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num_learning_epochs和num_transitions_per_env分别是什么意思呢?

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_epochsnum_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。
  • 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。