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
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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。