如何解决Ray RLlib中ray.rllib.agents.callbacks的DeprecationWarning问题

1. 替换导入路径 #

直接修改代码中的导入语句，把旧的回调模块路径替换为新路径：

• 旧导入代码：

  from ray.rllib.agents.callbacks import DefaultCallbacks, Callback
  

• 替换后的代码：

  from ray.rllib.algorithms.callbacks import DefaultCallbacks, Callback
  

2. 自定义回调类的兼容调整 #

如果你的代码中有继承自旧回调类的自定义实现，只需要更新父类的导入来源，类内部的逻辑完全不需要改动：

• 旧自定义回调代码：

  from ray.rllib.agents.callbacks import DefaultCallbacks
  
  class MyCustomCallback(DefaultCallbacks):
      def on_episode_start(self, *, worker, base_env, policies, episode, **kwargs):
          # 你的自定义逻辑
          episode.user_data["start_time"] = time.time()
  

• 替换后的代码：

  from ray.rllib.algorithms.callbacks import DefaultCallbacks
  
  class MyCustomCallback(DefaultCallbacks):
      def on_episode_start(self, *, worker, base_env, policies, episode, **kwargs):
          # 自定义逻辑保持不变
          episode.user_data["start_time"] = time.time()
  

3. 算法初始化时的回调参数传递 #

在初始化RLlib算法（如PPO、DQN等）时，callbacks参数的用法和之前完全一致，只需确保传入的是新路径下的回调类或实例：

from ray.rllib.algorithms.ppo import PPOConfig
from ray.rllib.algorithms.callbacks import DefaultCallbacks

# 配置算法并指定回调
config = PPOConfig()
config.callbacks(MyCustomCallback)  # 或DefaultCallbacks
agent = config.build()

4. 验证替换结果 #

修改完成后运行代码，确认弃用警告不再出现，同时检查自定义回调的逻辑是否正常执行（比如自定义指标、日志输出是否符合预期）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Michelle