以pytorch的forward hook为例探究hook机制
【10月更文挑战第10天】PyTorch 的 Hook 机制允许用户在不修改模型代码的情况下介入前向和反向传播过程，适用于模型可视化、特征提取及梯度分析等任务。通过注册 `forward hook`，可以在模型前向传播过程中插入自定义操作，如记录中间层输出。使用时需注意输入输出格式及计算资源占用。
手把手教你从零开始构建并训练你的第一个强化学习智能体：深入浅出Agent项目实战，带你体验编程与AI结合的乐趣
【10月更文挑战第1天】本文通过构建一个简单的强化学习环境，演示了如何创建和训练智能体以完成特定任务。我们使用Python、OpenAI Gym和PyTorch搭建了一个基础的智能体，使其学会在CartPole-v1环境中保持杆子不倒。文中详细介绍了环境设置、神经网络构建及训练过程。此实战案例有助于理解智能体的工作原理及基本训练方法，为更复杂应用奠定基础。首先需安装必要库：
```bash
pip install gym torch
```
接着定义环境并与之交互，实现智能体的训练。通过多个回合的试错学习，智能体逐步优化其策略。这一过程虽从基础做起，但为后续研究提供了良好起点。