aws deepracer ppo continuous 训练太慢 应该如何加快训练速度

要加快 AWS DeepRacer PPO Continuous 训练速度，你可以尝试以下几种方法：

1. 减少环境观测空间的维度：通过减少输入观测的维度，可以减少模型需要处理的数据量，从而加快训练速度。可以通过选择更少的传感器、减少图像分辨率或降低颜色通道等方式来实现。

2. 减小训练轮数：通过减少训练迭代的次数，可以减少训练时间。可以通过减少训练轮数或减少每轮训练的步数来实现。

3. 调整超参数：尝试调整 PPO 算法的超参数，以提高训练速度。例如，可以调整学习率、优化器、折扣因子等，以找到更快的收敛方式。

4. 使用更高性能的训练实例：使用更高性能的 AWS 实例来进行训练，如使用 GPU 实例进行加速。可以选择适合你训练任务的实例类型，以提高训练速度。

5. 并行训练：通过并行训练多个模型，可以利用多个实例同时进行训练，从而加快训练速度。可以使用 AWS SageMaker 或其他并行训练框架来实现。

6. 数据增强：使用数据增强技术来扩充训练数据集。通过对原始数据进行变换、旋转、平移等操作，可以生成更多的训练样本，提高模型的泛化能力和效果。

请注意，加快训练速度可能会牺牲一定的训练效果，因此需要根据具体情况进行权衡和调整