PyTorch 强化学习优化器指南 🧠💡

强化学习（Reinforcement Learning, RL）中优化器的选择直接影响模型训练效率与收敛效果！PyTorch 提供了多种优化器实现，以下是常见 RL 优化器的分类与使用建议：

📌 常见优化器类型

• Adam 优化器 🚀
  自适应矩估计优化器，适合处理非凸问题，常用于 DQN、PPO 等算法

  

• SGD 优化器 ⚙️
  随机梯度下降，简单但有效，适合需要手动调节学习率的场景

  

• RMSprop 优化器 🔍
  自适应学习率优化器，特别适合处理非平稳目标函数，常用于 A3C 等算法

  

📚 扩展阅读

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⚠️ 使用建议

1. 学习率调整：使用 torch.optim.lr_scheduler 实现动态调整策略
2. 梯度裁剪：防止梯度爆炸，可添加 clip_grad_norm_ 操作
3. 优化器状态保存：通过 state_dict 实现训练中断后的恢复

📌 提示：选择优化器时需考虑算法特性与任务需求，建议从 Adam 开始尝试！