? ? ? 強化學習（Reinforcement Learning, RL）與監督學習不同——你不需要預先準備訓練數據集，而是要設計環境、獎勵函數，讓智能體通過交互不斷探索和學習。
🎯 一、強化學習和訓練數據的關系
強化學習不依賴固定的數據集。它通過以下過程學習：
Agent（智能體） ?? Environment（環境）步驟：
1. Agent 發出動作（action）
2. 環境返回下一個狀態（state）和獎勵（reward）
3. Agent 更新策略（policy）或 Q 值（value function）
👉 所以“訓練數據”來自智能體 與環境的交互記錄，包括：
| 狀態（State） | 動作（Action） | 獎勵（Reward） | 下一狀態（Next State） |
|---|---|---|---|
| s? | a? | r? | s??? |
這些數據可以存儲在 replay buffer（經驗回放池） 中。
🚀 二、訓練強化學習模型的完整流程
以訓練一個 MuJoCo 機器人為例：
? 1. 搭建仿真環境（如 MuJoCo + dm_control 或 gym）
-
設置好狀態空間（如關節角度、速度）
-
定義動作空間（如施加的扭矩）
-
設計獎勵函數（鼓勵目標行為，例如走得遠、站得穩）
? 2. 選擇強化學習算法
常見算法有：
| 算法 | 類型 | 適合場景 |
|---|---|---|
| DQN | 離散動作 | 簡單游戲、控制任務 |
| PPO（常用） | 連續動作 | 機器人、復雜控制任務 |
| SAC | 連續動作 | 收斂快、表現更好 |
| TD3 | 連續動作 | 高穩定性 |
建議使用：PPO（最穩定）或 SAC（高性能）
? 3. 訓練智能體
使用工具框架如：
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Stable-Baselines3（推薦）
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RLlib（可擴展）
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CleanRL（輕量易懂）
例子（使用 Stable-Baselines3 訓練 PPO）：
from stable_baselines3 import PPO
from stable_baselines3.common.env_util import make_vec_envenv = make_vec_env("Humanoid-v3", n_envs=4) # 多環境并行
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=1_000_000)
model.save("ppo_humanoid")
📦 三、Replay Buffer 是“數據容器”
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在 off-policy 方法（如 DQN、SAC）中，agent 會把每個
(s, a, r, s')存入經驗池中，再抽樣訓練。 -
在 on-policy 方法（如 PPO）中，agent 每輪采樣最新數據，不重復使用。
📊 四、獎勵函數的設計建議
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稀疏獎勵（sparse reward）難訓練，盡量提供細粒度獎勵。
-
結合多個因素（如“走路快 + 身體穩定”）用加權和。
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獎勵平滑、非爆炸。
示例（走路）：
reward = 1.0 * velocity_forward - 0.1 * energy_used - 5.0 * is_fallen
🧠 五、訓練技巧
| 項目 | 建議 |
|---|---|
| 并行環境 | 用 VecEnv 加速樣本采集 |
| reward shaping | 獎勵設計更細致、鼓勵期望行為 |
| normalize obs / reward | 歸一化更易于收斂 |
| curriculum learning | 從簡單任務逐步提升難度 |
| checkpointing | 定期保存模型，防止崩掉 |
🛠 六、可視化訓練過程
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使用 TensorBoard
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使用 Stable-Baselines3 的 logger 自動記錄
tensorboard --logdir logs/
? 七、模型保存
RL?訓練會保存?actor.pt、critic.pt?和?experiment.pkl?這幾個文件，以及它們各自的作用。
1.?actor.pt
- 作用：保存了策略網絡（Policy?Network）的參數。
- 內容：通常是一個 PyTorch 的神經網絡模型（即 policy），它根據觀測（observation）輸出動作（action）。
- 用途：在評估、部署或繼續訓練時，直接加載該文件即可恢復智能體的決策能力。
2.?critic.pt
- 作用：保存了價值網絡（Value Network）的參數。
- 內容：同樣是一個 PyTorch 神經網絡模型，用于評估當前狀態（或狀態-動作對）的價值（value）。
- 用途：在訓練時用于計算優勢函數（advantage），幫助策略網絡更好地學習。評估時有時也會用到。
3.?experiment.pkl
- 作用：保存了實驗的超參數、配置和訓練參數。
- 內容：通常是一個?Python?字典，包含訓練時用到的所有參數（如學習率、環境名、網絡結構、采樣步數等）。
- 用途：方便后續復現實驗、評估模型時自動加載一致的參數，或繼續訓練時恢復原始設置。
4. 為什么要分開保存？
- 可復現性：分開保存可以讓你隨時恢復訓練、評估或部署，且能追溯訓練時的所有細節。
- 靈活性：你可以只加載 policy（actor）做推理，也可以加載全部繼續訓練。
- 兼容性：不同?RL?算法可能只需要其中一部分（如無?critic?的算法只保存?actor）。
5. 示例
###Apply to requirements...path_to_actor?=?Path(args.path,?"actor.pt")path_to_critic?=?Path(path_to_actor.parent,?"critic"?+?str(path_to_actor).split('actor')[1])path_to_pkl?=?Path(path_to_actor.parent,?"experiment.pkl")#?加載參數run_args?=?pickle.load(open(path_to_pkl,?"rb"))policy?=?torch.load(path_to_actor,?weights_only=False)critic?=?torch.load(path_to_critic,?weights_only=False)評估時會自動加載這三個文件，確保模型和參數與訓練時完全一致。例如?stable-baselines3、RLlib?等主流庫也會分別保存 policy、value、config/checkpoint 等文件。總結如下：
- actor.pt：保存策略網絡（決策用）
- critic.pt：保存價值網絡（訓練用）
- experiment.pkl：保存實驗參數（復現/繼續訓練用）
這樣設計是為了方便復現、靈活部署和高效管理實驗。
? 八、小結：訓練RL你要準備的是這些
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一個環境（可仿真）
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狀態、動作、獎勵函數設計好
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選擇合適的 RL 算法（如 PPO）
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使用 RL 框架訓練（如 Stable-Baselines3）
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讓 agent 不斷與環境交互生成數據，而不是喂靜態數據集
