修改强化学习代码后张量规格一致但训练停滞问题求助

核心问题分析 #

你修改的代码存在两个关键错误，导致训练无法推进：

1. 手动循环破坏计算图连续性：逐个处理batch样本并手动构建tensor，不仅效率低下，还切断了模型前向传播的计算图链路，梯度无法正确回传。
2. 目标网络误用：计算next_state_values时错误使用了policy_net而非target_net，违背了DQN双网络分离的核心设计，导致训练信号混乱。

修复步骤 #

1. 修复state_action_values计算 #

删除手动循环的代码，恢复批量处理逻辑（确保state_batch的形状符合CNN输入要求，比如(batch_size, channels, height, width)）：

# 直接用批量前向传播+gather，和原逻辑一致，适配CNN输出
state_action_values = self.policy_net(state_batch).gather(1, action_batch)
print(state_action_values.size())  # torch.Size([128, 1])

2. 修复next_state_values计算 #

将误用的policy_net改回target_net，同时保持批量处理逻辑：

next_state_values = torch.zeros(self.batch_size, device=self.device)
with torch.no_grad():
    # 用target_net计算，批量处理而非循环
    next_state_values[non_final_mask] = self.target_net(non_final_next_states).max(1)[0]
print(next_state_values.size())  # torch.Size([128])

额外注意事项 #

• 确保CNN网络的输出维度和原全连接网络一致：比如原全连接输出(batch_size, num_actions)，CNN最后一层也要输出相同形状的张量。
• 不要手动设置requires_grad=True：模型前向输出的张量会自动追踪梯度，手动设置会干扰PyTorch的自动微分机制。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者donghyunlee