torchrl强化学习

### 使用 TorchRL 进行强化学习

#### TensorDict 的优势
TorchRL 通过 `TensorDict` 数据结构极大简化了强化学习代码的编写过程[^2]。这种数据结构允许开发者以更高效的方式处理多维张量，支持批量操作并能轻松转换成其他常用格式。

#### 安装与配置环境
为了开始使用 TorchRL 开发项目，需先安装 PyTorch 及其依赖项。可以通过官方文档获取最新的安装指南[^1]。对于特定硬件平台如 NVIDIA Jetson 设备，则可能还需要额外配置 OpenAI Gym 和 Gazebo 模拟器等工具链[^5]。

#### 创建基本框架
构建一个简单的深度 Q 学习模型作为入门案例是一个不错的选择。这涉及到定义好状态空间、动作空间以及设计合适的奖励机制；同时还要搭建起两个神经网络——一个是用于评估当前策略的好坏程度的价值网络（也叫作Q-network），另一个则是用来稳定训练过程的目标网络[^3]。

import torch
from torch import nn
from torchrl.data import ReplayBuffer, TensorDictReplayBuffer
from torchrl.modules.models.exploration import DQNModel

class SimpleDQN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super().__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_size, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, output_size)
        )

    def forward(self, x):
        return self.model(x)

env = ... # 初始化环境实例
policy_net = SimpleDQN(env.observation_space.shape[0], env.action_space.n).to(device)
target_net = SimpleDQN(env.observation_space.shape[0], env.action_space.n).to(device)
target_net.load_state_dict(policy_net.state_dict())
replay_buffer = TensorDictReplayBuffer(storage=LazyMemmapStorage(buffer_size))

此段代码展示了如何创建一个简易版的 Deep-Q Network (DQN)，其中包含了两部分主要组件：一是负责预测给定状态下采取各行动所获得预期回报值大小的 policy network；二是定期更新参数并与前者同步变化但保持固定的 target network 。此外还设置了经验回放缓冲区以便于存储过往经历供后续采样复习之用。

#### 训练循环逻辑
在完成上述准备工作之后就可以进入正式的训练环节了。通常情况下会按照如下模式执行：

- 收集来自环境交互产生的新样本；
- 将这些最新收集到的经验存入 replay buffer 中；
- 随机抽取一批历史记录来进行 mini-batch 更新；
- 利用 Bellman 方程计算 TD error 并据此调整权重参数；
- 周期性地复制 policy net 参数至 target net ，确保后者始终反映着前者的最优解形态。

关于 SAC 算法的重要性在于提高了连续控制系统中的表现力，并降低了实现难度，有助于推动更多应用场景下的落地实践和技术革新[^4]。