1. Prompt

我是機器人RL方向的博士生正在學習ManiSkill，在學習時我嘗試使用相同命令訓練同一個任務，但是我發現最終的 success_once 指標并不是相同的，我感到十分焦慮，
我使用的命令如下：

python sac.py --env_id="StackCube-v1" \--num_envs=32 --utd=0.5 --buffer_size=500_000 \--total_timesteps=500_000 --eval_freq=50_000 \--control-mode="pd_ee_delta_pos"

I conducted two independent training runs with the same setup. Here is a comparison of the success_once metric at different stages:

Run 1:

success_once: 0.00, return: 2.59: 0%
...
success_once: 0.88, return: 39.84: 90%
success_once: 0.88, return: 39.84: : 500032lt [1:04:37, 132.17lt/s]

Run 2:

success_once: 0.00, return: 2.59: 0%
...
success_once: 0.31, return: 36.46: 90%
success_once: 0.31, return: 36.46: : 500032lt [43:38, 199.09lt/s]

The final success rate differs drastically (0.88 vs. 0.31).
請您瀏覽 this codebase，尤其是 sac.py，請幫我看看是什么原因導致了結果不一致呢？

2. GLM-4.5

作為機器人RL方向的博士生，您遇到的訓練結果不一致問題在強化學習中非常常見，尤其是在涉及隨機性較高的任務中。讓我分析一下ManiSkill的SAC實現中可能導致這種差異的關鍵因素，并提供解決方案。

主要原因分析

1. 隨機種子未固定（最可能原因）

# 在sac.py中檢查是否有隨機種子設置
if seed is None:seed = np.random.randint(0, 2**32 - 1)  # 每次運行生成不同種子

• 問題：代碼中默認沒有設置固定隨機種子，導致每次運行使用不同的初始化
• 影響：網絡初始化、環境初始化、重放緩沖區采樣都不同步

2. 環境隨機性

# 環境創建部分
env = gym.make(env_id, ...)
env.reset()  # 物體初始位置隨機

• 問題：StackCube任務中物體初始位置、目標位置存在隨機性
• 影響：即使相同策略，不同初始狀態會導致不同結果

3. 探索噪聲

# 動作采樣部分
action = self.actor(state)  # 輸出均值和標準差
action = action + self.log_std.exp() * torch.randn_like(action)  # 添加噪聲

• 問題：SAC使用高斯噪聲進行探索，噪聲大小受log_std影響
• 影響：不同運行中探索模式不同，導致策略收斂路徑不同

4. 重放緩沖區采樣順序

# 經驗采樣
batch = self.buffer.sample(batch_size)

• 問題：緩沖區隨機采樣導致每次訓練批次不同
• 影響：梯度更新方向不同，影響收斂軌跡

5. 并行環境異步性

# 并行環境設置
envs = gym.vector.AsyncVectorEnv([...])

• 問題：32個并行環境執行時序不同
• 影響：環境交互順序不同，經驗數據分布不同

解決方案

1. 固定隨機種子（最關鍵）

# 修改命令添加隨機種子
python sac.py --env_id="StackCube-v1" \--num_envs=32 --utd=0.5 --buffer_size=500_000 \--total_timesteps=500_000 --eval_freq=50_000 \--control-mode="pd_ee_delta_pos" \--seed=42  # 添加固定種子

2. 在sac.py中實現種子控制

# 在main函數開始添加
def main():parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument("--seed", type=int, default=42)  # 添加參數args = parser.parse_args()# 設置所有隨機種子np.random.seed(args.seed)torch.manual_seed(args.seed)torch.cuda.manual_seed_all(args.seed)random.seed(args.seed)# 為每個環境設置不同但可復現的種子env_seeds = [args.seed + i for i in range(args.num_envs)]

3. 環境確定性設置

# 創建環境時添加確定性選項
env = gym.make(env_id, options={"deterministic_reset": True})

4. 增加評估穩定性

# 評估時增加多次測試
def evaluate_policy():success_rates = []for _ in range(10):  # 評估10次取平均success = evaluate_single_episode()success_rates.append(success)return np.mean(success_rates)

5. 監控訓練穩定性

# 添加滑動平均監控
window_size = 10
success_history = []
def log_success(success):success_history.append(success)if len(success_history) > window_size:success_history.pop(0)avg_success = np.mean(success_history)print(f"Current success: {success:.2f}, Avg (last {window_size}): {avg_success:.2f}")

為什么即使相同設置仍有差異？

即使固定了隨機種子，仍可能觀察到輕微差異，原因包括：

1. 浮點數精度：不同硬件/PyTorch版本可能導致微小數值差異
2. 環境時間步：并行環境執行時序差異
3. 系統負載：訓練速度不同導致經驗收集節奏不同

實驗建議

1. 多次運行取平均：

for seed in 42 43 44 45 46; dopython sac.py --seed=$seed [其他參數]
done

2. 分析收斂曲線：

# 記錄訓練過程中的success_once
with open(f"success_history_seed{args.seed}.csv", "w") as f:f.write("step,success\n")for step, success in zip(steps, success_list):f.write(f"{step},{success}\n")

3. 對比策略相似性：

# 保存最終策略
torch.save(agent.actor.state_dict(), f"policy_seed{args.seed}.pt")
# 加載不同策略計算相似度
policy1 = load_policy("policy_seed42.pt")
policy2 = load_policy("policy_seed43.pt")
similarity = cosine_similarity(policy1.state_dict(), policy2.state_dict())

總結

您遇到的結果不一致主要源于隨機種子未固定和環境內在隨機性。通過添加固定隨機種子、增加評估次數和監控訓練穩定性，可以顯著提高結果可復現性。作為博士生，建議您：

1. 將隨機種子控制作為實驗標準流程
2. 記錄完整的訓練日志和保存模型
3. 使用統計方法（如多次運行平均）報告最終結果
4. 分析收斂曲線而非單一最終指標
   這些實踐不僅能解決當前問題，也是強化學習研究中的標準方法，有助于您后續研究的嚴謹性和可復現性。

3. 審閱筆記

3.1 方案1：固定隨機種子完全沒有必要

因為sac.py#L32默認就已經對seed設置了默認初始值；

3.2 方案2：在sac.py中實現種子控制并沒有告知這個env_seeds變量如何使用