本文为 TorchRL 的学习笔记。相对路径不会修改。标题也尽量不修改。
关键组件#
TorchRL（PyTorch 强化学习库）中有六个关键组件，它们在构建和训练强化学习模型时发挥着重要作用。下面是对每个组件的简要解释：
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environments（环境）：环境是指模拟智能体与外部世界进行交互的模型。在强化学习中，环境定义了智能体可以观察到的状态、可以采取的动作以及动作执行后的奖励反馈。例如，经典的强化学习环境包括 OpenAI Gym 中的 CartPole、Atari 游戏等。在 TorchRL 中，环境模块提供了与环境进行交互的接口，并且通常包括环境的状态空间、动作空间等信息。
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transforms（转换）：转换是对环境状态进行预处理或转换的操作。例如，可以将原始像素图像转换为特征向量，以供神经网络模型处理。转换可以帮助提取环境中的重要特征，从而更有效地进行学习。在 TorchRL 中，转换模块提供了一系列预定义的转换函数，用于对环境状态进行处理。
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models（模型）：模型包括策略模型和值函数模型，用于表示智能体的策略和值函数。策略模型定义了智能体在给定状态下选择动作的概率分布，值函数模型用于估计状态的值或状态 - 动作对的值。在 TorchRL 中，模型模块提供了一系列预定义的神经网络模型，用于构建策略模型和值函数模型。
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loss modules（损失模块）：损失模块定义了强化学习算法中的损失函数，用于衡量模型预测值与真实值之间的差异，并通过梯度下降来更新模型参数。在 TorchRL 中，损失模块提供了一系列预定义的损失函数，包括策略损失和值函数损失。
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data collectors（数据收集器）：数据收集器负责从环境中收集数据，并将数据存储到经验回放缓冲区中，以供模型训练时使用。数据收集器通常实现了不同的采样策略，例如随机采样、优先级采样等，以提高数据的利用效率。在 TorchRL 中，数据收集器模块提供了一系列预定义的数据收集器，用于在训练过程中从环境中收集数据。
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replay buffers（经验回放缓冲区）：经验回放缓冲区用于存储从环境中收集到的数据，以供模型训练时使用。经验回放缓冲区通常具有固定大小，并使用循环队列来管理数据。在 TorchRL 中，经验回放缓冲区模块提供了一系列预定义的经验回放缓冲区，例如简单的数组缓冲区、优先级经验回放缓冲区等。
强化学习的训练过程#
训练过程中的几个关键步骤，包括：
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定义超参数：首先，我们需要定义一组超参数，这些超参数将在训练过程中使用。超参数包括学习率、批量大小、优化器类型等。
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创建环境：接下来，我们将创建环境或模拟器，用于模拟智能体与外部世界的交互。我们可以使用 TorchRL 提供的包装器和转换器来创建环境，以便与我们的模型进行交互。
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设计策略网络和值函数模型：策略网络和值函数模型是强化学习中的两个关键组件。策略网络用于确定智能体在给定状态下选择动作的概率分布，而值函数模型用于估计状态或状态 - 动作对的值。这些模型将作为损失函数的一部分，因此需要在训练之前进行配置。
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创建经验回放缓冲区和数据加载器：经验回放缓冲区用于存储智能体在与环境交互过程中收集到的经验数据，而数据加载器用于从经验回放缓冲区中加载数据并准备用于训练。
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运行训练循环并分析结果：最后，我们将运行训练循环，并分析训练过程中的结果。我们可以观察到模型的性能如何随着训练次数的增加而改变，以及模型在解决任务上的表现如何。