在应用DQN过程中如何直观的绘图看出loss的下降趋势，给出基于pytorch的代码

在应用DQN过程中，我们可以使用matplotlib库来绘制损失值的变化趋势图。首先，我们需要记录每个训练步骤的损失值，然后在训练结束后，将这些损失值绘制成折线图。以下是一个简单的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你已经定义了一个DQN模型和相应的优化器
class DQN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DQN, self).__init__()
        # ... 定义网络结构 ...

    def forward(self, x):
        # ... 前向传播 ...
        return x

dqn = DQN()
optimizer = optim.Adam(dqn.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.MSELoss()

# 初始化损失值列表
losses = []

# 假设你有一个训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in dataloader:
        # ... 获取输入数据和目标值 ...
        output = dqn(input)
        loss = criterion(output, target)
        
        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        # 记录损失值
        losses.append(loss.item())

# 绘制损失值变化趋势图
plt.plot(losses)
plt.xlabel('Training Step')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('DQN Loss Trend')
plt.show()

这段代码首先定义了一个简单的DQN模型和一个优化器。在训练循环中，我们计算每个批次的损失值并将其添加到`losses`列表中。训练结束后，我们使用matplotlib的`plot`函数绘制损失值随训练步骤变化的折线图。