reagent/training/dqn_trainer.py [105:132]:
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    def configure_optimizers(self):
        optimizers = []
        target_params = list(self.q_network_target.parameters())
        source_params = list(self.q_network.parameters())

        optimizers.append(
            self.q_network_optimizer.make_optimizer_scheduler(
                self.q_network.parameters()
            )
        )

        if self.calc_cpe_in_training:
            (
                cpe_target_params,
                cpe_source_params,
                cpe_optimizers,
            ) = self._configure_cpe_optimizers()
            target_params += cpe_target_params
            source_params += cpe_source_params
            optimizers += cpe_optimizers

        optimizers.append(
            SoftUpdate.make_optimizer_scheduler(
                target_params, source_params, tau=self.tau
            )
        )

        return optimizers
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reagent/training/qrdqn_trainer.py [87:114]:
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    def configure_optimizers(self):
        optimizers = []
        target_params = list(self.q_network_target.parameters())
        source_params = list(self.q_network.parameters())

        optimizers.append(
            self.q_network_optimizer.make_optimizer_scheduler(
                self.q_network.parameters()
            )
        )

        if self.calc_cpe_in_training:
            (
                cpe_target_params,
                cpe_source_params,
                cpe_optimizers,
            ) = self._configure_cpe_optimizers()
            target_params += cpe_target_params
            source_params += cpe_source_params
            optimizers += cpe_optimizers

        optimizers.append(
            SoftUpdate.make_optimizer_scheduler(
                target_params, source_params, tau=self.tau
            )
        )

        return optimizers
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