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

1.1 梯度检查代码示例

以下是一段用于检查梯度范数的代码：

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
return check_fn

此代码通过 try-except 块检查梯度范数是否在指定范围内，若不在则记录警告信息。

1.2 单个损失检查

若损失函数由多个单个损失组成，需分别检查每个损失，确保其产生正确的训练行为和网络更新。具