上面那个train_fn定义的式子是什么

`train_fn`定义的式子是 `lambda e1, e2: policy.set_eps(0.1 / round)`，它是一个lambda函数，用于在训练过程中设置epsilon贪心策略的参数。具体来说，它使用了当前训练轮数`e1`和最大训练轮数`e2`，计算出一个epsilon值，然后通过`policy.set_eps()`函数设置到强化学习策略中，从而控制训练过程中的探索和利用。其中`round`表示四舍五入函数，可以根据具体任务和环境进行调整。

相关问题

上述代码中collate_fn, train_fn不存在

很抱歉，我理解错了您的问题。根据您提供的代码，确实缺少 `collate_fn()` 和 `train_fn()` 函数的实现。这两个函数通常是根据实际应用场景来编写的，因此我无法为您提供完整的实现。但是，我可以为您提供这两个函数的一般模板，以供参考。

`collate_fn()` 函数的主要作用是将单个样本组成的列表转换成一个批次的张量。例如，如果您的模型需要将文本序列作为输入，那么 `collate_fn()` 函数可以将不同长度的文本序列填充到相同长度，以便于模型的训练。下面是一个简单的 `collate_fn()` 函数示例：

def collate_fn(data):
    # data 是一个样本列表，每个样本包含若干输入和输出张量
    # 将输入张量和输出张量分别组成两个列表
    inputs = [d[0] for d in data]
    targets = [d[1] for d in data]
    # 使用 PyTorch 的 pad_sequence 函数将不同长度的张量填充到相同长度
    inputs = torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(inputs, batch_first=True)
    targets = torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(targets, batch_first=True)
    # 将两个张量组成一个元组返回
    return inputs, targets

`train_fn()` 函数的主要作用是定义模型的训练流程，包括前向传播、损失计算、反向传播和参数更新等步骤。下面是一个简单的 `train_fn()` 函数示例：

def train_fn(model, optimizer, criterion, data_loader, device):
    # 将模型切换到训练模式
    model.train()
    # 遍历数据集中的每个批次
    for inputs, targets in data_loader:
        # 将输入张量和目标张量移动到指定的设备上
        inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)
        # 将输入张量传入模型进行前向传播，得到模型的输出张量
        outputs = model(inputs)
        # 计算损失值
        loss = criterion(outputs, targets)
        # 将梯度清零
        optimizer.zero_grad()
        # 反向传播计算梯度
        loss.backward()
        # 使用优化器更新模型参数
        optimizer.step()

这些函数的具体实现可能会因模型结构和数据集特征而有所不同，需要根据实际情况进行调整。

能不要collate_fn=train_dataset.collate_fn吗

如果你的train_dataset没有定义collate_fn函数，那么你不能使用`collate_fn=train_dataset.collate_fn`这样的写法。因为此时train_dataset.collate_fn是未定义的。但是，如果你已经在train_dataset中定义了collate_fn函数，那么就可以在创建DataLoader时使用它。`collate_fn`参数定义了如何对不同的样本进行处理和组合，以便创建一个batch。如果你没有定义collate_fn函数，DataLoader将会使用默认的方式来对样本进行组合，这可能会导致一些错误。因此，如果你已经定义了collate_fn函数，最好在创建DataLoader时使用它。