_and_clip()（在 ray.rllib.utils.tf_utils 模块中） minimize_and_clip()（在 ray.rllib.utils.torch_utils 模块中） MinMaxScaler（ray.data.preprocessors 中的类） MixedInput（ray.rllib.offline.mixed_input 中的类） MLflowLoggerCallback（ray.air.integrations.mlflow 中的类） model_config_dict（ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModuleConfig 属性） model_config_dict（ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModuleSpec 属性） model_config（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） ModelV2（ray.rllib.models.modelv2 中的类） mode（ray.tune.search.ax.AxSearch 属性） mode（ray.tune.search.bayesopt.BayesOptSearch 属性） mode（ray.tune.search.bohb.TuneBOHB 属性） mode（ray.tune.search.ConcurrencyLimiter 属性） mode（ray.tune.search.hebo.HEBOSearch 属性） mode（ray.tune.search.hyperopt.HyperOptSearch 属性） mode（ray.tune.search.nevergrad.NevergradSearch 属性） mode（ray.tune.search.optuna.OptunaSearch 属性） mode（ray.tune.search.Repeater 属性） mode（ray.tune.search.Searcher 属性） mode（ray.tune.search.zoopt.ZOOptSearch 属性） mode（ray.tune.TuneConfig 属性） module ray.rllib.env.multi_agent_env ray.util.collective.collective module_class（ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModuleSpec 属性） module_specs（ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModuleSpec 属性） modules_to_load（ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModuleSpec 属性） module（ray.rllib.core.learner.learner.Learner 属性） multi_agent() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） multi_gpu_train_one_step()（在 ray.rllib.execution.train_ops 模块中） MultiAgentBatch（ray.rllib.policy.sample_batch 中的类） MultiAgentEnv（ray.rllib.env.multi_agent_env 中的类） MultiAgentPrioritizedReplayBuffer（ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_prioritized_replay_buffer 中的类） MultiAgentReplayBuffer（ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_replay_buffer 中的类） MultiHotEncoder（ray.data.preprocessors 中的类） multiplexed()（在 ray.serve 模块中） MultiRLModuleSpec（ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module 中的类） MultiRLModule（ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module 中的类）

N

namespace（ray.runtime_context.RuntimeContext 属性） name（ray.serve.Deployment 属性） name（ray.serve.schema.ApplicationDetails 属性） name（ray.serve.schema.DeploymentDetails 属性） name（ray.serve.schema.DeploymentSchema 属性） name（ray.serve.schema.ServeApplicationSchema 属性） name（ray.train.RunConfig 属性） name（ray.util.state.common.ActorState 属性） name（ray.util.state.common.PlacementGroupState 属性） name（ray.util.state.common.TaskState 属性） neuron_parallel_compile（ray.train.torch.xla.TorchXLAConfig 属性） NevergradSearch（ray.tune.search.nevergrad 中的类） next() （ray.rllib.env.policy_server_input.PolicyServerInput 方法） next() （ray.rllib.offline.input_reader.InputReader 方法） NEXT_OBS（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） next_trial() （ray.tune.search.basic_variant.BasicVariantGenerator 方法） nics（ray.train.horovod.HorovodConfig 属性） node_id_to_summary（ray.util.state.common.StateSummary 属性） node_id（ray.data.block.BlockExecStats 属性） node_id（ray.runtime_context.RuntimeContext 属性） node_id（ray.serve.schema.ReplicaDetails 属性） node_id（ray.serve.schema.ServeActorDetails 属性） node_id（ray.util.scheduling_strategies.NodeAffinitySchedulingStrategy 属性） node_id（ray.util.state.common.ActorState 属性） node_id（ray.util.state.common.NodeState 属性） node_id（ray.util.state.common.RuntimeEnvState 属性） node_id（ray.util.state.common.TaskState 属性） node_id（ray.util.state.common.WorkerState 属性） node_ip_address（ray.job_submission.DriverInfo 属性） node_ip（ray.serve.schema.ReplicaDetails 属性） node_ip（ray.serve.schema.ServeActorDetails 属性） node_ip（ray.util.state.common.NodeState 属性） node_name（ray.util.state.common.NodeState 属性） NodeAffinitySchedulingStrategy（ray.util.scheduling_strategies 中的类） NodeDiedError nodes()（在 ray 模块中） NodeState（ray.util.state.common 中的类） NoopStopper（ray.tune.stopper.noop 中的类） NOOP（ray.tune.schedulers.FIFOScheduler 属性） NOOP（ray.tune.schedulers.HyperBandForBOHB 属性） NOOP（ray.tune.schedulers.HyperBandScheduler 属性） NOOP（ray.tune.schedulers.MedianStoppingRule 属性） NOOP（ray.tune.schedulers.pb2.PB2 属性）

NOOP（ray.tune.schedulers.PopulationBasedTraining 属性） NOOP（ray.tune.schedulers.PopulationBasedTrainingReplay 属性） NOOP（ray.tune.schedulers.ResourceChangingScheduler 属性） NOOP（ray.tune.schedulers.TrialScheduler 属性） normalized_base_dir（ray.data.datasource.Partitioning 属性） Normalizer（ray.data.preprocessors 中的类） num_blocks() （ray.data.Dataset 方法） num_consecutive_worker_failures_tolerance（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） num_cpus_for_local_worker（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） num_cpus_per_learner_worker（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） num_cpus_per_worker（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） num_cpus_per_worker（ray.train.ScalingConfig 属性） num_cpus（ray.serve.config.HTTPOptions 属性） num_cpus（ray.serve.schema.RayActorOptionsSchema 属性） num_envs_per_worker（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） num_errors（ray.tune.ResultGrid 属性） num_gpus_per_learner_worker（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） num_gpus_per_worker（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） num_gpus_per_worker（ray.train.ScalingConfig 属性） num_gpus（ray.serve.schema.RayActorOptionsSchema 属性） num_healthy_remote_workers() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） num_healthy_workers() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） num_in_flight_async_reqs() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） num_learner_workers（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） num_remote_env_runners() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） num_remote_worker_restarts() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） num_remote_workers() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） num_replicas（ray.serve.Deployment 属性） num_replicas（ray.serve.schema.DeploymentSchema 属性） num_restarts_due_to_lineage_reconstruction（ray.util.state.common.ActorState 属性） num_restarts（ray.util.state.common.ActorState 属性） num_rollout_workers（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） num_rows() （ray.data.block.BlockAccessor 方法） num_rows_per_write（ray.data.Datasink 属性） num_rows_per_write（ray.data.datasource.BlockBasedFileDatasink 属性） num_rows_per_write（ray.data.datasource.RowBasedFileDatasink 属性） num_rows（ray.data.block.BlockMetadata 属性） num_samples（ray.tune.TuneConfig 属性） num_state_tensors() （ray.rllib.Policy 方法） num_state_tensors() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） num_terminated（ray.tune.ResultGrid 属性） num_to_keep（ray.train.CheckpointConfig 属性） num_workers（ray.train.ScalingConfig 属性） NumSamples（ray.rllib.common.CLIArguments 属性）

O

object_id（ray.util.state.common.ObjectState 属性） object_size（ray.util.state.common.ObjectState 属性） object_store_memory_str() （ray.data.ExecutionResources 方法） ObjectFetchTimedOutError ObjectLostError ObjectReconstructionFailedError ObjectReconstructionFailedLineageEvictedError ObjectReconstructionFailedMaxAttemptsExceededError ObjectState（ray.util.state.common 中的类） ObjectStoreFullError ObjectSummaries（ray.util.state.common 中的类） ObjectSummaryPerKey（ray.util.state.common 中的类） OBS_EMBEDS（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） observation_space_contains() （ray.rllib.env.base_env.BaseEnv 方法） observation_space_sample() （ray.rllib.env.base_env.BaseEnv 方法） observation_space（ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModuleConfig 属性） observation_space（ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModuleSpec 属性） observation_space（ray.rllib.env.base_env.BaseEnv 属性） observe() （ray.serve.metrics.Histogram 方法） observe() （ray.util.metrics.Histogram 方法） OBS（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） of()（ray.data.datasource.PathPartitionFilter 静态方法） of()（ray.data.datasource.PathPartitionParser 静态方法） offline_data() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） On-Policy on_algorithm_init() （ray.rllib.algorithms.callbacks.DefaultCallbacks 方法） on_checkpoint() （ray.air.integrations.comet.CometLoggerCallback 方法） on_checkpoint() （ray.air.integrations.mlflow.MLflowLoggerCallback 方法） on_checkpoint() （ray.air.integrations.wandb.WandbLoggerCallback 方法） on_checkpoint() （ray.tune.Callback 方法） on_checkpoint() （ray.tune.experiment.trial.Trial 方法） on_checkpoint() （ray.tune.logger.aim.AimLoggerCallback 方法） on_checkpoint() （ray.tune.logger.CSVLoggerCallback 方法） on_checkpoint() （ray.tune.logger.JsonLoggerCallback 方法） on_checkpoint() （ray.tune.logger.LoggerCallback 方法） on_checkpoint() （ray.tune.logger.TBXLoggerCallback 方法） on_checkpoint_loaded() （ray.rllib.algorithms.callbacks.DefaultCallbacks 方法） on_create_policy() （ray.rllib.algorithms.callbacks.DefaultCallbacks 方法） on_environment_created() （ray.rllib.algorithms.callbacks.DefaultCallbacks 方法） on_episode_created() （ray.rllib.algorithms.callbacks.DefaultCallbacks 方法） on_episode_end() （ray.rllib.algorithms.callbacks.DefaultCallbacks 方法） on_episode_end() （ray.rllib.utils.exploration.curiosity.Curiosity 方法） on_episode_end() （ray.rllib.utils.exploration.epsilon_greedy.EpsilonGreedy 方法） on_episode_end() （ray.rllib.utils.exploration.exploration.Exploration 方法） on_episode_end() （ray.rllib.utils.exploration.gaussian_noise.GaussianNoise 方法） on_episode_end() （ray.rllib.utils.exploration.ornstein_uhlenbeck_noise.OrnsteinUhlenbeckNoise 方法） on_episode_end() （ray.rllib.utils.exploration.random.Random 方法） on_episode_end() （ray.rllib.utils.exploration.random_encoder.RE3 方法） on_episode_end() （ray.rllib.utils.exploration.stochastic_sampling.StochasticSampling 方法） on_episode_start() （ray.rllib.algorithms.callbacks.DefaultCallbacks 方法） on_episode_start() （ray.rllib.utils.exploration.curiosity.Curiosity 方法） on_episode_start() （ray.rllib.utils.exploration.epsilon_greedy.EpsilonGreedy 方法） on_episode_start() （ray.rllib.utils.exploration.exploration.Exploration 方法） on_episode_start() （ray.rllib.utils.exploration.gaussian_noise.GaussianNoise 方法） on_episode_start() （ray.rllib.utils.exploration.ornstein_uhlenbeck_noise.OrnsteinUhlenbeckNoise 方法） on_episode_start() （ray.rllib.utils.exploration.random.Random 方法） on_episode_start() （ray.rllib.utils.exploration.random_encoder.RE3 方法） on_episode_start() （ray.rllib.utils.exploration.stochastic_sampling.StochasticSampling 方法） on_episode_step() （ray.rllib.algorithms.callbacks.DefaultCallbacks 方法） on_evaluate_end() （ray.rllib.algorithms.callbacks.DefaultCallbacks 方法） on_evaluate_start() （ray.rllib.algorithms.callbacks.DefaultCallbacks 方法） on_experiment_end() （ray.air.integrations.comet.CometLoggerCallback 方法） on_experiment_end() （ray.air.integrations.mlflow.MLflowLoggerCallback 方法） on_experiment_end() （ray.air.integrations.wandb.WandbLoggerCallback 方法） on_experiment_end() （ray.tune.Callback 方法） on_experiment_end() （ray.tune.logger.aim.AimLoggerCallback 方法） on_experiment_end() （ray.tune.logger.CSVLoggerCallback 方法） on_experiment_end() （ray.tune.logger.JsonLoggerCallback 方法） on_experiment_end() （ray.tune.logger.LoggerCallback 方法） on_experiment_end() （ray.tune.logger.TBXLoggerCallback 方法） on_global_var_update() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） on_global_var_update() （ray.rllib.policy.Policy 方法） on_global_var_update() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） on_global_var_update() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） on_learn_on_batch() （ray.rllib.algorithms.callbacks.DefaultCallbacks 方法） on_postprocess_trajectory() （ray.rllib.algorithms.callbacks.DefaultCallbacks 方法） on_restore() （ray.tune.experiment.trial.Trial 方法） on_sample_end() （ray.rllib.algorithms.callbacks.DefaultCallbacks 方法） on_save() （ray.train.huggingface.transformers.RayTrainReportCallback 方法） on_shutdown() （ray.train.backend.Backend 方法） on_start() （ray.train.backend.Backend 方法） on_step_begin() （ray.air.integrations.comet.CometLoggerCallback 方法）

on_step_begin() （ray.air.integrations.mlflow.MLflowLoggerCallback 方法） on_step_begin() （ray.air.integrations.wandb.WandbLoggerCallback 方法） on_step_begin() （ray.tune.Callback 方法） on_step_begin() （ray.tune.logger.aim.AimLoggerCallback 方法） on_step_begin() （ray.tune.logger.CSVLoggerCallback 方法） on_step_begin() （ray.tune.logger.JsonLoggerCallback 方法） on_step_begin() （ray.tune.logger.LoggerCallback 方法） on_step_begin() （ray.tune.logger.TBXLoggerCallback 方法） on_step_end() （ray.air.integrations.comet.CometLoggerCallback 方法） on_step_end() （ray.air.integrations.mlflow.MLflowLoggerCallback 方法） on_step_end() （ray.air.integrations.wandb.WandbLoggerCallback 方法） on_step_end() （ray.tune.Callback 方法） on_step_end() （ray.tune.logger.aim.AimLoggerCallback 方法） on_step_end() （ray.tune.logger.CSVLoggerCallback 方法） on_step_end() （ray.tune.logger.JsonLoggerCallback 方法） on_step_end() （ray.tune.logger.LoggerCallback 方法） on_step_end() （ray.tune.logger.TBXLoggerCallback 方法） on_sub_environment_created() （ray.rllib.algorithms.callbacks.DefaultCallbacks 方法） on_train_result() （ray.rllib.algorithms.callbacks.DefaultCallbacks 方法） on_training_start() （ray.train.backend.Backend 方法） on_trial_add() （ray.tune.schedulers.AsyncHyperBandScheduler 方法） on_trial_add() （ray.tune.schedulers.HyperBandForBOHB 方法） on_trial_add() （ray.tune.schedulers.HyperBandScheduler 方法） on_trial_add() （ray.tune.schedulers.TrialScheduler 方法） on_trial_complete() （ray.tune.Callback 方法） on_trial_complete() （ray.tune.schedulers.AsyncHyperBandScheduler 方法） on_trial_complete() （ray.tune.schedulers.HyperBandForBOHB 方法） on_trial_complete() （ray.tune.schedulers.HyperBandScheduler 方法） on_trial_complete() （ray.tune.schedulers.TrialScheduler 方法） on_trial_complete() （ray.tune.search.ax.AxSearch 方法） on_trial_complete() （ray.tune.search.bayesopt.BayesOptSearch 方法） on_trial_complete() （ray.tune.search.hebo.HEBOSearch 方法） on_trial_complete() （ray.tune.search.hyperopt.HyperOptSearch 方法） on_trial_complete() （ray.tune.search.nevergrad.NevergradSearch 方法） on_trial_complete() （ray.tune.search.Repeater 方法） on_trial_complete() （ray.tune.search.Searcher 方法） on_trial_complete() （ray.tune.search.zoopt.ZOOptSearch 方法） on_trial_error() （ray.tune.Callback 方法） on_trial_error() （ray.tune.schedulers.HyperBandForBOHB 方法） on_trial_error() （ray.tune.schedulers.HyperBandScheduler 方法） on_trial_error() （ray.tune.schedulers.TrialScheduler 方法） on_trial_recover() （ray.air.integrations.comet.CometLoggerCallback 方法） on_trial_recover() （ray.air.integrations.mlflow.MLflowLoggerCallback 方法） on_trial_recover() （ray.air.integrations.wandb.WandbLoggerCallback 方法） on_trial_recover() （ray.tune.Callback 方法） on_trial_recover() （ray.tune.logger.aim.AimLoggerCallback 方法） on_trial_recover() （ray.tune.logger.CSVLoggerCallback 方法） on_trial_recover() （ray.tune.logger.JsonLoggerCallback 方法） on_trial_recover() （ray.tune.logger.LoggerCallback 方法） on_trial_recover() （ray.tune.logger.TBXLoggerCallback 方法） on_trial_remove() （ray.tune.schedulers.AsyncHyperBandScheduler 方法） on_trial_remove() （ray.tune.schedulers.HyperBandForBOHB 方法） on_trial_remove() （ray.tune.schedulers.HyperBandScheduler 方法） on_trial_remove() （ray.tune.schedulers.TrialScheduler 方法） on_trial_restore() （ray.tune.Callback 方法） on_trial_result() （ray.tune.Callback 方法） on_trial_result() （ray.tune.schedulers.AsyncHyperBandScheduler 方法） on_trial_result() （ray.tune.schedulers.HyperBandForBOHB 方法） on_trial_result() （ray.tune.schedulers.HyperBandScheduler 方法） on_trial_result() （ray.tune.schedulers.MedianStoppingRule 方法） on_trial_result() （ray.tune.schedulers.TrialScheduler 方法） on_trial_result() （ray.tune.search.ax.AxSearch 方法） on_trial_result() （ray.tune.search.basic_variant.BasicVariantGenerator 方法） on_trial_result() （ray.tune.search.bayesopt.BayesOptSearch 方法） on_trial_result() （ray.tune.search.hebo.HEBOSearch 方法） on_trial_result() （ray.tune.search.nevergrad.NevergradSearch 方法） on_trial_result() （ray.tune.search.Repeater 方法） on_trial_result() （ray.tune.search.Searcher 方法） on_trial_result() （ray.tune.search.zoopt.ZOOptSearch 方法） on_trial_save() （ray.tune.Callback 方法） on_trial_start() （ray.tune.Callback 方法） on_workers_recreated() （ray.rllib.algorithms.callbacks.DefaultCallbacks 方法） on_write_complete() （ray.data.Datasink 方法） on_write_failed() （ray.data.Datasink 方法） on_write_failed() （ray.data.datasource.BlockBasedFileDatasink 方法） on_write_failed() （ray.data.datasource.RowBasedFileDatasink 方法） on_write_start() （ray.data.Datasink 方法） on_write_start() （ray.data.datasource.BlockBasedFileDatasink 方法） on_write_start() （ray.data.datasource.RowBasedFileDatasink 方法） one_hot()（在 ray.rllib.utils.numpy 模块中） one_hot()（在 ray.rllib.utils.tf_utils 模块中） one_hot()（在 ray.rllib.utils.torch_utils 模块中） OneHotEncoder（ray.data.preprocessors 中的类）

OOM (内存不足)

O

optimizer() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） optimizer() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） optimizer（ray.tune.search.bayesopt.BayesOptSearch 属性） optimizer（ray.tune.search.zoopt.ZOOptSearch 属性） options() （ray.actor.ActorClass 方法） options() （ray.actor.ActorMethod 方法） options() （ray.remote_function.RemoteFunction 方法） options() （ray.serve.Deployment 方法） options() （ray.serve.handle.DeploymentHandle 方法） OptunaSearch（ray.tune.search.optuna 中的类） OrdinalEncoder（ray.data.preprocessors 中的类）

OrnsteinUhlenbeckNoise（ray.rllib.utils.exploration.ornstein_uhlenbeck_noise 中的类） OutOfDiskError OutOfMemoryError output_config（ray.rllib.offline.io_context.IOContext 属性） output_queue（ray.tune.JupyterNotebookReporter 属性） output_specs_exploration() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） output_specs_inference() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） output_specs_train() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） Out（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） overrides()（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 类方法） OwnerDiedError

P

par_iter_init() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） par_iter_next() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） par_iter_next_batch() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） par_iter_slice() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） par_iter_slice_batch() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） ParameterNoise（ray.rllib.utils.exploration.parameter_noise 中的类） parent_task_id（ray.util.state.common.TaskState 属性） ParquetMetadataProvider（ray.data.datasource 中的类） parse_policy_specs_from_checkpoint()（在 ray.rllib.utils.policy 模块中） parser（ray.data.datasource.PathPartitionFilter 属性） partition() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） partition() （ray.job_submission.JobStatus 方法） partition() （ray.job_submission.JobType 方法） partition() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） partition() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） partition() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） Partitioning（ray.data.datasource 中的类） PartitionStyle（ray.data.datasource 中的类） PathPartitionFilter（ray.data.datasource 中的类） PathPartitionParser（ray.data.datasource 中的类） path（ray.train.Checkpoint 属性） path（ray.train.Result 属性） path（ray.tune.Experiment 属性） path（ray.tune.experiment.trial.Trial 属性） PAUSE（ray.tune.schedulers.FIFOScheduler 属性） PAUSE（ray.tune.schedulers.HyperBandForBOHB 属性） PAUSE（ray.tune.schedulers.HyperBandScheduler 属性） PAUSE（ray.tune.schedulers.MedianStoppingRule 属性） PAUSE（ray.tune.schedulers.pb2.PB2 属性） PAUSE（ray.tune.schedulers.PopulationBasedTraining 属性） PAUSE（ray.tune.schedulers.PopulationBasedTrainingReplay 属性） PAUSE（ray.tune.schedulers.ResourceChangingScheduler 属性） PAUSE（ray.tune.schedulers.TrialScheduler 属性） PB2（ray.tune.schedulers.pb2 中的类） peer() （ray.serve.grpc_util.RayServegRPCContext 方法） peer_identities() （ray.serve.grpc_util.RayServegRPCContext 方法） peer_identity_key() （ray.serve.grpc_util.RayServegRPCContext 方法） PendingCallsLimitExceeded PENDING（ray.job_submission.JobStatus 属性） pid（ray.job_submission.DriverInfo 属性） pid（ray.serve.schema.ReplicaDetails 属性） pid（ray.util.state.common.ActorState 属性） pid（ray.util.state.common.ObjectState 属性） pid（ray.util.state.common.WorkerState 属性） PiecewiseSchedule（ray.rllib.utils.schedules.piecewise_schedule 中的类） ping() （ray.rllib.env.env_runner.EnvRunner 方法） ping() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） ping() （ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_prioritized_replay_buffer.MultiAgentPrioritizedReplayBuffer 方法） ping() （ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_replay_buffer.MultiAgentReplayBuffer 方法） ping() （ray.rllib.utils.replay_buffers.prioritized_replay_buffer.PrioritizedReplayBuffer 方法） ping() （ray.rllib.utils.replay_buffers.replay_buffer.ReplayBuffer 方法） ping() （ray.rllib.utils.replay_buffers.reservoir_replay_buffer.ReservoirReplayBuffer 方法） placement_group()（在 ray.util 模块中） placement_group_bundle_index（ray.util.scheduling_strategies.PlacementGroupSchedulingStrategy 属性） placement_group_bundles（ray.serve.schema.DeploymentSchema 属性） placement_group_capture_child_tasks（ray.util.scheduling_strategies.PlacementGroupSchedulingStrategy 属性） placement_group_id（ray.util.state.common.ActorState 属性） placement_group_id（ray.util.state.common.PlacementGroupState 属性） placement_group_id（ray.util.state.common.TaskState 属性） placement_group_strategy（ray.serve.schema.DeploymentSchema 属性） placement_group_table()（在 ray.util 模块中） placement_group_timeout_s（ray.train.horovod.HorovodConfig 属性） placement_group（ray.util.scheduling_strategies.PlacementGroupSchedulingStrategy 属性） placement_strategy（ray.train.ScalingConfig 属性） PlacementGroupFactory（ray.tune.execution.placement_groups 中的类） PlacementGroupSchedulingStrategy（ray.util.scheduling_strategies 中的类） PlacementGroupState（ray.util.state.common 中的类） PlacementGroup（ray.util.placement_group 中的类） PlasmaObjectNotAvailable plugin_uris() （ray.runtime_env.RuntimeEnv 方法） policy_batches（ray.rllib.policy.sample_batch.MultiAgentBatch 属性） PolicyClient（ray.rllib.env.policy_client 中的类） PolicyMap（ray.rllib.policy.policy_map 中的类） PolicyServerInput（ray.rllib.env.policy_server_input 中的类） Policy（ray.rllib.policy.policy 中的类） poll() （ray.rllib.env.base_env.BaseEnv 方法） PolynomialSchedule（ray.rllib.utils.schedules.polynomial_schedule 中的类） pop() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） pop() （ray.rllib.policy.policy_map.PolicyMap 方法） pop() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） pop() （ray.runtime_env.RuntimeEnv 方法） pop() （ray.runtime_env.RuntimeEnvConfig 方法） pop_idle() （ray.util.ActorPool 方法） popitem() （ray.rllib.policy.policy_map.PolicyMap 方法）

popitem() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） popitem() （ray.runtime_env.RuntimeEnv 方法） popitem() （ray.runtime_env.RuntimeEnvConfig 方法） PopulationBasedTrainingReplay（ray.tune.schedulers 中的类） PopulationBasedTraining（ray.tune.schedulers 中的类） port（ray.serve.config.gRPCOptions 属性） port（ray.serve.config.HTTPOptions 属性） port（ray.serve.schema.gRPCOptionsSchema 属性） port（ray.serve.schema.HTTPOptionsSchema 属性） port（ray.serve.schema.ServeApplicationSchema 属性） postprocess_gradients() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） postprocess_gradients_for_module() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） postprocess_trajectory() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） postprocess_trajectory() （ray.rllib.policy.Policy 方法） postprocess_trajectory() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） postprocess_trajectory() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） postprocess_trajectory() （ray.rllib.utils.exploration.curiosity.Curiosity 方法） postprocess_trajectory() （ray.rllib.utils.exploration.epsilon_greedy.EpsilonGreedy 方法） postprocess_trajectory() （ray.rllib.utils.exploration.exploration.Exploration 方法） postprocess_trajectory() （ray.rllib.utils.exploration.gaussian_noise.GaussianNoise 方法） postprocess_trajectory() （ray.rllib.utils.exploration.ornstein_uhlenbeck_noise.OrnsteinUhlenbeckNoise 方法） postprocess_trajectory() （ray.rllib.utils.exploration.random.Random 方法） postprocess_trajectory() （ray.rllib.utils.exploration.random_encoder.RE3 方法） postprocess_trajectory() （ray.rllib.utils.exploration.stochastic_sampling.StochasticSampling 方法） PowerTransformer（ray.data.preprocessors 中的类） PPOConfig（ray.rllib.algorithms.ppo.ppo 中的类） preferred_batch_format()（ray.data.preprocessor.Preprocessor 类方法） preferred_batch_format()（ray.data.preprocessors.Categorizer 类方法） preferred_batch_format()（ray.data.preprocessors.Concatenator 类方法） preferred_batch_format()（ray.data.preprocessors.CustomKBinsDiscretizer 类方法） preferred_batch_format()（ray.data.preprocessors.LabelEncoder 类方法） preferred_batch_format()（ray.data.preprocessors.MaxAbsScaler 类方法） preferred_batch_format()（ray.data.preprocessors.MinMaxScaler 类方法） preferred_batch_format()（ray.data.preprocessors.MultiHotEncoder 类方法） preferred_batch_format()（ray.data.preprocessors.Normalizer 类方法） preferred_batch_format()（ray.data.preprocessors.OneHotEncoder 类方法） preferred_batch_format()（ray.data.preprocessors.OrdinalEncoder 类方法） preferred_batch_format()（ray.data.preprocessors.PowerTransformer 类方法） preferred_batch_format()（ray.data.preprocessors.RobustScaler 类方法） preferred_batch_format()（ray.data.preprocessors.SimpleImputer 类方法） preferred_batch_format()（ray.data.preprocessors.StandardScaler 类方法） preferred_batch_format()（ray.data.preprocessors.UniformKBinsDiscretizer 类方法） prefetch_file_metadata() （ray.data.datasource.ParquetMetadataProvider 方法） prepare_data_loader()（在 ray.train.torch 模块中） prepare_dataset_shard()（在 ray.train.tensorflow 模块中） prepare_model()（在 ray.train.torch 模块中） prepare_read() （ray.data.Datasource 方法） prepare_read() （ray.data.datasource.FileBasedDatasource 方法） prepare_trainer()（在 ray.train.huggingface.transformers 模块中） prepare_trainer()（在 ray.train.lightning 模块中） preprocess_datasets() （ray.train.data_parallel_trainer.DataParallelTrainer 方法） preprocess_datasets() （ray.train.horovod.HorovodTrainer 方法） preprocess_datasets() （ray.train.lightgbm.LightGBMTrainer 方法） preprocess_datasets() （ray.train.tensorflow.TensorflowTrainer 方法） preprocess_datasets() （ray.train.torch.TorchTrainer 方法） preprocess_datasets() （ray.train.trainer.BaseTrainer 方法） preprocess_datasets() （ray.train.xgboost.XGBoostTrainer 方法） PreprocessorNotFittedException Preprocessor（ray.data.preprocessor 中的类） preserve_order（ray.data.ExecutionOptions 属性） PREV_ACTIONS（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） PREV_REWARDS（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） PrioritizedReplayBuffer（ray.rllib.utils.replay_buffers.prioritized_replay_buffer 中的类） probe_unhealthy_workers() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） profiling_data（ray.util.state.common.TaskState 属性） progress_reporter（ray.train.RunConfig 属性） ProgressReporter（ray.tune 中的类） ProgressReporter（ray.tune.experimental.output 中的类） proxies（ray.serve.schema.ServeInstanceDetails 属性） proxies（ray.serve.schema.ServeStatus 属性） proxy_location（ray.serve.schema.ServeDeploySchema 属性） proxy_location（ray.serve.schema.ServeInstanceDetails 属性） ProxyDetails（ray.serve.schema 中的类） ProxyLocation（ray.serve.config 中的类） PUBLIC_KEYS（ray.tune.Experiment 属性） public_spec（ray.tune.Experiment 属性） PublicAPI()（在 ray.util.annotations 模块中） push() （ray.util.ActorPool 方法） put() （ray.util.queue.Queue 方法） put()（在 ray 模块中） put_async() （ray.util.queue.Queue 方法） put_nowait() （ray.util.queue.Queue 方法） put_nowait_batch() （ray.util.queue.Queue 方法） python_environment() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） python（ray.rllib.common.SupportedFileType 属性）

Q

qlograndint()（在 ray.tune 模块中） qloguniform()（在 ray.tune 模块中） qrandint()（在 ray.tune 模块中）

qrandn()（在 ray.tune 模块中） qsize() （ray.util.queue.Queue 方法） Queue（ray.util.queue 中的类） quniform()（在 ray.tune 模块中）

R

randint()（在 ray.tune 模块中） randn()（在 ray.tune 模块中） random_sample() （ray.data.Dataset 方法） random_shuffle() （ray.data.block.BlockAccessor 方法）

random_shuffle() （ray.data.Dataset 方法） randomize_block_order() （ray.data.Dataset 方法） Random（ray.rllib.utils.exploration.random 中的类） range()（在 ray.data 模块中） range_tensor()（在 ray.data 模块中）

Ray 代理 Ray 仪表盘

Ray 客户端 Ray 应用程序 Ray 集群

R

ray-attach命令行选项 --cluster-name --log-color --log-style --new --no-config-cache --port-forward --screen --start --tmux --verbose -n -N -p -v CLUSTER_CONFIG_FILE ray-debug命令行选项 --address ray-down命令行选项 --cluster-name --keep-min-workers --log-color --log-style --verbose --workers-only --yes -n -v -y CLUSTER_CONFIG_FILE ray-exec命令行选项 --cluster-name --disable-usage-stats --log-color --log-style --no-config-cache --port-forward --run-env --screen --start --stop --tmux --verbose -n -p -v CLUSTER_CONFIG_FILE CMD ray-get_head_ip命令行选项 --cluster-name -n CLUSTER_CONFIG_FILE ray-get命令行选项 --address --timeout ID RESOURCE ray-job-delete命令行选项 --address --headers --log-color --log-style --verbose --verify -v JOB_ID ray-job-list命令行选项 --address --headers --log-color --log-style --verbose --verify -v ray-job-logs命令行选项 --address --follow --headers --log-color --log-style --verbose --verify -f -v JOB_ID ray-job-status命令行选项 --address --headers --log-color --log-style --verbose --verify -v JOB_ID ray-job-stop命令行选项 --address --headers --log-color --log-style --no-wait --verbose --verify -v JOB_ID ray-job-submit命令行选项 --address --entrypoint-memory --entrypoint-num-cpus --entrypoint-num-gpus --entrypoint-resources --headers --job-id --log-color --log-style --metadata-json --no-wait --runtime-env --runtime-env-json --submission-id --verbose --verify --working-dir -v ENTRYPOINT ray-list命令行选项 --address --detail --filter --format --limit --timeout -f RESOURCE ray-memory命令行选项 --address --group-by --n --no-format --num-entries --redis_password --sort-by --stats-only --units ray-monitor命令行选项 --cluster-name --lines --log-color --log-style --verbose -n -v CLUSTER_CONFIG_FILE ray-start命令行选项 --address --autoscaling-config --block --dashboard-agent-grpc-port --dashboard-agent-listen-port --dashboard-grpc-port --dashboard-host --dashboard-port --disable-usage-stats --gcs-server-port --head --include-dashboard --log-color --log-style --max-worker-port --metrics-export-port --min-worker-port --no-redirect-output --node-ip-address --node-manager-port --num-cpus --num-gpus --object-manager-port --object-store-memory --plasma-directory --plasma-store-socket-name --port --ray-client-server-port --ray-debugger-external --raylet-socket-name --resources --runtime-env-agent-port --storage --temp-dir --verbose --worker-port-list -v ray-status命令行选项 --address --redis_password ray-stop命令行选项 --force --grace-period --log-color --log-style --verbose -f -g -v ray-submit命令行选项 --args --cluster-name --disable-usage-stats --extra-screen-args --log-color --log-style --no-config-cache --port-forward --screen --start --stop --tmux --verbose -n -p -v CLUSTER_CONFIG_FILE SCRIPT SCRIPT_ARGS ray-summary-actors命令行选项 --address --timeout ray-summary-objects命令行选项 --address --timeout ray-summary-tasks命令行选项 --address --timeout ray-timeline命令行选项 --address ray-up命令行选项 --cluster-name --disable-usage-stats --log-color --log-style --max-workers --min-workers --no-config-cache --no-restart --redirect-command-output --restart-only --use-login-shells --use-normal-shells --verbose --yes -n -v -y CLUSTER_CONFIG_FILE ray.rllib.env.multi_agent_env module ray.util.collective.collective module ray_active（ray.util.dask.RayDaskCallback 属性） ray_actor_options（ray.serve.Deployment 属性） ray_actor_options（ray.serve.schema.DeploymentSchema 属性） ray_namespace（ray.job_config.JobConfig 属性） ray_namespace（ray.util.state.common.ActorState 属性） RayActorError RayActorOptionsSchema（ray.serve.schema 中的类） RayAdagCapacityExceeded RayAddress（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） RayChannelError RayChannelTimeoutError RayDaskCallback（ray.util.dask 中的类） RayDDPStrategy（ray.train.lightning 中的类） RayDeepSpeedStrategy（ray.train.lightning 中的类） RayError RayFSDPStrategy（ray.train.lightning 中的类） Raylet RayLightningEnvironment（ray.train.lightning 中的类） RayNumCpus（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） RayNumGpus（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） RayNumNodes（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） RayObjectStoreMemory（ray.rllib.common.CLIArguments 属性）

RayServeException RayServegRPCContext（ray.serve.grpc_util 中的类） RayStateApiException RaySystemError RayTaskError RayTrainReportCallback（ray.train.huggingface.transformers 中的类） RayTrainReportCallback（ray.train.lightgbm 中的类） RayTrainReportCallback（ray.train.lightning 中的类） RayTrainReportCallback（ray.train.xgboost 中的类） RayUi（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） RE3（ray.rllib.utils.exploration.random_encoder 中的类） read_all_files() （ray.rllib.offline.json_reader.JsonReader 方法） read_avro()（在 ray.data 模块中） read_bigquery()（在 ray.data 模块中） read_binary_files()（在 ray.data 模块中） read_csv()（在 ray.data 模块中） read_databricks_tables()（在 ray.data 模块中） read_datasource()（在 ray.data 模块中） read_delta_sharing_tables()（在 ray.data 模块中） read_fn（ray.data.ReadTask 属性） read_iceberg()（在 ray.data 模块中） read_images()（在 ray.data 模块中） read_json()（在 ray.data 模块中） read_lance()（在 ray.data 模块中） read_mongo()（在 ray.data 模块中） read_numpy()（在 ray.data 模块中） read_parquet()（在 ray.data 模块中） read_parquet_bulk()（在 ray.data 模块中） read_sql()（在 ray.data 模块中） read_text()（在 ray.data 模块中） read_tfrecords()（在 ray.data 模块中） read_webdataset()（在 ray.data 模块中） ReadTask（ray.data 中的类） ready() （ray.util.placement_group.PlacementGroup 方法） reallocate_trial_resources_if_needed() （ray.tune.schedulers.ResourceChangingScheduler 方法） recreate_failed_workers（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） RecurrentNetwork（ray.rllib.models.tf.recurrent_net 中的类） recv()（在 ray.util.collective.collective 模块中） recv_multigpu()（在 ray.util.collective.collective 模块中） reduce()（在 ray.util.collective.collective 模块中） reduce_mean_ignore_inf()（在 ray.rllib.utils.tf_utils 模块中） reduce_mean_ignore_inf()（在 ray.rllib.utils.torch_utils 模块中） reduce_multigpu()（在 ray.util.collective.collective 模块中） reducescatter()（在 ray.util.collective.collective 模块中） reducescatter_multigpu()（在 ray.util.collective.collective 模块中） ref_cnt（ray.util.state.common.RuntimeEnvState 属性） ref_type_counts（ray.util.state.common.ObjectSummaryPerKey 属性） reference_type（ray.util.state.common.ObjectState 属性） register_analysis() （ray.tune.search.bayesopt.BayesOptSearch 方法） register_env()（在 ray.tune 模块中） register_if_needed()（ray.tune.Experiment 类方法） register_optimizer() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） register_serializer()（在 ray.util.serialization 模块中） register_trainable()（在 ray.tune 模块中） register_variables() （ray.rllib.models.tf.tf_modelv2.TFModelV2 方法） relative_logdir（ray.tune.experiment.trial.Trial 属性） relu()（在 ray.rllib.utils.numpy 模块中） remote() （ray.actor.ActorClass 方法） remote() （ray.serve.handle.DeploymentHandle 方法） remote()（在 ray 模块中） remote_execution_api() （ray.autoscaler._private.fake_multi_node.test_utils.DockerCluster 方法） remote_path（ray.tune.Experiment 属性） remote_path（ray.tune.experiment.trial.Trial 属性） remote_workers() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） remove_module() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） remove_module() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） remove_module() （ray.rllib.core.learner.learner_group.LearnerGroup 方法） remove_module() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） remove_modules() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModuleSpec 方法） remove_placement_group()（在 ray.util 模块中） remove_policy() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） remove_policy() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） removeprefix() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） removeprefix() （ray.job_submission.JobStatus 方法） removeprefix() （ray.job_submission.JobType 方法） removeprefix() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） removeprefix() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） removeprefix() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） removesuffix() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） removesuffix() （ray.job_submission.JobStatus 方法） removesuffix() （ray.job_submission.JobType 方法） removesuffix() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） removesuffix() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） removesuffix() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） render() （ray.rllib.env.multi_agent_env.MultiAgentEnv 方法） Render（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） repartition() （ray.data.Dataset 方法） Repeater（ray.tune.search 中的类） replace() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） replace() （ray.job_submission.JobStatus 方法） replace() （ray.job_submission.JobType 方法） replace() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） replace() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） replace() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） replay() （ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_prioritized_replay_buffer.MultiAgentPrioritizedReplayBuffer 方法） replay() （ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_replay_buffer.MultiAgentReplayBuffer 方法） ReplayBuffer（ray.rllib.utils.replay_buffers.replay_buffer 中的类） replica_id（ray.serve.context.ReplicaContext 属性） replica_id（ray.serve.schema.ReplicaDetails 属性） replica_states（ray.serve.schema.DeploymentStatusOverview 属性） replica_tag（ray.serve.context.ReplicaContext 属性） ReplicaContext（ray.serve.context 中的类） ReplicaDetails（ray.serve.schema 中的类） replicas（ray.serve.schema.DeploymentDetails 属性） report() （ray.tune.ProgressReporter 方法） report()（在 ray.train 模块中） ReportCheckpointCallback（ray.train.tensorflow.keras 中的类） reporting() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） repr_name（ray.util.state.common.ActorState 属性） request_timeout_s（ray.serve.config.HTTPOptions 属性） request_timeout_s（ray.serve.schema.HTTPOptionsSchema 属性） required_input_dim()（ray.rllib.models.distributions.Distribution 静态方法） required_resources（ray.tune.execution.placement_groups.PlacementGroupFactory 属性） required_resources（ray.util.state.common.ActorState 属性） required_resources（ray.util.state.common.TaskState 属性） ReservoirReplayBuffer（ray.rllib.utils.replay_buffers.reservoir_replay_buffer 中的类） reset() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） reset() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） reset() （ray.rllib.env.multi_agent_env.MultiAgentEnv 方法） reset() （ray.tune.Trainable 方法） reset_at() （ray.rllib.env.vector_env._VectorizedGymEnv 方法） reset_at() （ray.rllib.env.vector_env.VectorEnv 方法） reset_config() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） reset_config() （ray.tune.Trainable 方法） reset_connectors() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） reset_connectors() （ray.rllib.policy.Policy 方法） reset_connectors() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） reset_connectors() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） resolved_filesystem（ray.data.datasource.Partitioning 属性） RESOURCE ray-get命令行选项 ray-list命令行选项 resource_help()（ray.tune.Trainable 类方法） resource_limits（ray.data.ExecutionOptions 属性） ResourceChangingScheduler（ray.tune.schedulers 中的类） resources() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） resources_per_worker（ray.train.ScalingConfig 属性） resources_total（ray.util.state.common.NodeState 属性） ResourcesPerTrial（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） resources（ray.serve.schema.RayActorOptionsSchema 属性） restart_at() （ray.rllib.env.vector_env._VectorizedGymEnv 方法） restart_at() （ray.rllib.env.vector_env.VectorEnv 方法） restore() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） restore() （ray.tune.schedulers.AsyncHyperBandScheduler 方法） restore() （ray.tune.schedulers.FIFOScheduler 方法） restore() （ray.tune.schedulers.HyperBandForBOHB 方法） restore() （ray.tune.schedulers.HyperBandScheduler 方法） restore() （ray.tune.schedulers.MedianStoppingRule 方法） restore() （ray.tune.schedulers.pb2.PB2 方法） restore() （ray.tune.schedulers.PopulationBasedTraining 方法） restore() （ray.tune.schedulers.PopulationBasedTrainingReplay 方法） restore() （ray.tune.schedulers.TrialScheduler 方法） restore() （ray.tune.search.bayesopt.BayesOptSearch 方法） restore() （ray.tune.search.hebo.HEBOSearch 方法） restore() （ray.tune.search.Searcher 方法） restore() （ray.tune.Trainable 方法） restore()（ray.train.data_parallel_trainer.DataParallelTrainer 类方法） restore()（ray.train.horovod.HorovodTrainer 类方法） restore()（ray.train.lightgbm.LightGBMTrainer 类方法） restore()（ray.train.tensorflow.TensorflowTrainer 类方法） restore()（ray.train.torch.TorchTrainer 类方法） restore()（ray.train.trainer.BaseTrainer 类方法） restore()（ray.train.xgboost.XGBoostTrainer 类方法） restore()（ray.tune.Tuner 类方法） restore_connectors() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） restore_connectors() （ray.rllib.policy.Policy 方法） restore_connectors() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） restore_connectors() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） restore_from_dir() （ray.tune.search.ax.AxSearch 方法） restore_from_dir() （ray.tune.search.basic_variant.BasicVariantGenerator 方法） restore_from_dir() （ray.tune.search.bayesopt.BayesOptSearch 方法） restore_from_dir() （ray.tune.search.bohb.TuneBOHB 方法） restore_from_dir() （ray.tune.search.ConcurrencyLimiter 方法） restore_from_dir() （ray.tune.search.hebo.HEBOSearch 方法） restore_from_dir() （ray.tune.search.hyperopt.HyperOptSearch 方法） restore_from_dir() （ray.tune.search.nevergrad.NevergradSearch 方法） restore_from_dir() （ray.tune.search.optuna.OptunaSearch 方法） restore_from_dir() （ray.tune.search.Repeater 方法） restore_from_dir() （ray.tune.search.Searcher 方法） restore_from_dir() （ray.tune.search.zoopt.ZOOptSearch 方法） restore_from_path() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） restore_from_path() （ray.rllib.core.learner.learner_group.LearnerGroup 方法） restore_from_path() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） restore_from_path() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） restore_from_path() （ray.rllib.utils.checkpoints.Checkpointable 方法） restore_workers() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） Restore（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） result() （ray.serve.handle.DeploymentResponse 方法） ResultGrid（ray.tune 中的类） results_df（ray.tune.ExperimentAnalysis 属性） results（ray.tune.ExperimentAnalysis 属性） Result（ray.train 中的类） resume()（在 ray.workflow 模块中） resume_all()（在 ray.workflow 模块中） resume_async()（在 ray.workflow 模块中） Resume（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） RETURNS_TO_GO（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） reuse_actors（ray.tune.TuneConfig 属性） REWARDS（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） rfind() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） rfind() （ray.job_submission.JobStatus 方法） rfind() （ray.job_submission.JobType 方法） rfind() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） rfind() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） rfind() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） right_zero_pad() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） rindex() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） rindex() （ray.job_submission.JobStatus 方法） rindex() （ray.job_submission.JobType 方法） rindex() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） rindex() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） rindex() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） rjust() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） rjust() （ray.job_submission.JobStatus 方法） rjust() （ray.job_submission.JobType 方法） rjust() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） rjust() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） rjust() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） rl_module() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） rl_module_spec（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） RLModuleConfig（ray.rllib.core.rl_module.rl_module 中的类） RLModuleSpec（ray.rllib.core.rl_module.rl_module 中的类） RLModule（ray.rllib.core.rl_module.rl_module 中的类） RobustScaler（ray.data.preprocessors 中的类） rollouts() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） RolloutWorker（ray.rllib.evaluation.rollout_worker 中的类） root_device（ray.train.lightning.RayDDPStrategy 属性） root_device（ray.train.lightning.RayDeepSpeedStrategy 属性） root_device（ray.train.lightning.RayFSDPStrategy 属性） root_path（ray.serve.config.HTTPOptions 属性） root_path（ray.serve.schema.HTTPOptionsSchema 属性） root_url（ray.serve.config.HTTPOptions 属性） route_prefix（ray.serve.Deployment 属性） route_prefix（ray.serve.schema.ApplicationDetails 属性） route_prefix（ray.serve.schema.DeploymentSchema 属性） route_prefix（ray.serve.schema.ServeApplicationSchema 属性） RowBasedFileDatasink（ray.data.datasource 中的类） rows() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） rpartition() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） rpartition() （ray.job_submission.JobStatus 方法） rpartition() （ray.job_submission.JobType 方法） rpartition() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） rpartition() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） rpartition() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） rsample() （ray.rllib.models.distributions.Distribution 方法） rsplit() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） rsplit() （ray.job_submission.JobStatus 方法） rsplit() （ray.job_submission.JobType 方法） rsplit() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） rsplit() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） rsplit() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） rstrip() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） rstrip() （ray.job_submission.JobStatus 方法） rstrip() （ray.job_submission.JobType 方法） rstrip() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） rstrip() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） rstrip() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） run() （ray.rllib.env.external_env.ExternalEnv 方法） run() （ray.rllib.env.external_multi_agent_env.ExternalMultiAgentEnv 方法） run()（在 ray.serve 模块中） run()（在 ray.tune 模块中） run()（在 ray.workflow 模块中） run_async()（在 ray.workflow 模块中） run_experiments()（在 ray.tune 模块中） run_identifier（ray.tune.Experiment 属性） RunConfig（ray.train 中的类） RUNNING（ray.job_submission.JobStatus 属性） runtime_env_info（ray.util.state.common.TaskState 属性） runtime_env（ray.job_submission.JobDetails 属性） runtime_env（ray.job_submission.JobInfo 属性） runtime_env（ray.runtime_context.RuntimeContext 属性） runtime_env（ray.serve.schema.RayActorOptionsSchema 属性） runtime_env（ray.serve.schema.ServeApplicationSchema 属性） runtime_env（ray.util.state.common.RuntimeEnvState 属性） RuntimeContext（ray.runtime_context 中的类） RuntimeEnvConfig（ray.runtime_env 中的类） RuntimeEnvSetupError RuntimeEnvState（ray.util.state.common 中的类） RuntimeEnv（ray.runtime_env 中的类）

S

SACConfig（ray.rllib.algorithms.sac.sac 中的类） sample() （ray.data.block.BlockAccessor 方法） sample() （ray.rllib.env.env_runner.EnvRunner 方法） sample() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） sample() （ray.rllib.models.distributions.Distribution 方法） sample() （ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_prioritized_replay_buffer.MultiAgentPrioritizedReplayBuffer 方法） sample() （ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_replay_buffer.MultiAgentReplayBuffer 方法） sample() （ray.rllib.utils.replay_buffers.prioritized_replay_buffer.PrioritizedReplayBuffer 方法） sample() （ray.rllib.utils.replay_buffers.replay_buffer.ReplayBuffer 方法） sample() （ray.rllib.utils.replay_buffers.reservoir_replay_buffer.ReservoirReplayBuffer 方法） sample_and_learn() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） sample_from()（在 ray.tune 模块中） sample_min_n_steps_from_buffer()（在 ray.rllib.utils.replay_buffers.utils 模块中） sample_with_count() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） SampleBatch（ray.rllib.policy.sample_batch 中的类） SamplerInput（ray.rllib.evaluation.sampler 中的类） satisfies_limit() （ray.data.ExecutionResources 方法） save() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） save() （ray.tune.schedulers.AsyncHyperBandScheduler 方法） save() （ray.tune.schedulers.FIFOScheduler 方法） save() （ray.tune.schedulers.HyperBandForBOHB 方法） save() （ray.tune.schedulers.HyperBandScheduler 方法） save() （ray.tune.schedulers.MedianStoppingRule 方法） save() （ray.tune.schedulers.pb2.PB2 方法） save() （ray.tune.schedulers.PopulationBasedTraining 方法） save() （ray.tune.schedulers.PopulationBasedTrainingReplay 方法） save() （ray.tune.schedulers.TrialScheduler 方法） save() （ray.tune.search.bayesopt.BayesOptSearch 方法） save() （ray.tune.search.hebo.HEBOSearch 方法） save() （ray.tune.search.Searcher 方法） save() （ray.tune.Trainable 方法） save_checkpoint() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） save_checkpoint() （ray.tune.Trainable 方法） save_to_dir() （ray.tune.search.ax.AxSearch 方法） save_to_dir() （ray.tune.search.bayesopt.BayesOptSearch 方法） save_to_dir() （ray.tune.search.bohb.TuneBOHB 方法） save_to_dir() （ray.tune.search.ConcurrencyLimiter 方法） save_to_dir() （ray.tune.search.hebo.HEBOSearch 方法） save_to_dir() （ray.tune.search.hyperopt.HyperOptSearch 方法） save_to_dir() （ray.tune.search.nevergrad.NevergradSearch 方法） save_to_dir() （ray.tune.search.optuna.OptunaSearch 方法） save_to_dir() （ray.tune.search.Repeater 方法） save_to_dir() （ray.tune.search.Searcher 方法） save_to_dir() （ray.tune.search.zoopt.ZOOptSearch 方法） save_to_path() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） save_to_path() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） save_to_path() （ray.rllib.core.learner.learner_group.LearnerGroup 方法） save_to_path() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） save_to_path() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） save_to_path() （ray.rllib.utils.checkpoints.Checkpointable 方法） SaveInfo（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） scale() （ray.data.ExecutionResources 方法） ScalingConfig（ray.train 中的类） SchedulerConfig（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） Scheduler（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） scheduler（ray.tune.TuneConfig 属性） Schedule（ray.rllib.utils.schedules.schedule 中的类） schema() （ray.data.block.BlockAccessor 方法） schema() （ray.data.Dataset 方法） Schema（ray.data 中的类） schema（ray.data.block.BlockMetadata 属性） scheme（ray.data.datasource.PathPartitionParser 属性） scope_vars()（在 ray.rllib.utils.tf_utils 模块中） SCRIPT ray-submit命令行选项 SCRIPT_ARGS ray-submit命令行选项 search_alg（ray.tune.TuneConfig 属性） Searcher（ray.tune.search 中的类） select() （ray.data.block.BlockAccessor 方法） select_columns() （ray.data.Dataset 方法） send()（在 ray.util.collective.collective 模块中） send_actions() （ray.rllib.env.base_env.BaseEnv 方法） send_multigpu()（在 ray.util.collective.collective 模块中） SEQ_LENS（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） sequence_mask()（在 ray.rllib.utils.torch_utils 模块中） SEQUENCES（ray.rllib.utils.replay_buffers.replay_buffer.StorageUnit 属性） serialize() （ray.data.preprocessor.Preprocessor 方法） serialize() （ray.data.preprocessors.Categorizer 方法） serialize() （ray.data.preprocessors.Concatenator 方法） serialize() （ray.data.preprocessors.CustomKBinsDiscretizer 方法） serialize() （ray.data.preprocessors.LabelEncoder 方法） serialize() （ray.data.preprocessors.MaxAbsScaler 方法） serialize() （ray.data.preprocessors.MinMaxScaler 方法） serialize() （ray.data.preprocessors.MultiHotEncoder 方法） serialize() （ray.data.preprocessors.Normalizer 方法） serialize() （ray.data.preprocessors.OneHotEncoder 方法） serialize() （ray.data.preprocessors.OrdinalEncoder 方法） serialize() （ray.data.preprocessors.PowerTransformer 方法） serialize() （ray.data.preprocessors.RobustScaler 方法） serialize() （ray.data.preprocessors.SimpleImputer 方法） serialize() （ray.data.preprocessors.StandardScaler 方法） serialize() （ray.data.preprocessors.UniformKBinsDiscretizer 方法） serialize() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） serialize_policy() （ray.serve.config.AutoscalingConfig 方法） serialized_runtime_env（ray.util.state.common.ActorState 属性） servable_object（ray.serve.context.ReplicaContext 属性） serve-build命令行选项 --app-dir --grpc-servicer-functions --output-path -d -o IMPORT_PATHS serve-config命令行选项 --address --name -a -n serve-deploy命令行选项 --address --name --runtime-env --runtime-env-json --working-dir -a ARGUMENTS CONFIG_OR_IMPORT_PATH serve-run命令行选项 --address --app-dir --blocking --name --non-blocking --reload --route-prefix --runtime-env --runtime-env-json --working-dir -a -d -r ARGUMENTS CONFIG_OR_IMPORT_PATH serve-shutdown命令行选项 --address --yes -a -y serve-start命令行选项 --address --grpc-port --grpc-servicer-functions --http-host --http-location --http-port --proxy-location -a serve-status命令行选项 --address --name -a -n ServeActorDetails（ray.serve.schema 中的类） ServeApplicationSchema（ray.serve.schema 中的类） ServeDeploySchema（ray.serve.schema 中的类） ServeInstanceDetails（ray.serve.schema 中的类） ServeStatus（ray.serve.schema 中的类） SessionMisuseError（ray.train.error 中的类） set() （ray.serve.metrics.Gauge 方法） set() （ray.util.metrics.Gauge 方法） set_actions() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） set_code() （ray.serve.grpc_util.RayServegRPCContext 方法） set_compression() （ray.serve.grpc_util.RayServegRPCContext 方法） set_default_actor_lifetime() （ray.job_config.JobConfig 方法） set_default_tags() （ray.util.metrics.Counter 方法） set_default_tags() （ray.util.metrics.Gauge 方法） set_default_tags() （ray.util.metrics.Histogram 方法） set_details() （ray.serve.grpc_util.RayServegRPCContext 方法） set_extra_model_outputs() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） set_finished() （ray.tune.search.basic_variant.BasicVariantGenerator 方法） set_get_interceptor() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） set_global_vars() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） set_is_policy_to_train() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） set_location() （ray.tune.experiment.trial.Trial 方法） set_max_concurrency() （ray.tune.search.ax.AxSearch 方法） set_max_concurrency() （ray.tune.search.bayesopt.BayesOptSearch 方法） set_max_concurrency() （ray.tune.search.hyperopt.HyperOptSearch 方法） set_max_concurrency() （ray.tune.search.nevergrad.NevergradSearch 方法） set_max_concurrency() （ray.tune.search.optuna.OptunaSearch 方法） set_max_concurrency() （ray.tune.search.Repeater 方法） set_max_concurrency() （ray.tune.search.Searcher 方法） set_max_concurrency() （ray.tune.search.zoopt.ZOOptSearch 方法） set_metadata() （ray.job_config.JobConfig 方法） set_metadata() （ray.train.Checkpoint 方法） set_observations() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） set_policy_mapping_fn() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） set_progress_bars()（在 ray.data 模块中） set_py_logging_config() （ray.job_config.JobConfig 方法） set_ray_namespace() （ray.job_config.JobConfig 方法） set_rewards() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） set_runtime_env() （ray.job_config.JobConfig 方法） set_search_properties() （ray.tune.schedulers.AsyncHyperBandScheduler 方法） set_search_properties() （ray.tune.schedulers.FIFOScheduler 方法） set_search_properties() （ray.tune.schedulers.PopulationBasedTrainingReplay 方法） set_search_properties() （ray.tune.schedulers.TrialScheduler 方法） set_search_properties() （ray.tune.search.basic_variant.BasicVariantGenerator 方法） set_search_properties() （ray.tune.search.Searcher 方法） set_state() （ray.air.integrations.comet.CometLoggerCallback 方法） set_state() （ray.air.integrations.mlflow.MLflowLoggerCallback 方法） set_state() （ray.air.integrations.wandb.WandbLoggerCallback 方法） set_state() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） set_state() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） set_state() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） set_state() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） set_state() （ray.rllib.policy.Policy 方法） set_state() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） set_state() （ray.rllib.utils.checkpoints.Checkpointable 方法） set_state() （ray.rllib.utils.exploration.curiosity.Curiosity 方法） set_state() （ray.rllib.utils.exploration.exploration.Exploration 方法） set_state() （ray.rllib.utils.exploration.random.Random 方法） set_state() （ray.rllib.utils.exploration.random_encoder.RE3 方法） set_state() （ray.rllib.utils.exploration.stochastic_sampling.StochasticSampling 方法） set_state() （ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_prioritized_replay_buffer.MultiAgentPrioritizedReplayBuffer 方法） set_state() （ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_replay_buffer.MultiAgentReplayBuffer 方法） set_state() （ray.rllib.utils.replay_buffers.prioritized_replay_buffer.PrioritizedReplayBuffer 方法） set_state() （ray.rllib.utils.replay_buffers.replay_buffer.ReplayBuffer 方法） set_state() （ray.rllib.utils.replay_buffers.reservoir_replay_buffer.ReservoirReplayBuffer 方法） set_state() （ray.tune.Callback 方法） set_state() （ray.tune.logger.aim.AimLoggerCallback 方法） set_state() （ray.tune.logger.CSVLoggerCallback 方法） set_state() （ray.tune.logger.JsonLoggerCallback 方法） set_state() （ray.tune.logger.LoggerCallback 方法） set_state() （ray.tune.logger.TBXLoggerCallback 方法） set_status() （ray.tune.experiment.trial.Trial 方法） set_storage() （ray.tune.experiment.trial.Trial 方法） set_torch_seed()（在 ray.rllib.utils.torch_utils 模块中） set_trace()（在 ray.util.rpdb 模块中） set_trailing_metadata() （ray.serve.grpc_util.RayServegRPCContext 方法） set_train_total_resources() （ray.train.DataConfig 方法） set_training() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） set_trial_resources() （ray.tune.schedulers.ResourceChangingScheduler 方法） set_weights() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） set_weights() （ray.rllib.core.learner.learner_group.LearnerGroup 方法）

set_weights() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） set_weights() （ray.rllib.policy.Policy 方法） set_weights() （ray.rllib.policy.policy.Policy 方法） setdefault() （ray.rllib.policy.policy_map.PolicyMap 方法） setdefault() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） setdefault() （ray.runtime_env.RuntimeEnv 方法） setdefault() （ray.runtime_env.RuntimeEnvConfig 方法） setup() （ray.air.integrations.comet.CometLoggerCallback 方法） setup() （ray.autoscaler._private.fake_multi_node.test_utils.DockerCluster 方法） setup() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） setup() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） setup() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） setup() （ray.train.data_parallel_trainer.DataParallelTrainer 方法） setup() （ray.train.horovod.HorovodTrainer 方法） setup() （ray.train.lightgbm.LightGBMTrainer 方法） setup() （ray.train.tensorflow.TensorflowTrainer 方法） setup() （ray.train.torch.TorchTrainer 方法） setup() （ray.train.trainer.BaseTrainer 方法） setup() （ray.train.xgboost.XGBoostTrainer 方法） setup() （ray.tune.Callback 方法） setup() （ray.tune.logger.aim.AimLoggerCallback 方法） setup() （ray.tune.logger.CSVLoggerCallback 方法） setup() （ray.tune.logger.JsonLoggerCallback 方法） setup() （ray.tune.logger.LoggerCallback 方法） setup() （ray.tune.logger.TBXLoggerCallback 方法） setup() （ray.tune.ProgressReporter 方法） setup() （ray.tune.Trainable 方法） setup_global_ray_cluster()（在 ray.util.spark 模块中） setup_mlflow()（在 ray.air.integrations.mlflow 模块中） setup_ray_cluster()（在 ray.util.spark 模块中） setup_torch_data_parallel() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） setup_wandb()（在 ray.air.integrations.wandb 模块中） share_cuda_visible_devices（ray.train.backend.Backend 属性） should_capture_child_tasks_in_placement_group（ray.runtime_context.RuntimeContext 属性） should_checkpoint() （ray.tune.experiment.trial.Trial 方法） should_create_reader（ray.data.Datasource 属性） should_create_reader（ray.data.datasource.FileBasedDatasource 属性） should_module_be_updated() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） should_recover() （ray.tune.experiment.trial.Trial 方法） should_report() （ray.tune.ProgressReporter 方法） should_stop() （ray.tune.experiment.trial.Trial 方法） show() （ray.data.Dataset 方法） shuffle() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） shutdown() （ray.cluster_utils.AutoscalingCluster 方法） shutdown() （ray.rllib.core.learner.learner_group.LearnerGroup 方法） shutdown() （ray.util.queue.Queue 方法） shutdown()（在 ray 模块中） shutdown()（在 ray.serve 模块中） shutdown_ray_cluster()（在 ray.util.spark 模块中） sigmoid()（在 ray.rllib.utils.numpy 模块中） SimpleImputer（ray.data.preprocessors 中的类） SingleAgentEpisode（ray.rllib.env.single_agent_episode 中的类） size() （ray.util.queue.Queue 方法） size_bytes() （ray.data.block.BlockAccessor 方法） size_bytes() （ray.data.Dataset 方法） size_bytes() （ray.rllib.policy.sample_batch.MultiAgentBatch 方法） size_bytes() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） size_bytes（ray.data.block.BlockMetadata 属性） slice() （ray.data.block.BlockAccessor 方法） slice() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） slice() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） smoothing_factor（ray.serve.config.AutoscalingConfig 属性） softmax()（在 ray.rllib.utils.numpy 模块中） softmax_cross_entropy_with_logits()（在 ray.rllib.utils.torch_utils 模块中） soft（ray.util.scheduling_strategies.NodeAffinitySchedulingStrategy 属性） sort() （ray.data.Dataset 方法） sort_and_partition() （ray.data.block.BlockAccessor 方法） split() （ray.data.Dataset 方法） split() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） split() （ray.job_submission.JobStatus 方法） split() （ray.job_submission.JobType 方法） split() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） split() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） split() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） split_at_indices() （ray.data.Dataset 方法） split_by_episode() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） split_proportionately() （ray.data.Dataset 方法） splitlines() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） splitlines() （ray.job_submission.JobStatus 方法） splitlines() （ray.job_submission.JobType 方法） splitlines() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） splitlines() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） splitlines() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） ssh_identity_file（ray.train.horovod.HorovodConfig 属性） ssh_port（ray.train.horovod.HorovodConfig 属性） ssh_str（ray.train.horovod.HorovodConfig 属性） StandardScaler（ray.data.preprocessors 中的类） start() （ray.autoscaler._private.fake_multi_node.test_utils.DockerCluster 方法） start() （ray.cluster_utils.AutoscalingCluster 方法） start()（在 ray.serve 模块中） start_episode() （ray.rllib.env.external_env.ExternalEnv 方法） start_episode() （ray.rllib.env.external_multi_agent_env.ExternalMultiAgentEnv 方法） start_episode() （ray.rllib.env.policy_client.PolicyClient 方法） start_time_ms（ray.util.state.common.NodeState 属性） start_time_ms（ray.util.state.common.TaskState 属性） start_time_ms（ray.util.state.common.WorkerState 属性） start_time_s（ray.serve.schema.ReplicaDetails 属性） start_timeout（ray.train.horovod.HorovodConfig 属性） start_time（ray.job_submission.JobDetails 属性） start_time（ray.job_submission.JobInfo 属性） startswith() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） startswith() （ray.job_submission.JobStatus 方法） startswith() （ray.job_submission.JobType 方法） startswith() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） startswith() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） startswith() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） state_counts（ray.util.state.common.ActorSummaryPerClass 属性） state_counts（ray.util.state.common.TaskSummaryPerFuncOrClassName 属性） STATE_FILE_NAME（ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 属性） STATE_FILE_NAME（ray.rllib.core.learner.learner.Learner 属性） STATE_FILE_NAME（ray.rllib.core.learner.learner_group.LearnerGroup 属性） STATE_FILE_NAME（ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 属性） STATE_FILE_NAME（ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 属性） STATE_FILE_NAME（ray.rllib.utils.checkpoints.Checkpointable 属性） state_message（ray.util.state.common.NodeState 属性） StateSummary（ray.util.state.common 中的类） state（ray.serve.schema.ReplicaDetails 属性） state（ray.util.state.common.ActorState 属性） state（ray.util.state.common.NodeState 属性） state（ray.util.state.common.PlacementGroupState 属性） state（ray.util.state.common.TaskState 属性） stats() （ray.data.DataIterator 方法） stats() （ray.data.Dataset 方法） stats() （ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_prioritized_replay_buffer.MultiAgentPrioritizedReplayBuffer 方法） stats() （ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_replay_buffer.MultiAgentReplayBuffer 方法） stats() （ray.rllib.utils.replay_buffers.prioritized_replay_buffer.PrioritizedReplayBuffer 方法） stats() （ray.rllib.utils.replay_buffers.replay_buffer.ReplayBuffer 方法） stats() （ray.rllib.utils.replay_buffers.reservoir_replay_buffer.ReservoirReplayBuffer 方法） stats_fn() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） stats_fn() （ray.rllib.policy.torch_policy_v2.TorchPolicyV2 方法） stats（ray.util.state.common.PlacementGroupState 属性） status()（在 ray.serve 模块中） status_trigger（ray.serve.schema.DeploymentDetails 属性） status（ray.job_submission.JobDetails 属性） status（ray.job_submission.JobInfo 属性） status（ray.serve.schema.ApplicationDetails 属性） status（ray.serve.schema.ApplicationStatusOverview 属性） status（ray.serve.schema.DeploymentDetails 属性） status（ray.serve.schema.DeploymentStatusOverview 属性） status（ray.serve.schema.ProxyDetails 属性） status（ray.tune.experiment.trial.Trial 属性） std() （ray.data.Dataset 方法） std() （ray.data.grouped_data.GroupedData 方法） step() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） step() （ray.rllib.env.multi_agent_env.MultiAgentEnv 方法） step() （ray.tune.Trainable 方法） Steps（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） StochasticSampling（ray.rllib.utils.exploration.stochastic_sampling 中的类） stop() （ray.autoscaler._private.fake_multi_node.test_utils.DockerCluster 方法） stop() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） stop() （ray.rllib.env.base_env.BaseEnv 方法） stop() （ray.rllib.env.env_runner.EnvRunner 方法） stop() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） stop() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） stop() （ray.tune.Trainable 方法） stop_all() （ray.tune.stopper.ExperimentPlateauStopper 方法） stop_all() （ray.tune.stopper.Stopper 方法） stop_job() （ray.job_submission.JobSubmissionClient 方法） STOPPED（ray.job_submission.JobStatus 属性） stopper（ray.tune.Experiment 属性） Stopper（ray.tune.stopper 中的类） Stop（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） stop（ray.train.RunConfig 属性） STOP（ray.tune.schedulers.FIFOScheduler 属性） STOP（ray.tune.schedulers.HyperBandForBOHB 属性） STOP（ray.tune.schedulers.HyperBandScheduler 属性） STOP（ray.tune.schedulers.MedianStoppingRule 属性） STOP（ray.tune.schedulers.pb2.PB2 属性） STOP（ray.tune.schedulers.PopulationBasedTraining 属性） STOP（ray.tune.schedulers.PopulationBasedTrainingReplay 属性） STOP（ray.tune.schedulers.ResourceChangingScheduler 属性） STOP（ray.tune.schedulers.TrialScheduler 属性） storage_filesystem（ray.train.RunConfig 属性） storage_path（ray.train.RunConfig 属性） StoragePath（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） StorageUnit（ray.rllib.utils.replay_buffers.replay_buffer 中的类） strategy（ray.tune.execution.placement_groups.PlacementGroupFactory 属性） streaming_split() （ray.data.Dataset 方法） strip() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） strip() （ray.job_submission.JobStatus 方法） strip() （ray.job_submission.JobType 方法） strip() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） strip() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） strip() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） style（ray.data.datasource.Partitioning 属性） submission_id（ray.job_submission.JobDetails 属性） SUBMISSION（ray.job_submission.JobType 属性） submit() （ray.util.ActorPool 方法） submit_job() （ray.job_submission.JobSubmissionClient 方法） subtract() （ray.data.ExecutionResources 方法） SUCCEEDED（ray.job_submission.JobStatus 属性） success（ray.util.state.common.RuntimeEnvState 属性） suggest() （ray.tune.search.bayesopt.BayesOptSearch 方法） suggest() （ray.tune.search.Searcher 方法） sum() （ray.data.Dataset 方法） sum() （ray.data.grouped_data.GroupedData 方法） summarize_actors()（在 ray.util.state 模块中） summarize_objects()（在 ray.util.state 模块中） summarize_tasks()（在 ray.util.state 模块中） summary（ray.util.state.common.ActorSummaries 属性） summary（ray.util.state.common.ObjectSummaries 属性） SupportedFileType（ray.rllib.common 中的类） supports_buffered_results（ray.tune.schedulers.FIFOScheduler 属性） supports_buffered_results（ray.tune.schedulers.HyperBandForBOHB 属性） supports_buffered_results（ray.tune.schedulers.HyperBandScheduler 属性） supports_buffered_results（ray.tune.schedulers.MedianStoppingRule 属性） supports_buffered_results（ray.tune.schedulers.pb2.PB2 属性） supports_buffered_results（ray.tune.schedulers.PopulationBasedTraining 属性） supports_buffered_results（ray.tune.schedulers.PopulationBasedTrainingReplay 属性） supports_buffered_results（ray.tune.schedulers.ResourceChangingScheduler 属性） supports_buffered_results（ray.tune.schedulers.TrialScheduler 属性） supports_distributed_reads（ray.data.Datasource 属性） supports_distributed_reads（ray.data.datasource.FileBasedDatasource 属性） supports_distributed_writes（ray.data.Datasink 属性） supports_distributed_writes（ray.data.datasource.BlockBasedFileDatasink 属性） supports_distributed_writes（ray.data.datasource.RowBasedFileDatasink 属性） swapcase() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） swapcase() （ray.job_submission.JobStatus 方法） swapcase() （ray.job_submission.JobType 方法） swapcase() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） swapcase() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） swapcase() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） sync_artifacts_on_checkpoint（ray.train.SyncConfig 属性） sync_artifacts（ray.train.SyncConfig 属性） sync_config（ray.train.RunConfig 属性） sync_env_runner_states() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） sync_filters() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） sync_on_checkpoint（ray.train.SyncConfig 属性） sync_period（ray.train.SyncConfig 属性） sync_timeout（ray.train.SyncConfig 属性） sync_weights() （ray.rllib.env.env_runner_group.EnvRunnerGroup 方法） SyncConfig（ray.train 中的类） syncer（ray.train.SyncConfig 属性） synchronize()（在 ray.util.collective.collective 模块中） SyncSampler（ray.rllib.evaluation.sampler 中的类）

T

tail_job_logs() （ray.job_submission.JobSubmissionClient 方法） take() （ray.data.block.BlockAccessor 方法） take() （ray.data.Dataset 方法） take_all() （ray.data.Dataset 方法） take_batch() （ray.data.Dataset 方法） target_capacity（ray.serve.schema.ServeDeploySchema 属性） target_capacity（ray.serve.schema.ServeInstanceDetails 属性） target_capacity（ray.serve.schema.ServeStatus 属性） target_num_replicas（ray.serve.schema.DeploymentDetails 属性） target_ongoing_requests（ray.serve.config.AutoscalingConfig 属性） task_id（ray.runtime_context.RuntimeContext 属性） task_id（ray.util.state.common.TaskState 属性） task_log_info（ray.util.state.common.TaskState 属性） task_state_counts（ray.util.state.common.ObjectSummaryPerKey 属性） task_status（ray.util.state.common.ObjectState 属性） TaskCancelledError TaskPlacementGroupRemoved TaskState（ray.util.state.common 中的类） TaskSummaries（ray.util.state.common 中的类） TaskSummaryPerFuncOrClassName（ray.util.state.common 中的类） TaskUnschedulableError TBXLoggerCallback（ray.tune.logger 中的类） teardown() （ray.autoscaler._private.fake_multi_node.test_utils.DockerCluster 方法） TensorflowConfig（ray.train.tensorflow 中的类） TensorflowTrainer（ray.train.tensorflow 中的类） TERMINATEDS（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） tf2（ray.rllib.common.FrameworkEnum 属性） tf_input_ops() （ray.rllib.evaluation.sampler.SamplerInput 方法） tf_input_ops() （ray.rllib.evaluation.sampler.SyncSampler 方法） tf_input_ops() （ray.rllib.offline.d4rl_reader.D4RLReader 方法） tf_input_ops() （ray.rllib.offline.input_reader.InputReader 方法） tf_input_ops() （ray.rllib.offline.json_reader.JsonReader 方法） tf_input_ops() （ray.rllib.offline.mixed_input.MixedInput 方法） TFModelV2（ray.rllib.models.tf.tf_modelv2 中的类） TFXReadOptions（ray.data 中的类） tf（ray.rllib.common.FrameworkEnum 属性） time_budget_s（ray.tune.TuneConfig 属性） timeline()（在 ray 模块中） timeout_s（ray.train.horovod.HorovodConfig 属性） timeout_s（ray.train.torch.TorchConfig 属性） timeout_s（ray.train.torch.xla.TorchXLAConfig 属性） TimeoutStopper（ray.tune.stopper 中的类） timeslices() （ray.rllib.policy.sample_batch.MultiAgentBatch 方法） timeslices() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） TIMESTEPS（ray.rllib.utils.replay_buffers.replay_buffer.StorageUnit 属性） title() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） title() （ray.job_submission.JobStatus 方法） title() （ray.job_submission.JobType 方法） title() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） title() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） title() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） to_arrow() （ray.data.block.BlockAccessor 方法） to_arrow_refs() （ray.data.Dataset 方法） to_base_env() （ray.rllib.env.base_env.BaseEnv 方法） to_base_env() （ray.rllib.env.external_env.ExternalEnv 方法） to_base_env() （ray.rllib.env.vector_env.VectorEnv 方法） to_batch_format() （ray.data.block.BlockAccessor 方法） to_block() （ray.data.block.BlockAccessor 方法） to_dask() （ray.data.Dataset 方法） to_default() （ray.data.block.BlockAccessor 方法） to_deterministic() （ray.rllib.models.distributions.Distribution 方法） to_device() （ray.rllib.policy.sample_batch.MultiAgentBatch 方法） to_device() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） to_dict() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） to_dict() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModuleSpec 方法） to_dict() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModuleConfig 方法） to_dict() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModuleSpec 方法） to_directory() （ray.train.Checkpoint 方法） to_json() （ray.job_submission.JobInfo 方法） to_mars() （ray.data.Dataset 方法） to_modin() （ray.data.Dataset 方法） to_numpy() （ray.data.block.BlockAccessor 方法） to_numpy_refs() （ray.data.Dataset 方法） to_pandas() （ray.data.block.BlockAccessor 方法） to_pandas() （ray.data.Dataset 方法） to_pandas_refs() （ray.data.Dataset 方法） to_spark() （ray.data.Dataset 方法） to_summary_by_lineage()（ray.util.state.common.TaskSummaries 类方法） to_tf() （ray.data.DataIterator 方法） to_tf() （ray.data.Dataset 方法） to_torch() （ray.data.Dataset 方法） TorchConfig（ray.train.torch 中的类） TorchModelV2（ray.rllib.models.torch.torch_modelv2 中的类） TorchPolicyV2（ray.rllib.policy.torch_policy_v2 中的类） TorchTrainer（ray.train.torch 中的类） TorchXLAConfig（ray.train.torch.xla 中的类） torch（ray.rllib.common.FrameworkEnum 属性） total_actor_scheduled（ray.util.state.common.TaskSummaries 属性） total_actor_tasks（ray.util.state.common.TaskSummaries 属性） total_actors（ray.util.state.common.ActorSummaries 属性） TOTAL_LOSS_KEY（ray.rllib.core.learner.learner.Learner 属性） total_num_nodes（ray.util.state.common.ObjectSummaryPerKey 属性） total_num_workers（ray.util.state.common.ObjectSummaryPerKey 属性） total_objects（ray.util.state.common.ObjectSummaries 属性） total_objects（ray.util.state.common.ObjectSummaryPerKey 属性） total_resources（ray.train.ScalingConfig 属性） total_samples（ray.tune.search.basic_variant.BasicVariantGenerator 属性） total_size_mb（ray.util.state.common.ObjectSummaries 属性） total_size_mb（ray.util.state.common.ObjectSummaryPerKey 属性） total_tasks（ray.util.state.common.TaskSummaries 属性） total_train_batch_size（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） Trace（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） TrackProgress（ray.rllib.common.CLIArguments 属性）

train() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） train() （ray.tune.Trainable 方法） train_buffered() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） train_buffered() （ray.tune.Trainable 方法） train_func_context（ray.train.horovod.HorovodConfig 属性） train_func_context（ray.train.tensorflow.TensorflowConfig 属性） train_func_context（ray.train.torch.TorchConfig 属性） train_func_context（ray.train.torch.xla.TorchXLAConfig 属性） train_one_step()（在 ray.rllib.execution.train_ops 模块中） train_test_split() （ray.data.Dataset 方法） trainable_name（ray.tune.experiment.trial.Trial 属性） trainable_variables() （ray.rllib.models.modelv2.ModelV2 方法） Trainable（ray.tune 中的类） TrainContext（ray.train.context 中的类） trainer_resources（ray.train.ScalingConfig 属性） training() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） training() （ray.rllib.algorithms.appo.appo.APPOConfig 方法） training() （ray.rllib.algorithms.bc.bc.BCConfig 方法） training() （ray.rllib.algorithms.dqn.dqn.DQNConfig 方法） training() （ray.rllib.algorithms.marwil.marwil.MARWILConfig 方法） training() （ray.rllib.algorithms.ppo.ppo.PPOConfig 方法） training() （ray.rllib.algorithms.sac.sac.SACConfig 方法） training_iteration（ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 属性） training_iteration（ray.tune.Trainable 属性） training_loop() （ray.train.trainer.BaseTrainer 方法） training_step() （ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 方法） TrainingFailedError（ray.train.base_trainer 中的类） TrainReporter（ray.tune.experimental.output 中的类） transform() （ray.data.preprocessor.Preprocessor 方法） transform() （ray.data.preprocessors.Categorizer 方法） transform() （ray.data.preprocessors.Concatenator 方法） transform() （ray.data.preprocessors.CustomKBinsDiscretizer 方法） transform() （ray.data.preprocessors.LabelEncoder 方法） transform() （ray.data.preprocessors.MaxAbsScaler 方法） transform() （ray.data.preprocessors.MinMaxScaler 方法） transform() （ray.data.preprocessors.MultiHotEncoder 方法） transform() （ray.data.preprocessors.Normalizer 方法） transform() （ray.data.preprocessors.OneHotEncoder 方法） transform() （ray.data.preprocessors.OrdinalEncoder 方法） transform() （ray.data.preprocessors.PowerTransformer 方法） transform() （ray.data.preprocessors.RobustScaler 方法） transform() （ray.data.preprocessors.SimpleImputer 方法） transform() （ray.data.preprocessors.StandardScaler 方法） transform() （ray.data.preprocessors.UniformKBinsDiscretizer 方法） transform_batch() （ray.data.preprocessor.Preprocessor 方法） transform_batch() （ray.data.preprocessors.Categorizer 方法） transform_batch() （ray.data.preprocessors.Concatenator 方法） transform_batch() （ray.data.preprocessors.CustomKBinsDiscretizer 方法） transform_batch() （ray.data.preprocessors.LabelEncoder 方法） transform_batch() （ray.data.preprocessors.MaxAbsScaler 方法） transform_batch() （ray.data.preprocessors.MinMaxScaler 方法） transform_batch() （ray.data.preprocessors.MultiHotEncoder 方法） transform_batch() （ray.data.preprocessors.Normalizer 方法） transform_batch() （ray.data.preprocessors.OneHotEncoder 方法） transform_batch() （ray.data.preprocessors.OrdinalEncoder 方法） transform_batch() （ray.data.preprocessors.PowerTransformer 方法） transform_batch() （ray.data.preprocessors.RobustScaler 方法） transform_batch() （ray.data.preprocessors.SimpleImputer 方法） transform_batch() （ray.data.preprocessors.StandardScaler 方法） transform_batch() （ray.data.preprocessors.UniformKBinsDiscretizer 方法） translate() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） translate() （ray.job_submission.JobStatus 方法） translate() （ray.job_submission.JobType 方法） translate() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） translate() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） translate() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） trial_dataframes（ray.tune.ExperimentAnalysis 属性） trial_dirname_creator（ray.tune.TuneConfig 属性） trial_id（ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 属性） trial_id（ray.tune.experiment.trial.Trial 属性） trial_id（ray.tune.Trainable 属性） trial_name_creator（ray.tune.TuneConfig 属性） trial_name（ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 属性） trial_name（ray.tune.Trainable 属性） trial_resources（ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 属性） trial_resources（ray.tune.Trainable 属性） TrialPlateauStopper（ray.tune.stopper 中的类） TrialScheduler（ray.tune.schedulers 中的类） Trial（ray.tune.experiment.trial 中的类） TRUNCATEDS（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） try_import_msgpack()（在 ray.rllib.utils.checkpoints 模块中） try_import_tf()（在 ray.rllib.utils.framework 模块中） try_import_tfp()（在 ray.rllib.utils.framework 模块中） try_import_torch()（在 ray.rllib.utils.framework 模块中） try_render() （ray.rllib.env.base_env.BaseEnv 方法） try_render_at() （ray.rllib.env.vector_env._VectorizedGymEnv 方法） try_render_at() （ray.rllib.env.vector_env.VectorEnv 方法） try_reset() （ray.rllib.env.base_env.BaseEnv 方法） try_restart() （ray.rllib.env.base_env.BaseEnv 方法） TuneBOHB（ray.tune.search.bohb 中的类） TuneConfig（ray.tune 中的类） TuneError TuneReportCheckpointCallback()（在 ray.tune.integration.lightgbm 模块中） TuneReportCheckpointCallback()（在 ray.tune.integration.xgboost 模块中） TuneReportCheckpointCallback（ray.tune.integration.pytorch_lightning 中的类） TuneReporterBase（ray.tune.experimental.output 中的类） TunerInternal（ray.tune.impl.tuner_internal 中的类） Tuner（ray.tune 中的类） TuneTerminalReporter（ray.tune.experimental.output 中的类） type（ray.job_submission.JobDetails 属性） type（ray.util.state.common.ObjectState 属性） type（ray.util.state.common.TaskState 属性） type（ray.util.state.common.TaskSummaryPerFuncOrClassName 属性） T（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性）

U

uniform()（在 ray.tune 模块中） UniformKBinsDiscretizer（ray.data.preprocessors 中的类） union() （ray.data.Dataset 方法） unique() （ray.data.Dataset 方法） unlock() （ray.rllib.evaluation.rollout_worker.RolloutWorker 方法） UNROLL_ID（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） unwrapped() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） unwrapped() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） update() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModuleSpec 方法） update() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModuleSpec 方法） update() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） update() （ray.runtime_env.RuntimeEnv 方法） update() （ray.runtime_env.RuntimeEnvConfig 方法） update_config() （ray.autoscaler._private.fake_multi_node.test_utils.DockerCluster 方法） update_default_view_requirements() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） update_default_view_requirements() （ray.rllib.core.rl_module.rl_module.RLModule 方法） update_forward_refs()（ray.job_submission.DriverInfo 类方法） update_forward_refs()（ray.job_submission.JobDetails 类方法） update_forward_refs()（ray.serve.config.AutoscalingConfig 类方法） update_forward_refs()（ray.serve.config.gRPCOptions 类方法） update_forward_refs()（ray.serve.config.HTTPOptions 类方法） update_forward_refs()（ray.serve.schema.ApplicationDetails 类方法） update_forward_refs()（ray.serve.schema.DeploymentDetails 类方法） update_forward_refs()（ray.serve.schema.DeploymentSchema 类方法） update_forward_refs()（ray.serve.schema.gRPCOptionsSchema 类方法） update_forward_refs()（ray.serve.schema.HTTPOptionsSchema 类方法） update_forward_refs()（ray.serve.schema.LoggingConfig 类方法） update_forward_refs()（ray.serve.schema.RayActorOptionsSchema 类方法） update_forward_refs()（ray.serve.schema.ReplicaDetails 类方法） update_forward_refs()（ray.serve.schema.ServeApplicationSchema 类方法）

update_forward_refs()（ray.serve.schema.ServeDeploySchema 类方法） update_forward_refs()（ray.serve.schema.ServeInstanceDetails 类方法） update_from_batch() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） update_from_batch() （ray.rllib.core.learner.learner_group.LearnerGroup 方法） update_from_dict() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） update_from_episodes() （ray.rllib.core.learner.learner.Learner 方法） update_from_episodes() （ray.rllib.core.learner.learner_group.LearnerGroup 方法） update_metadata() （ray.train.Checkpoint 方法） update_ops() （ray.rllib.models.tf.tf_modelv2.TFModelV2 方法） update_policy_weights() （ray.rllib.env.policy_client.PolicyClient 方法） update_priorities() （ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_prioritized_replay_buffer.MultiAgentPrioritizedReplayBuffer 方法） update_priorities() （ray.rllib.utils.replay_buffers.prioritized_replay_buffer.PrioritizedReplayBuffer 方法） update_priorities_in_replay_buffer()（在 ray.rllib.utils.replay_buffers.utils 模块中） update_resources() （ray.tune.experiment.trial.Trial 方法） upload_dir（ray.train.SyncConfig 属性） UploadDir（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） upper() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） upper() （ray.job_submission.JobStatus 方法） upper() （ray.job_submission.JobType 方法） upper() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） upper() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） upper() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） upscale_delay_s（ray.serve.config.AutoscalingConfig 属性） upscale_smoothing_factor（ray.serve.config.AutoscalingConfig 属性） upscaling_factor（ray.serve.config.AutoscalingConfig 属性） use_gpu（ray.train.ScalingConfig 属性） user_config（ray.serve.Deployment 属性） user_config（ray.serve.schema.DeploymentSchema 属性） uses_new_env_runners（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） UseShelve（ray.rllib.common.CLIArguments 属性）

V

VALID_HPARAMS（ray.tune.logger.aim.AimLoggerCallback 属性） VALID_HPARAMS（ray.tune.logger.TBXLoggerCallback 属性） VALID_NP_HPARAMS（ray.tune.logger.aim.AimLoggerCallback 属性） VALID_NP_HPARAMS（ray.tune.logger.TBXLoggerCallback 属性） VALID_SUMMARY_TYPES（ray.tune.CLIReporter 属性） VALID_SUMMARY_TYPES（ray.tune.JupyterNotebookReporter 属性） validate() （ray.data.ExecutionOptions 方法） validate() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） validate() （ray.rllib.env.single_agent_episode.SingleAgentEpisode 方法） validate_env()（ray.rllib.algorithms.algorithm.Algorithm 静态方法） validate_module_id()（在 ray.rllib.core.rl_module 模块中） validate_save_restore()（在 ray.tune.utils 模块中） validate_train_batch_size_vs_rollout_fragment_length() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） validate_warmstart()（在 ray.tune.utils.util 模块中） validate_workers_after_construction（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） value() （ray.rllib.utils.schedules.constant_schedule.ConstantSchedule 方法） value() （ray.rllib.utils.schedules.exponential_schedule.ExponentialSchedule 方法） value() （ray.rllib.utils.schedules.linear_schedule.LinearSchedule 方法） value() （ray.rllib.utils.schedules.piecewise_schedule.PiecewiseSchedule 方法） value() （ray.rllib.utils.schedules.polynomial_schedule.PolynomialSchedule 方法） value() （ray.rllib.utils.schedules.schedule.Schedule 方法） value_function() （ray.rllib.models.modelv2.ModelV2 方法）

value_function() （ray.rllib.models.tf.tf_modelv2.TFModelV2 方法） value_function() （ray.rllib.models.torch.torch_modelv2.TorchModelV2 方法） values() （ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 方法） values() （ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule 方法） values() （ray.rllib.policy.policy_map.PolicyMap 方法） values() （ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 方法） values() （ray.runtime_env.RuntimeEnv 方法） values() （ray.runtime_env.RuntimeEnvConfig 方法） VALUES_BOOTSTRAPPED（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） variables() （ray.rllib.models.modelv2.ModelV2 方法） variables() （ray.rllib.policy.eager_tf_policy_v2.EagerTFPolicyV2 方法） vector_reset() （ray.rllib.env.vector_env._VectorizedGymEnv 方法） vector_reset() （ray.rllib.env.vector_env.VectorEnv 方法） vector_step() （ray.rllib.env.vector_env._VectorizedGymEnv 方法） vector_step() （ray.rllib.env.vector_env.VectorEnv 方法） VectorEnv（ray.rllib.env.vector_env 中的类） vectorize_gym_envs()（ray.rllib.env.vector_env.VectorEnv 静态方法） verbose_progress（ray.data.ExecutionOptions 属性） verbose（ray.train.horovod.HorovodConfig 属性） verbose（ray.train.RunConfig 属性） VF_PREDS（ray.rllib.policy.sample_batch.SampleBatch 属性） VV（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） V（ray.rllib.common.CLIArguments 属性）

W

wait() （ray.util.placement_group.PlacementGroup 方法） wait()（在 ray 模块中） wait_for_gpu()（在 ray.tune.utils 模块中） wait_for_resources()（ray.autoscaler._private.fake_multi_node.test_utils.DockerCluster 静态方法） wall_time_s（ray.data.block.BlockExecStats 属性） WandBKey（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） WandbLoggerCallback（ray.air.integrations.wandb 中的类） WandBProject（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） WandBRunName（ray.rllib.common.CLIArguments 属性） warn_if_infinite_kl_divergence()（在 ray.rllib.utils.tf_utils 模块中） warn_if_infinite_kl_divergence()（在 ray.rllib.utils.torch_utils 模块中） was_current_actor_reconstructed（ray.runtime_context.RuntimeContext 属性） with_agent_groups() （ray.rllib.env.multi_agent_env.MultiAgentEnv 方法） with_parameters()（在 ray.tune 模块中） with_resources()（在 ray.tune 模块中） worker_health_probe_timeout_s（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） worker_id（ray.serve.schema.ReplicaDetails 属性） worker_id（ray.serve.schema.ServeActorDetails 属性） worker_id（ray.util.state.common.TaskState 属性） worker_id（ray.util.state.common.WorkerState 属性） worker_launch_time_ms（ray.util.state.common.WorkerState 属性）

worker_launched_time_ms（ray.util.state.common.WorkerState 属性） worker_pid（ray.util.state.common.TaskState 属性） worker_restore_timeout_s（ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig 属性） worker_type（ray.util.state.common.WorkerState 属性） WorkerCrashedError WorkerState（ray.util.state.common 中的类） wrap_as_needed()（ray.rllib.policy.sample_batch.MultiAgentBatch 静态方法） wrap_function()（在 ray.tune.trainable.function_trainable 模块中） write() （ray.data.Datasink 方法） write_bigquery() （ray.data.Dataset 方法） write_block_to_file() （ray.data.datasource.BlockBasedFileDatasink 方法） write_csv() （ray.data.Dataset 方法） write_datasink() （ray.data.Dataset 方法） write_images() （ray.data.Dataset 方法） write_json() （ray.data.Dataset 方法） write_mongo() （ray.data.Dataset 方法） write_numpy() （ray.data.Dataset 方法） write_parquet() （ray.data.Dataset 方法） write_row_to_file() （ray.data.datasource.RowBasedFileDatasink 方法） write_sql() （ray.data.Dataset 方法） write_tfrecords() （ray.data.Dataset 方法） write_webdataset() （ray.data.Dataset 方法）

X

XGBoostTrainer（ray.train.xgboost 中的类）

Y

yaml（ray.rllib.common.SupportedFileType 属性）

Z

zero()（ray.data.ExecutionResources 类方法） zero_logps_from_actions()（在 ray.rllib.utils.tf_utils 模块中） zfill() （ray.data.datasource.PartitionStyle 方法） zfill() （ray.job_submission.JobStatus 方法） zfill() （ray.job_submission.JobType 方法）

zfill() （ray.rllib.common.FrameworkEnum 方法） zfill() （ray.rllib.common.SupportedFileType 方法） zfill() （ray.serve.config.ProxyLocation 方法） zip() （ray.data.block.BlockAccessor 方法） zip() （ray.data.Dataset 方法） ZOOptSearch（ray.tune.search.zoopt 中的类）

代理 任务 会话 分布式数据并行 副本 动作空间 发布 可训练 同步执行 同步采样 后端 命名空间 块 多智能体 头节点 奖励 实验 容错 对象 对象存储 对象引用 对象所有权 对象溢出 工作 工作进程 / 工作者 异步执行 异步采样 批处理格式 批量大小 提供应用程序 搜索空间 搜索算法 放置组 放置组捆绑包 政策 数据集 (对象) 框架 检查点

模型 溢出 演员 演员任务 状态 环境 离策略 离线强化学习 离线数据 算法 自动伸缩器 自动扩展 节点 血统 观察 训练周期 训练器配置 训练师 训练步骤 训练迭代 试用调度器 试验 试验执行器 调优配置 调优驱动 调谐器 资源（逻辑和物理） 过渡 运行时环境 远程函数 远程类 连接器 部署 部署句柄 部署工作者 集数 预处理器 预测器 驱动程序