20、深度强化学习：并行化方法、算法总结与实践调试

深度强化学习：并行化方法、算法总结与实践调试

在深度强化学习领域，并行化方法能显著提升训练效率和数据多样性，而不同算法也各有特点，同时在实际应用中，确保代码正确运行也需要一些实用技巧。下面将详细介绍相关内容。

并行化方法

并行化方法主要有同步和异步两种，可分别通过向量环境或Hogwild!算法实现。

Hogwild!算法示例

以下是一个最小化的Hogwild!示例代码：

# Minimal hogwild example
import torch
import torch.multiprocessing as mp

# example pytorch net, optimizer, and loss function
net = Net()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001)
loss_fn = torch.nn.F.smooth_l1_loss

def train(net):
    # construct data_loader, optimizer, loss_fn
    net.train()
    for x, y_target in data_loader:
        optimizer.zero_grad()
        # flush any old accumulated gradient
        # autograd begins accumulating gradients below
        y_pred = net(x)
        #