hucc/agents/hsd3.py [455:476]:
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        self._dyne_updates = bool(cfg.dyne_updates)

        self._action_c_mask = self._iface.action_mask_hi().unsqueeze(0).float()
        self._target_entropy_factor_c = cfg.target_entropy_factor_c
        self._target_entropy_c = -1 * self._target_entropy_factor_c
        log_alpha_c = [
            np.log(cfg.alpha_c) for _ in range(self._action_c_mask.shape[1])
        ]
        if cfg.optim_alpha_c is None:
            self._log_alpha_c = th.tensor(
                log_alpha_c, device=cfg.device, dtype=th.float32
            )
        else:
            self._log_alpha_c = th.tensor(
                log_alpha_c,
                device=cfg.device,
                dtype=th.float32,
                requires_grad=True,
            )
            self._optim_alpha_c = hydra.utils.instantiate(
                cfg.optim_alpha_c, [self._log_alpha_c]
            )
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hucc/agents/hsdb.py [109:130]:
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        self._dyne_updates = bool(cfg.dyne_updates)

        self._action_c_mask = self._iface.action_mask_hi().unsqueeze(0).float()
        self._target_entropy_factor_c = cfg.target_entropy_factor_c
        self._target_entropy_c = -1 * self._target_entropy_factor_c
        log_alpha_c = [
            np.log(cfg.alpha_c) for _ in range(self._action_c_mask.shape[1])
        ]
        if cfg.optim_alpha_c is None:
            self._log_alpha_c = th.tensor(
                log_alpha_c, device=cfg.device, dtype=th.float32
            )
        else:
            self._log_alpha_c = th.tensor(
                log_alpha_c,
                device=cfg.device,
                dtype=th.float32,
                requires_grad=True,
            )
            self._optim_alpha_c = hydra.utils.instantiate(
                cfg.optim_alpha_c, [self._log_alpha_c]
            )
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