Proximal Policy Optimization(PPO)算法实现gym连续动作空间任务Pendulum-v0(pytorch)
目录
1.ppo算法概述
2.Pendulum-v0
3.代码实现
1.ppo算法概述
- PG算法
视频参考李宏毅强化学习课程:李宏毅深度强化学习(国语)课程(2018)_哔哩哔哩_bilibili
上图表示actor与环境交互的一次经过,从开始的状态s1,actor输出a1到环境状态变为s2...直到st环境判断一次游戏结束。我们收集到了一次的游戏轨迹称为一个episode。
那么我们可以计算完成这次episode的概率为:
序列τ所获得的奖励为每个阶段所得到的奖励的和,称为R(τ)。因此,在Actor的策略为π的情况下,所能获得的期望奖励为:
而我们的期望是调整Actor的策略π,使得期望奖励最大化,于是我们有了策略梯度的方法,既然我们的期望函数已经有了,我们只要使用梯度提升的方法更新我们的网络参数θ(即更新策略π)就好了,所以问题的重点变为了求参数的梯度。梯度的求解过程如下:
上面的过程中,我们首先利用log函数求导的特点进行转化,随后用N次采样的平均值来近似期望,最后,我们将pθ展开,将与θ无关的项去掉,即得到了最终的结果。
所以,一个PG方法的完整过程如下:
2.ppo
ppo是再PG算法的基础上加了策略更新的限制,即不允许下一次更新与上一次的策略相差太大。具体不在这赘述详细可以去看上面连接的李宏毅老师的视频。
下面代码的实现是采用clip ppo的方式。
2.Pendulum-v0
倒立摆摆摆问题是控制文献中的经典问题。在这个问题的版本中,钟摆从一个随机位置开始,目标是向上摆动,使其保持直立。
动作空间:
-2到2之间连续动作空间,表示向左或向右的方向和力度
输出的状态s:
这些观测值对应于摇锤末端的x-y坐标及其角速度。例:[x, y, Angular Velocity]
3.代码实现
代码使用pytorch框架,采用AC结构
1.引用的库
import gym
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
2.超参数
env = gym.make('Pendulum-v0')
EP_MAX = 10000
HORIZON = 128
LR_v = 2e-5
LR_pi = 2e-5
K_epoch = 8
GAMMA = 0.99
LAMBDA = 0.95
CLIP = 0.2
3.程序主干
ps :reward进行了修正目的是为了加速模型收敛
def main():agent = Agent()agent.load()max_rewards = -1000000for _ in range(EP_MAX):s = env.reset()start = Truerewards = 0while start:for i in range(HORIZON):env.render()a = agent.choose_action(torch.tensor([s], dtype=torch.float)) s_, r, done, info = env.step([a])rewards += ragent.push_data((s, a, (r + 8.1) / 8.1, s_, done))if done:start = Falsebreaks = s_agent.updata()if _ % 10 == 0:print(_, ' ', rewards, ' ', agent.step)if max_rewards < rewards:max_rewards = rewardsagent.save()if __name__ == '__main__':main()
4.pi网络和v网络搭建:
class Pi_net(nn.Module):def __init__(self):super(Pi_net, self).__init__()self.net = nn.Sequential(nn.Linear(3, 64),nn.ReLU(),nn.Linear(64, 128),nn.ReLU(),nn.Linear(128, 256),nn.ReLU(),)self.mu = nn.Linear(256, 1)self.sigma = nn.Linear(256, 1)self.optim = torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=LR_pi)def forward(self, x):x = self.net(x)mu = torch.tanh(self.mu(x)) * 2sigma = F.softplus(self.sigma(x)) + 0.001return mu, sigma
这里要注意的是我们输出的动作是一个连续的动作,所以我们让神经网络输出期望(mu)和方差(sigma)根据mu和sigma使用torch.distributions.normal.Normal(mu, sigma)来构建一个正态分
布然后从中采用得出一个再-2到2之间的值。正因为我们要输出的动作大小有限制所以我们输出mu应当在-2到2之间。所以我们将输出的mu值经过tanh映射到-1到1之间再乘以2。同理由于方差为正所以让输出的方差经过softplus(RLUE的升级版)再加一个偏置就恒大于0了
class V_net(nn.Module):def __init__(self):super(V_net, self).__init__()self.net = nn.Sequential(nn.Linear(3, 64),nn.ReLU(),nn.Linear(64, 128),nn.ReLU(),nn.Linear(128, 256),nn.ReLU(),nn.Linear(256, 1),)self.optim = torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=LR_v)def forward(self, x):x = self.net(x)return x
4.构建agent
class Agent(object):def __init__(self):self.v = V_net() self.pi = Pi_net()self.old_pi = Pi_net() #旧策略网络self.old_v = V_net() #旧价值网络 用于计算上次更新与下次更新的差别 #ratioself.load()self.data = [] #用于存储经验self.step = 0def choose_action(self, s):with torch.no_grad():mu, sigma = self.old_pi(s)dis = torch.distributions.normal.Normal(mu, sigma) #构建分布a = dis.sample() #采样出一个动作return a.item()def push_data(self, transitions):self.data.append(transitions)def sample(self):l_s, l_a, l_r, l_s_, l_done = [], [], [], [], []for item in self.data:s, a, r, s_, done = iteml_s.append(torch.tensor([s], dtype=torch.float))l_a.append(torch.tensor([[a]], dtype=torch.float))l_r.append(torch.tensor([[r]], dtype=torch.float))l_s_.append(torch.tensor([s_], dtype=torch.float))l_done.append(torch.tensor([[done]], dtype=torch.float))s = torch.cat(l_s, dim=0)a = torch.cat(l_a, dim=0)r = torch.cat(l_r, dim=0)s_ = torch.cat(l_s_, dim=0)done = torch.cat(l_done, dim=0)self.data = []return s, a, r, s_, donedef updata(self):self.step += 1s, a, r, s_, done = self.sample()for _ in range(K_epoch):with torch.no_grad():'''loss_v'''td_target = r + GAMMA * self.old_v(s_) * (1 - done)'''loss_pi'''mu, sigma = self.old_pi(s)old_dis = torch.distributions.normal.Normal(mu, sigma)log_prob_old = old_dis.log_prob(a)td_error = r + GAMMA * self.v(s_) * (1 - done) - self.v(s)td_error = td_error.detach().numpy()A = []adv = 0.0for td in td_error[::-1]:adv = adv * GAMMA * LAMBDA + td[0]A.append(adv)A.reverse()A = torch.tensor(A, dtype=torch.float).reshape(-1, 1)mu, sigma = self.pi(s)new_dis = torch.distributions.normal.Normal(mu, sigma)log_prob_new = new_dis.log_prob(a)ratio = torch.exp(log_prob_new - log_prob_old)L1 = ratio * AL2 = torch.clamp(ratio, 1 - CLIP, 1 + CLIP) * Aloss_pi = -torch.min(L1, L2).mean()self.pi.optim.zero_grad()loss_pi.backward()self.pi.optim.step()loss_v = F.mse_loss(td_target.detach(), self.v(s))self.v.optim.zero_grad()loss_v.backward()self.v.optim.step()self.old_pi.load_state_dict(self.pi.state_dict())self.old_v.load_state_dict(self.v.state_dict())def save(self):torch.save(self.pi.state_dict(), 'pi.pth')torch.save(self.v.state_dict(), 'v.pth')print('...save model...')def load(self):try:self.pi.load_state_dict(torch.load('pi.pth'))self.v.load_state_dict(torch.load('v.pth'))print('...load...')except:pass
一些注意的点:
计算价值网络的损失值我们需要真实的价值值,真实的价值值当前动作的回报加上放缩因子gamma乘以旧价值网络估计的下一次状态的价值量(设置新旧的网络是为了使target固定一段时间加速收敛和DQN的原理一样)。然后得到target我们就可以用MSE计算损失来更新价值网络的参数了!
更新策略网络,我们需要优势函数A和新旧策略得出的动作的概率的的比值ratio。优势函数A是通过计算上面的target和旧价值网络预测的当前状态的差所得来的。但是我们这里对A做了些“手脚”即将所算出来的差值再从后面累加。因为当前动作所带来的优势是下面所有动作的优势的总和所以可以做个累加,具体看上面代码比较好理解。ratio的计算就是用oldpi和新的pi得出的分布,分别取出action的概率log值(原因是pytorch的方法就是输出概率的log值)得到log值后我们用torch.exp(old - new)的到新旧概率的比值。然后计算ratio*A和torch.clamp(ratio, 1-clip, 1+clip)*A的值(clamp是使ratio限制在1-clip到1+clip之间,即为了不让更新的差异前后过大)然后再去其中的最小值求平均。而我们的目的是使下次计算的到的A越大越好。所以应当加-号。最后让优化器更新网络。
5.最终效果:
训练了大概6000局分数还在不断上升后面得分会越来越高。
训练10000局的结果
倒立摆终于立起来啦!!
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解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57