中参数 eval_modeqlearning在训练时为 False, 测试时为 True (可以 理解为训练和测试时智能体的策略未必相同).如何实现

### 回答1：
在强化学习中，训练和测试的策略可以不同。具体来说，在训练过程中，我们希望智能体能够尽可能多地探索环境，以便更好地学习到最优策略；而在测试时，我们希望智能体能够利用已经学习到的知识，尽可能地获得高回报。

如果要实现参数 eval_modeqlearning，在训练时为 False，测试时为 True，可以考虑在代码中设置一个标志，用于控制智能体的行为。具体来说，可以在训练阶段将标志设置为 False，使智能体以一种探索性的方式进行行动选择，从而更好地学习到环境的特征和最优策略。而在测试阶段，可以将标志设置为 True，使智能体以一种利用已有知识的方式进行行动选择，从而获得更高的回报。

在实现过程中，可以在代码中加入一个条件判断语句，根据标志的值来选择智能体的行动方式。例如：

if eval_modeqlearning:
    # 在测试阶段，利用已学习到的知识进行行动选择
    action = agent.act(state, False)
else:
    # 在训练阶段，以一种探索性的方式进行行动选择
    action = agent.act(state, True)

其中，agent 是智能体对象，act 方法用于根据当前状态选择一个行动。第二个参数表示是否以探索性的方式进行行动选择，如果为 True，则智能体会以一定的概率进行随机探索。这样，就可以根据 eval_modeqlearning 参数的值来控制智能体的行为，从而实现训练和测试时不同的策略。

### 回答2：
中参数eval_mode在训练时为False，测试时为True，主要是为了在不同的阶段使用不同的策略来评估智能体的性能。下面是实现方法：

在训练阶段，设置eval_mode为False，智能体将根据自己的策略与环境进行交互，并根据奖励信号进行学习和更新策略的参数。此时，智能体会根据自己的学习经验和策略进行行动选择，以便在训练的过程中不断优化策略，并提高性能。

在测试阶段，设置eval_mode为True，智能体将不再根据自己的策略与环境进行交互，而是根据训练阶段所得到的最优策略进行行动选择。智能体在测试阶段只进行策略的执行，不再进行参数的更新。这样可以评估智能体训练后的性能，判断训练后的策略在实际环境中的运行效果。

在实现中，可以通过设定一个训练阶段和测试阶段的标识，当处于训练阶段时，将eval_mode设置为False；当处于测试阶段时，将eval_mode设置为True。智能体根据eval_mode的状态来决定不同的策略选择方式。这样，在训练和测试阶段可以使用不同的策略来执行行动，并对智能体的性能进行评估与测试。

总之，中参数eval_mode可以通过设置不同的状态来改变智能体的策略选择方式，从而在训练和测试阶段使用不同的策略，以达到评估和优化智能体性能的目的。

### 回答3：
在中参数 eval_mode=qlearning 在训练时为 False，测试时为 True 的情况下，可以通过以下方式实现智能体的训练和测试策略的差异化。

首先，在训练阶段，将 eval_mode 设置为 False。智能体可以采用q-learning算法进行训练，通过与环境的交互来学习最佳策略。智能体在训练时，应该会采取一些探索性行动，以便探索新的状态和动作空间，并且使用训练的过程中所得到的q值来进行决策。

其次，在测试阶段，将 eval_mode 设置为 True。此时智能体将不再进行探索，而是根据训练阶段所得到的最佳策略来进行决策。智能体会根据当前状态，选择具有最高q值的动作，而不再进行探索性行动。这样可以保证智能体在测试阶段能够尽可能地利用训练阶段所学到的知识来做出最优决策。

在训练和测试阶段的切换可以根据需求进行灵活配置。可以采用不同的训练和测试数据集，或者使用不同的参数设置。此外，还可以根据模型效果的变化，调整训练和测试策略的差异化程度，以获得更好的性能和泛化能力。

综上所述，通过在训练时将 eval_mode 设置为 False，测试时设置为 True，可以实现智能体在训练和测试阶段的策略差异化，从而提高模型的智能决策能力。