Tianshou项目中的关键训练参数解析与最佳实践

在强化学习框架Tianshou中，epoch和step_per_epoch是两个核心训练控制参数，它们直接影响着算法的训练节奏和性能评估机制。理解这些参数的底层逻辑对于有效使用该框架至关重要。

训练周期(epoch)的本质

在Tianshou框架中，epoch并非传统强化学习中的标准概念，而是借鉴了监督学习的验证模式。每个epoch实际上定义了一个完整的训练-评估周期：

• 训练阶段：智能体与环境进行交互学习
• 评估阶段：固定策略进行测试 rollout

这种设计使得研究人员可以定期监控模型在验证环境中的表现，类似于监督学习中的交叉验证机制。值得注意的是，Tianshou会自动保存测试阶段表现最优的策略版本。

step_per_epoch参数详解

step_per_epoch参数控制着每个epoch内智能体与环境交互的总步数（即状态-动作-奖励元组的数量）。这个参数具有以下特性：

1. 跨episode累积：交互步数可以跨越多个完整episode
2. 训练强度调节：直接影响数据收集量和学习速度
3. 与batch_size关联：需要协调这两个参数以获得最佳采样效率

实际应用中，建议根据环境复杂度设置该参数：

• 简单环境：1,000-10,000步
• 中等复杂度：10,000-100,000步
• 复杂环境：100,000步以上

探索参数(eps_test)的作用

eps_test参数专为DQN系列算法设计，控制测试阶段的探索概率：

• 取值范围：[0,1]区间
• 0表示完全贪婪策略
• 大于0的值保留随机探索可能

在实践中有两种典型配置方案：

1. 严格评估模式：设为0，测试纯贪婪策略
2. 鲁棒性测试模式：设为较小值(如0.05)，检测策略抗干扰能力

参数协同优化建议

1. epoch数量与step_per_epoch的平衡：

   • 更多epoch适合需要频繁验证的场景
   • 更大step_per_epoch适合稳定学习

2. 与学习率的配合：

   • 大数据量(steps多)可配合较小学习率
   • 小数据量适合较大学习率

3. 硬件考量：

   • GPU训练可适当增大steps
   • CPU环境建议较小steps配合更多epoch

Tianshou框架的这种参数设计既保留了强化学习的在线学习特性，又引入了监督学习的系统化验证机制，为算法研究和应用部署提供了灵活的控制维度。理解这些参数的相互作用，可以帮助开发者更高效地调试和优化强化学习系统。