问题描述:
num_learning_epochs和num_transitions_per_env分别是什么意思呢?
问题解答:
num_learning_epochs
和 num_transitions_per_env
的区别
这两个参数都与模型训练有关,但关注的阶段不同:
参数名 | 作用阶段 | 含义 | 类比 |
---|---|---|---|
num_transitions_per_env | 数据收集阶段 | 控制每个环境中收集多少步数据再放入一个批次中 | 每批次收集多少张图片(数据量) |
num_learning_epochs | 模型训练阶段 | 控制每个批次的数据在模型中训练多少轮 | 每批数据复习几遍(训练轮数) |
通俗理解
假设你在健身,每天训练。
num_transitions_per_env
→ 每次训练要做多少个动作(比如深蹲100次)。num_learning_epochs
→ 每个动作要重复多少组(比如每次深蹲做到3组,每组30次)。
实战中的应用
-
num_transitions_per_env
越大:- 每次收集的数据越多,可以加快训练速度,但可能带来更高的计算消耗。
- 适合复杂任务,或在训练后期稳定环境中使用。
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num_learning_epochs
越大:- 每批数据的训练更充分,提高模型对已有数据的理解。
- 适合数据较少、训练难度较高的任务。
举个例子
假设你在跑 train.py
时设置了以下参数:
python scripts/train.py \
runner.num_transitions_per_env=128 \
runner.alg.num_learning_epochs=32
num_transitions_per_env=128
→ 每个环境中收集 128步 的数据(数据批次大,信息丰富)。num_learning_epochs=32
→ 每次训练时,对这 128步 数据重复训练 32遍(对每个样本深入理解)。
这种设置适合:
✅ 复杂任务
✅ 数据较少时,充分挖掘已有数据价值
总结
num_transitions_per_env
控制 “数据量”num_learning_epochs
控制 “复习次数”
两者配合调整,可以在速度和模型效果之间找到平衡点。