PyTorch 通过提供构建、训练和部署神经网络的工具来支持强化学习（RL），这些神经网络是 RL 智能体的核心。其核心特性——自动微分、GPU 加速和灵活的张量操作——使其非常适合实现 RL 算法，因为这些算法通常需要动态计算图和高效的基于梯度的优化。PyTorch 的设计让开发者能够专注于算法逻辑，而不是低级实现细节，从而简化了实验和迭代过程。
PyTorch 的一个关键优势在于它与 RL 特定工作流程的集成。例如，策略梯度方法（如近端策略优化（PPO））依赖于计算奖励相对于策略参数的梯度。PyTorch 的 autograd 可以自动处理这一点，简化了通过复杂奖励计算的反向传播。类似地，基于价值的方法（如深度 Q 网络（DQN））受益于 PyTorch 的张量操作来管理经验回放缓冲区，在其中高效存储和采样批量过去的 상태、动作和奖励。开发者还可以利用 PyTorch 的 GPU 支持来加速训练，这在 RL 中至关重要，因为与环境交互的计算成本很高。例如，一个在 Atari 游戏上训练的 DQN 智能体可能会使用支持 CUDA 的张量来每秒处理数千帧图像。
除了核心特性之外，PyTorch 的生态系统还包括 TorchRL（以前称为 ReAgent）等库以及与 OpenAI Gym 的集成，用于环境交互。这些工具提供了预构建的组件，例如回放缓冲区、环境包装器和常见的 RL 算法模板。例如，开发者可以使用 TorchRL 的 PPO 模块快速设置一个智能体，该智能体具有可定制的用于策略函数和价值函数的神经网络。PyTorch 的动态计算图还允许灵活处理变长轨迹，这在分集式 RL 任务中很常见。此外，PyTorch Lightning 和其他训练框架简化了分布式训练，使得 RL 实验能够跨多个 GPU 或节点进行扩展。灵活性、性能和生态系统支持的结合使 PyTorch 成为研究和生产 RL 应用的实用选择。