🐍 PyTorch 强化学习入门指南

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的重要分支，通过智能体与环境的交互来学习最优策略。PyTorch作为深度学习框架，因其灵活性和动态计算图特性，成为RL研究的热门选择。

🧠 核心概念

• 智能体（Agent）：决策主体，如游戏AI或机器人控制器
• 环境（Environment）：交互场景，如棋盘游戏或模拟器
• 奖励（Reward）：环境反馈的标量信号
• 策略（Policy）：智能体选择动作的规则

📚 代码结构示例

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class QNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, state_dim, action_dim):
        super(QNetwork, self).__init__()
        self.net = nn.Sequential(
            nn.Linear(state_dim, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, action_dim)
        )
    
    def forward(self, x):
        return self.net(x)

🧪 实战项目推荐

1. 经典控制 - 使用CartPole环境训练平衡智能体
2. AlphaGo式博弈 - 基于PyTorch实现蒙特卡洛树搜索
3. 机器人导航 - 结合强化学习与深度Q网络（DQN）

🌐 学习资源

• 深入学习PyTorch强化学习（本站教程）
• 官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/index.html
• 《深度强化学习：基于PyTorch》书籍推荐

图1：PyTorch框架结构与强化学习结合的典型应用场景

📌 注意事项

• 确保安装最新版PyTorch：pip install torch torchvision torchaudio
• 推荐使用GPU加速训练：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py
• 调参时注意探索率（epsilon）与折扣因子（gamma）的平衡

图2：强化学习的训练流程与关键参数说明