为何`ep_rew_mean`远大于`evaluate_policy()`评估的奖励值？

• 检查训练与评估环境的一致性
  确认训练时使用的环境（比如是否用了VecEnv并行环境）和评估时的环境完全一致。部分自定义环境可能在单环境和并行环境下的reset()行为有差异，或者存在未注意到的训练/评估模式分支（比如训练时开启了额外奖励机制，评估时未关闭）。另外，检查两者的随机种子设置：训练时的种子是否和评估时隔离，避免评估时初始状态分布被限制。

• 核对TensorBoard与评估的奖励统计逻辑

  • 确认TensorBoard的ep_rew_mean是训练过程中所有回合的平均奖励，还是仅特定窗口的滚动平均。如果是滚动平均，可能存在后期训练回合奖励波动大，而评估是长期平均的情况。
  • 检查自定义环境中done信号的触发逻辑：若训练时done被错误延迟触发，会导致单回合奖励累积过高，使TensorBoard统计虚高；而评估时回合正常结束，奖励回归真实水平。

• 调整evaluate_policy()的参数验证
  默认情况下evaluate_policy()使用deterministic=True（取概率最大的确定性动作），但PPO训练时是基于动作概率分布随机采样动作。尝试改为随机采样动作评估：

  mean_reward, std_reward = evaluate_policy(model, env, n_eval_episodes=10000, deterministic=False)
  

  如果结果接近TensorBoard的ep_rew_mean，说明模型的确定性策略表现远差于随机采样策略，可能是训练时过度依赖探索噪声，或者模型的动作分布拟合存在问题。

• 验证模型的保存与加载
  确认评估时加载的模型是训练完成后的最终版本，而非中途保存的旧模型。可以在训练结束后立即调用evaluate_policy()，避免模型保存/加载过程中出现参数丢失或错误。

• 排查环境的奖励计算逻辑
  再次仔细检查自定义环境的step()函数中奖励的计算方式：是否存在训练时触发的奖励分支在评估时不会触发的情况？比如某些仅在训练阶段生效的探索奖励、调试用奖励未被移除。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aramiis