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在实践中，强化学习相较于监督学习对工程师往往提出了更高的要求，包括但不限于：
监督学习往往只需要在计算图中描述目标函数并选择优化器，强化学习需要描述策略，值函数，目标的估计等等多个模块。
在分布式训练的设定下，监督学习仅需要在进程间交换同质的梯度和参数，而强化学习还需要传递格式更复杂的样本（即(state, action, reward, next state)元组组成的序列）。
不同流派的强化学习算法在不同场景中往往各有优劣。工程师往往需要一套较为齐全的算法库来尝试和验证不同算法。
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