在深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的收敛图中，横坐标选择 steps 或者 episodes 主要取决于算法的设计和实验的需求，两者的差异和使用场景如下：

1. Steps（步数）：

   • 定义：一个 step 通常指的是在环境中执行一次动作并收到一次反馈（即状态转移和奖励）。因此，steps 代表的是智能体与环境交互的总次数。
   • 使用场景：当我们关心算法每一步（action）如何影响学习效果，或想评估算法在更细粒度时间尺度下的学习过程时，常用 steps 作为横坐标。对于一些环境来说，steps 可以更好地反映学习的进展，尤其是当每个 episode 的长度不固定或差异较大时，steps 会提供更一致的度量。
   • 适用算法：比如在一些连续控制任务中，steps 更有意义，因为这些任务中的 episode 可能较长或很难明确划分。

2. Episodes（回合）：

   • 定义：一个 episode 是智能体从环境的初始状态开始执行动作，直到到达终止状态（例如游戏结束、目标达成、或者智能体失败等）。一个 episode 包含了多个 steps。
   • 使用场景：当我们关心智能体在整个任务中的表现变化时，episodes 作为横坐标更常见。通常，用于表示算法在完成完整任务（例如游戏、导航等）过程中逐渐收敛的情况，适合于那些有明确开始和结束的任务。
   • 适用算法：例如在基于离散动作空间的任务（如游戏、迷宫导航等）中，episodes 更容易反映智能体在每次尝试完成任务时的表现。

选择依据：

• 任务的结构：如果任务有明确的回合（例如一个游戏关卡），那么使用 episodes 更直观。如果任务没有明显的回合，或者回合长度变化较大，steps 可能是更好的选择。
• 评估目标：如果你想观察智能体在每一个决策点的学习情况，用 steps 可能更合适；如果你更关注智能体在整个任务（回合）中的学习进展，episodes 会更合理。
• 算法特点：一些算法可能对每步的细粒度表现（如 steps）更加敏感，而另一些算法则关注整体表现（如 episodes）。

简而言之，steps 适用于精细粒度的分析，episodes 适用于较高层次的任务表现分析。