我正在尝试构建一个使用近端策略优化进行学习的国际象棋机器人。我目前正在使用 python-chess 库（https://python-chess.readthedocs.io/en/latest/index.html#）作为我的代理与自己进行游戏并学习的环境。我面临的问题是训练游戏速度非常慢。每场比赛的移动限制为 200 次，我的机器人可以在大约 1 秒内与自己进行一场比赛。这 1 秒还包括训练的 PPO 部分，使用 GPU 平均需要 0.01 秒。
我使用的是 PyTorch，所以我已经将所有张量移至 GPU。除此之外我还没有找到任何其他方法来加快执行时间。
我希望将玩游戏的执行时间减少到每场游戏 0.5 秒或更少，但我还没有找到实现此目标的方法。
如果有人知道可能的解决方案，我将非常感谢您的反馈和帮助。
您可以使用GPU加速。如果您有 NVIDIA GPU，请使用 GPU 加速 python 库。这就是我训练所有人工智能模型的方式，无论是与国际象棋相关的还是只是有趣的项目。