22、深度强化学习调试与优化指南

深度强化学习调试与优化指南

1. 调试技巧

在深度强化学习中，调试是确保算法正常工作的关键环节。以下是一些实用的调试技巧：
- 梯度范数检查 ：通过检查梯度范数是否在合理范围内，可以发现网络和损失计算中的潜在问题。以下是示例代码：

try:
    grad_norm = param.grad.norm()
    assert min_norm < grad_norm < max_norm, f'Gradient norm for {p_name} is {grad_norm:g}, fails the extreme value check {min_norm} < grad_norm < {max_norm}. Loss: {loss:g}. Check your network and loss computation.'
except Exception as e:
    logger.warning(e)
logger.info(f'Gradient norms passed value check.')
logger.debug('Passed network parameter update check.')
# store grad norms for debugging
net.store_grad_norms()
return loss

• 单个损失检查 ：当损失函数由多个单独损失组成时，需要分别检查每个损失，以确保它们都能产生正确的训练行为和网络更新。具体操