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强化学习库：TensorForce二次开发_（10）.分布式训练与优化.docx

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    分布式训练与优化

    在强化学习中，分布式训练与优化是一个重要的技术方向，它可以帮助我们提高训练效率、加速模型收敛，并处理大规模的环境和数据。分布式训练可以通过多个计算节点并行处理任务，从而显著减少训练时间。本节将详细介绍如何在TensorForce中实现分布式训练与优化，包括多环境训练、多代理训练以及异步梯度更新等技术。

    1.多环境训练

    多环境训练是指在一个或多个计算节点上同时运行多个环境实例，每个环境实例独立地与代理进行交互，从而加速训练过程。TensorForce支持多环境训练，可以显著提高训练效率。

    1.1原理

    多环境训练的基本原理是在多个环境中

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