pytorch画强化学习曲线

要使用PyTorch绘制强化学习曲线，您可以使用Matplotlib库来进行数据可视化。以下是一个简单的示例代码来绘制强化学习曲线：

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_rewards(rewards):
    episodes = range(1, len(rewards)+1)
    plt.plot(episodes, rewards)
    plt.xlabel('Episodes')
    plt.ylabel('Rewards')
    plt.title('Reinforcement Learning Curve')
    plt.show()

这个函数接受一个rewards列表作为输入，其中包含每一轮训练的奖励值。它会根据训练的轮数绘制出奖励曲线。您可以将您的强化学习算法的奖励记录到一个列表中，然后传递给这个函数来绘制曲线。

示例用法：

rewards = [3, 5, 8, 10, 12, 15, 18, 20]
plot_rewards(rewards)

这将绘制一个包含8个训练轮数和相应奖励值的曲线图。您可以根据您的具体需求修改函数来适应您的数据格式和样式。希望这对您有帮助！