Stable-Baselines3训练日志与WandB可视化配置指南

在深度强化学习训练过程中，日志记录和可视化是监控训练进度、分析算法性能的重要手段。本文将深入探讨如何在使用Stable-Baselines3框架时正确配置训练日志，并解决WandB可视化中的常见问题。

训练日志记录机制

Stable-Baselines3通过内置的Logger系统记录训练过程中的各项指标。典型的日志记录流程包含两个关键步骤：

1. 指标记录：使用logger.record()方法记录各种训练指标
2. 数据转储：调用logger.dump()将记录的数据输出到指定后端

在训练循环中，常见的日志记录代码结构如下：

# 记录迭代次数
logger.record("time/iterations", iteration)
# 记录平均回报
logger.record("rollout/ep_rew_mean", mean_reward)
# 记录平均回合长度  
logger.record("rollout/ep_len_mean", mean_ep_length)
# 记录FPS
logger.record("time/fps", fps)
# 转储日志数据
logger.dump(step=num_timesteps)

WandB可视化配置要点

当集成WandB进行训练可视化时，需要注意以下关键配置：

1. 全局步数设置：WandB默认可能不会使用num_timesteps作为x轴，需要在WandB界面手动选择"global_step"作为x轴变量

2. 日志频率控制：日志记录通常发生在每个rollout周期结束时，这可能导致数据点间隔较大。如需更密集的日志，可以考虑：

   • 减小rollout长度
   • 实现自定义回调以更频繁地记录数据
   • 调整eval_freq参数

3. 多环境支持：当使用向量化环境时，确保日志记录考虑了所有并行环境的综合数据

最佳实践建议

1. 日志分组：合理组织日志键名，使用"/"进行分组（如"time/fps"），便于在WandB中分类查看

2. 排除特定后端：某些指标可能只需要记录到特定后端，可使用exclude参数控制

3. 视频记录：如需记录训练过程视频，可以实现自定义回调，定期渲染环境状态

4. 检查点集成：将模型检查点保存与日志记录结合，便于后期分析

通过正确配置这些参数，可以确保训练过程中的关键指标被准确记录，并在WandB等可视化工具中得到清晰展示，从而更好地监控和分析强化学习算法的训练过程。