强化学习指南：训练过程与评估过程的区别

在强化学习（RL）中，训练和评估是两个截然不同但密切相关的过程。本指南将详细解释这两个过程的区别，以及如何正确实施它们。

1. 训练过程

训练是RL中最核心的部分，它是智能体学习策略的过程。

1.1 训练的目的

训练的目的是让智能体通过与环境的交互来学习最优策略，最大化长期累积奖励。

1.2 训练过程的关键特征

参数更新：在训练过程中，智能体的策略（通常由神经网络表示）的参数会不断更新。
探索与利用：训练通常包含探索（尝试新动作）和利用（使用已知的好动作）的平衡。
经验收集：智能体与环境交互，收集状态、动作、奖励的经验。
学习算法：使用如Q-learning、策略梯度等算法来更新策略。

1.3 训练代码示例

def train(env, agent, num_episodes):for episode in range(num_episodes):state = env.reset()total_reward = 0done = Falsewhile not done:action = agent.select_action(state)next_state, reward, done, _ = env.step(action)agent.learn(state, action, reward, next_state, done)state = next_statetotal_reward += rewardprint(f"Episode {episode}, Total Reward: {total_reward}")if episode % save_interval == 0:agent.save_model(f"model_episode_{episode}.pth")

注意训练过程中的 agent.learn() 调用，这是更新智能体参数的关键步骤。

2. 评估过程

评估是使用已训练的模型来测试其性能，而不进行进一步的学习。

2.1 评估的目的

评估的目的是测量已训练模型的性能，了解它在实际任务中的表现。

2.2 评估过程的关键特征

固定参数：使用训练好的模型参数，不进行更新。
无探索：通常使用确定性策略，选择被认为最优的动作。
性能度量：记录诸如总奖励、完成任务所需的步数等指标。
多次重复：通常进行多次评估以获得统计上的可靠结果。

2.3 评估代码示例

def evaluate(env, agent, num_episodes):agent.load_model("best_model.pth")  # 加载训练好的模型total_rewards = []for episode in range(num_episodes):state = env.reset()episode_reward = 0done = Falsewhile not done:action = agent.select_action(state, eval=True)  # 注意eval=Truenext_state, reward, done, _ = env.step(action)state = next_stateepisode_reward += rewardtotal_rewards.append(episode_reward)avg_reward = np.mean(total_rewards)std_reward = np.std(total_rewards)print(f"Average Reward: {avg_reward:.2f} ± {std_reward:.2f}")

注意这里没有 agent.learn() 调用，且 select_action 使用 eval=True 参数。

3. 训练与评估的主要区别

参数更新：
- 训练：持续更新模型参数。
- 评估：使用固定的、训练好的参数。
探索行为：
- 训练：通常包含一定程度的随机探索。
- 评估：通常使用确定性策略，选择认为最佳的动作。
数据使用：
- 训练：收集的数据用于学习和改进策略。
- 评估：收集的数据仅用于性能测量，不用于学习。
目标：
- 训练：提高智能体的性能。
- 评估：测量智能体的当前性能。
频率：
- 训练：通常进行大量的episodes。
- 评估：通常进行较少的episodes，但可能定期在训练过程中进行。

4. 如何在项目中结合训练和评估

在实际的RL项目中，我们通常会交替进行训练和评估。以下是一个示例框架：

def train_and_evaluate(env, agent, num_train_episodes, eval_interval):best_eval_reward = float('-inf')for episode in range(num_train_episodes):# 训练train_reward = train_episode(env, agent)# 定期评估if episode % eval_interval == 0:eval_reward = evaluate(env, agent, num_eval_episodes=10)print(f"Episode {episode}, Eval Reward: {eval_reward}")# 保存最佳模型if eval_reward > best_eval_reward:best_eval_reward = eval_rewardagent.save_model("best_model.pth")# 最终评估agent.load_model("best_model.pth")final_reward = evaluate(env, agent, num_eval_episodes=100)print(f"Final Evaluation Reward: {final_reward}")