DQN pytorch 保存模型

在使用PyTorch框架进行DQN算法训练时，可以使用PyTorch提供的模型保存方法来保存DQN模型。具体步骤如下：

1. 首先，定义并构建DQN模型。根据引用提到的，PyTorch框架可以用于实现DQN算法，因此可以使用PyTorch提供的神经网络模块来构建Q网络。

2. 在训练过程中，可以选择在每个训练轮次或者指定步骤时，使用PyTorch提供的模型保存方法将当前的DQN模型保存到硬盘上的指定位置。

3. 保存模型时，可以指定保存的文件名和路径，以便在需要的时候可以方便地加载模型。可以使用PyTorch提供的`torch.save()`函数来保存模型。

4. 加载模型时，可以使用PyTorch提供的`torch.load()`函数来加载保存的模型文件。

由于引用中提到了PyTorch框架和DQN算法的结合，可以推断出在使用PyTorch进行DQN算法训练时，可以通过PyTorch提供的模型保存功能来保存DQN模型。但具体的保存代码和细节需要参考PyTorch官方文档或者相关教程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [强化学习算法Pytorch实现全家桶](https://download.csdn.net/download/weixin_44564247/19729484)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【深度强化学习】(1) DQN 模型解析，附Pytorch完整代码](https://blog.csdn.net/dgvv4/article/details/129447669)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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