标签：dom 学习 target numpy param load hub 根据 logs
pytorch比tenserflow简单。
所以我们模仿用tensorflow写的强化学习。
学习资料:
Torch 是神经网络库, 那么也可以拿来做强化学习, 之前我用另一个强大神经网络库 Tensorflow 来制作了这一个 从浅入深强化学习教程, 你同样也可以用 PyTorch 来实现, 这次我们就举 DQN 的例子, 我对比了我的 Tensorflow DQN 的代码, 发现 PyTorch 写的要简单很多. 如果对 DQN 或者强化学习还没有太多概念, 强烈推荐我的这个DQN动画短片, 让你秒懂DQN. 还有强推这套花了我几个月来制作的强化学习教程!
这次除了 Torch 自家模块, 我们还要导入 Gym 环境库模块, 如何安装 gym 模块请看这节教程.
import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import numpy as np import gym # 超参数 BATCH_SIZE = 32 LR = 0.01 # learning rate EPSILON = 0.9 # 最优选择动作百分比 GAMMA = 0.9 # 奖励递减参数 TARGET_REPLACE_ITER = 100 # Q 现实网络的更新频率 MEMORY_CAPACITY = 2000 # 记忆库大小 env = gym.make(‘CartPole-v0‘) # 立杆子游戏 env = env.unwrapped N_ACTIONS = env.action_space.n # 杆子能做的动作 N_STATES = env.observation_space.shape[0] # 杆子能获取的环境信息数
DQN 当中的神经网络模式, 我们将依据这个模式建立两个神经网络, 一个是现实网络 (Target Net), 一个是估计网络 (Eval Net).
class Net(nn.Module): def __init__(self, ): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(N_STATES, 10) self.fc1.weight.data.normal_(0, 0.1) # initialization self.out = nn.Linear(10, N_ACTIONS) self.out.weight.data.normal_(0, 0.1) # initialization def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = F.relu(x) actions_value = self.out(x) return actions_value
简化的 DQN 体系是这样, 我们有两个 net, 有选动作机制, 有存经历机制, 有学习机制.
class DQN(object): def __init__(self): # 建立 target net 和 eval net 还有 memory def choose_action(self, x): # 根据环境观测值选择动作的机制 return action def store_transition(self, s, a, r, s_): # 存储记忆 def learn(self): # target 网络更新 # 学习记忆库中的记忆
class DQN(object): def __init__(self): self.eval_net, self.target_net = Net(), Net() self.learn_step_counter = 0 # 用于 target 更新计时 self.memory_counter = 0 # 记忆库记数 self.memory = np.zeros((MEMORY_CAPACITY, N_STATES * 2 + 2)) # 初始化记忆库 self.optimizer = torch.optim.Adam(self.eval_net.parameters(), lr=LR) # torch 的优化器 self.loss_func = nn.MSELoss() # 误差公式 def choose_action(self, x): x = Variable(torch.unsqueeze(torch.FloatTensor(x), 0)) # 这里只输入一个 sample if np.random.uniform() < EPSILON: # 选最优动作 actions_value = self.eval_net.forward(x) action = torch.max(actions_value, 1)[1].data.numpy()[0, 0] # return the argmax else: # 选随机动作 action = np.random.randint(0, N_ACTIONS) return action def store_transition(self, s, a, r, s_): transition = np.hstack((s, [a, r], s_)) # 如果记忆库满了, 就覆盖老数据 index = self.memory_counter % MEMORY_CAPACITY self.memory[index, :] = transition self.memory_counter += 1 def learn(self): # target net 参数更新 if self.learn_step_counter % TARGET_REPLACE_ITER == 0: self.target_net.load_state_dict(self.eval_net.state_dict()) self.learn_step_counter += 1 # 抽取记忆库中的批数据 sample_index = np.random.choice(MEMORY_CAPACITY, BATCH_SIZE) b_memory = self.memory[sample_index, :] b_s = Variable(torch.FloatTensor(b_memory[:, :N_STATES])) b_a = Variable(torch.LongTensor(b_memory[:, N_STATES:N_STATES+1].astype(int))) b_r = Variable(torch.FloatTensor(b_memory[:, N_STATES+1:N_STATES+2])) b_s_ = Variable(torch.FloatTensor(b_memory[:, -N_STATES:])) # 针对做过的动作b_a, 来选 q_eval 的值, (q_eval 原本有所有动作的值) q_eval = self.eval_net(b_s).gather(1, b_a) # shape (batch, 1) q_next = self.target_net(b_s_).detach() # q_next 不进行反向传递误差, 所以 detach q_target = b_r + GAMMA * q_next.max(1)[0] # shape (batch, 1) loss = self.loss_func(q_eval, q_target) # 计算, 更新 eval net self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step()
按照 Qlearning 的形式进行 off-policy 的更新. 我们进行回合制更行, 一个回合完了, 进入下一回合. 一直到他们将杆子立起来很久.
dqn = DQN() # 定义 DQN 系统 for i_episode in range(400): s = env.reset() while True: env.render() # 显示实验动画 a = dqn.choose_action(s) # 选动作, 得到环境反馈 s_, r, done, info = env.step(a) # 修改 reward, 使 DQN 快速学习 x, x_dot, theta, theta_dot = s_ r1 = (env.x_threshold - abs(x)) / env.x_threshold - 0.8 r2 = (env.theta_threshold_radians - abs(theta)) / env.theta_threshold_radians - 0.5 r = r1 + r2 # 存记忆 dqn.store_transition(s, a, r, s_) if dqn.memory_counter > MEMORY_CAPACITY: dqn.learn() # 记忆库满了就进行学习 if done: # 如果回合结束, 进入下回合 break s = s_
标签：dom 学习 target numpy param load hub 根据 logs
原文地址：http://www.cnblogs.com/CATHY-MU/p/7799632.html
