算法

一、baseline

原理

策略梯度算法
目标：通过训练，增加好动作的概率，减小不好动作被采集到的概率。
实现：$$▽J\approx E[Q(s,a)▽\log \pi (a|s)]$$

缺点：不稳定，收敛速度慢的缺点(因此actor-critic算法致力于解决这两个问题。)

对于稳定这个问题，从数学上，可以通过减小梯度的方差来实现。

在Reinforce方法中，使用贴现的总奖励作为策略梯度中关于net梯度前的系数。
下面主要指更新曲折。

对于一个有３种可以选择的动作的状态而言。
在情况一中，３个动作的Q值有两个正一个负，则一定会在前两个正的动作中进行选择；
在情况二中，３个动作的Q值三个都是正的，但是第三个动作的Q值特别小，但是在这种情况下，这个动作不可避免会被选到。
为了尽可能降低这种状况的影响，我们可以采取采样多个样本来应对这种情况；同时我们可以采用一种Q-Learning中提到的baseline的方法。

通过采用baseline的方法
1)、既可以产生有区分的动作，
2)、同时也可以减小训练过程中多次实验带来的方差
从而达到稳定的目的。
但是要注意，这里所说的baseline，是与状态无关的。

代码

代码如下
1、获取参数

GAMMA = 0.99
LEARNING_RATE = 0.001
ENTROPY_BETA = 0.01
BATCH_SIZE = 8
REWARD_STEPS = 10
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--baseline", default=False, action='store_true', help="Enable mean baseline")
args = parser.parse_args()

2、创建环境

env = gym.make("CartPole-v0")

3、记录器

writer = SummaryWriter(comment="-cartpole-pg" + "-baseline=%s" % args.baseline)

4、定义网络

 net = PGN(env.observation_space.shape[0], env.action_space.n)
print(net)

其中net为
class PGN(nn.Module):
def init(self, input_size, n_actions):
super(PGN, self).init()
self.net = nn.Sequential(
nn.Linear(input_size, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, n_actions)
)
def forward(self, x):
return self.net(x)

5、定义行动者

agent = ptan.agent.PolicyAgent(net, preprocessor=ptan.agent.float32_preprocessor,
apply_softmax=True)

这里采用ptan中的打包好的策略智能体。

ptan.agent.float32_preprocessor表示数据格式时float32的tensor，使用softmax，默认根据概率分布选择动作。
关于softmax中维度的选择，参见链接，默认axis=1，就是得到行中最大值的索引。

6、定义“经验收集装置”

exp_source = ptan.experience.ExperienceSourceFirstLast(env, agent, gamma=GAMMA, steps_count=REWARD_STEPS)

定义好之后，可以通过之后的for循环不断获取一个episode的值，其中每个episode中步数为REWARD_STEPS。

经验收集有两个函数可以实现：
ExperienceSource、ExperienceSourceFirstLast
第一个函数返回每一步的s，a，r；
第二个函数返回头状态，头动作，尾状态以及总奖励（贴现）。这里我们选择的就是第二种。

还需要注意的是：使用ExperienceSource的每个episode中我们设置了一个固定的步数。所以在一个episode中，可能并没有跑完整个任务，因此当执行下一个episode时，起始状态就是上一个episode的最后状态？？？

7、定义优化器

optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=LEARNING_RATE)

8、定义各种变量

total_rewards = [] #记录一幕的总奖励，这里指的是一幕中共进行的episode（这里指定10步为一个episode）数.
step_idx = 0 #记录当前是第几个episode
done_episodes = 0 #记录完整的一幕的个数
reward_sum = 0.0 #以每次的episode为一个单位，累加
batch_states, batch_actions, batch_scales = [], [], []

9、数据收集

##############每走10步收集一次数据#####################
for step_idx, exp in enumerate(exp_source):
##一直累加总奖励
reward_sum += exp.reward
##这里的baseline是平均奖励，与状态无关。
baseline = reward_sum / (step_idx + 1)
writer.add_scalar("baseline", baseline, step_idx)
##将这10步中的状态、动作作为batch中的一条append进去
batch_states.append(exp.state)
batch_actions.append(int(exp.action))
##!!!!!当baseline不是0的时候，就将此10步中每一步都减去baseline的差值作为系数
if args.baseline:
batch_scales.append(exp.reward - baseline)
else:
batch_scales.append(exp.reward)
##############当一幕结束时，会返回一幕中总共运行的episode数，以及最后100个episode数
# handle new rewards
new_rewards = exp_source.pop_total_rewards()
if new_rewards:
done_episodes += 1
reward = new_rewards[0]
total_rewards.append(reward)
mean_rewards = float(np.mean(total_rewards[-100:]))
print("%d: reward: %6.2f, mean_100: %6.2f, episodes: %d" % (
step_idx, reward, mean_rewards, done_episodes))
writer.add_scalar("reward", reward, step_idx)
writer.add_scalar("reward_100", mean_rewards, step_idx)
writer.add_scalar("episodes", done_episodes, step_idx)
if mean_rewards > 195:
print("Solved in %d steps and %d episodes!" % (step_idx, done_episodes))
break
###############当记录的数据不满BATCH_SIZE也就是８的时候，先不计算损失，等前几个状态过去以后，之后每加一个数据都会计算损失以及更新参数。
if len(batch_states) < BATCH_SIZE:
continue
states_v = torch.FloatTensor(batch_states)
batch_actions_t = torch.LongTensor(batch_actions)
batch_scale_v = torch.FloatTensor(batch_scales)

这里有几件事我们需要清楚：
１、CartPole-v0游戏奖励设定：当杆的角度大于15度的时候游戏就会终止，为了获得更多的奖励，需要动态调节小车的前进方向，以使agent可以较长时间获得奖励；
２、ExperienceSourceFirstLast虽然得到的只有初始和结束时的状态以及初始动作值，看源码实现以及print可以发现，其每一条记录（即10步）的初始状态，都是上一条记录中的第二条记录。也就是说，在电脑中游戏是一步一步运行，但是记录的确实隔一步记录此后的10步。
３、 由实验以及，以上分析可以得到exp_source.pop_total_rewards()得到的，其实是总共运行的步数。
可以通过在experiencesourcefirstlast的__iter__中print(exp)得到。
４、而exp.reward()是每一次获得的带贴现10步的奖励，这个reward才是真正训练用得到的奖励，total_rewards仅仅是为了展示总奖励以及方差等特征。
５、由于batch_value/batch_action中每次append的都是experiencesourcefirstlast中得到的初始状态以及初始动作，也就是说都是一个；又因为在后面if len(batch_states) < BATCH_SIZE: continue以及batch_states.clear() batch_actions.clear() batch_scales.clear()使得每次数据到达batch以后就会执行训练以及清空。
10、计算损失、优化

　　states_v = torch.FloatTensor(batch_states)
batch_actions_t = torch.LongTensor(batch_actions)
batch_scale_v = torch.FloatTensor(batch_scales)
optimizer.zero_grad()
logits_v = net(states_v)
log_prob_v = F.log_softmax(logits_v, dim=1)
log_prob_actions_v = batch_scale_v * log_prob_v[range(BATCH_SIZE), batch_actions_t]
loss_policy_v = -log_prob_actions_v.mean()
loss_policy_v.backward(retain_graph=True)
grads = np.concatenate([p.grad.data.numpy().flatten()
for p in net.parameters()
if p.grad is not None])
prob_v = F.softmax(logits_v, dim=1)
entropy_v = -(prob_v * log_prob_v).sum(dim=1).mean()
entropy_loss_v = -ENTROPY_BETA * entropy_v
entropy_loss_v.backward()
optimizer.step()
loss_v = loss_policy_v + entropy_loss_v

首先是转换为tensor，优化器梯度清空。
然后是计算两个损失的梯度，分别是策略梯度损失和熵损失。

(1)、策略梯度损失：
首先通过网络得到二维数据，分别是样本数＊动作数，即８＊２；
然后对于每一个样本，也就是对于动作取logsoftmax,得到对于每个动作的log概率分布；
其次将(每次的10步贴现奖励－baseline)作为系数，乘以对应动作的log概率得到8条数据；
最后做了期望处理，以及最大化奖励变最小化损失后，加负号。
注意！这里其实求的是损失，但是由于我们计算的梯度确实与前面的R、b无关，所以可以将公式写作：
$$▽J1\approx -E[(R-b)▽\log \pi (a|s)]$$

这里的关于python的技巧有：
１、梯度回传以后，防止变量的图结构丢失，通俗来讲就是先把梯度保存，等下次回传完熵损失以后一起进行优化
２、flatten()可以使numpy对象返回一维数组；np.concatenate实现对一维数组的拼接。

(2)、熵损失
其最终实现的公式为
$$▽J2\approx E[\beta ▽(\pi (s)\ast log\pi (s))]$$因为熵本身前面有负号，这样最大化熵，也就是最小化正的这个公式。
最大熵公式可以保证在探索的时候尽可能随机，而不是快速收敛到局部最优。

最后一部分就是执行优化参数。
11、计算参数更新前后的相对熵(KL散度)

new_logits_v = net(states_v)
new_prob_v = F.softmax(new_logits_v, dim=1)
kl_div_v = -((new_prob_v / prob_v).log() * prob_v).sum(dim=1).mean()
writer.add_scalar("kl", kl_div_v.item(), step_idx)

如题，用来验证更新前后两个分布之间的相似程度。

关于熵的这部分：详见强化学习中的基础数学知识

12、tensorboardX

writer.add_scalar("kl", kl_div_v.item(), step_idx)
writer.add_scalar("baseline", baseline, step_idx)
writer.add_scalar("entropy", entropy_v.item(), step_idx)
writer.add_scalar("batch_scales", np.mean(batch_scales), step_idx)
writer.add_scalar("loss_entropy", entropy_loss_v.item(), step_idx)
writer.add_scalar("loss_policy", loss_policy_v.item(), step_idx)
writer.add_scalar("loss_total", loss_v.item(), step_idx)
writer.add_scalar("grad_l2", np.sqrt(np.mean(np.square(grads))), step_idx)
writer.add_scalar("grad_max", np.max(np.abs(grads)), step_idx)
writer.add_scalar("grad_var", np.var(grads), step_idx)

值得关注的是
前面数据收集中提到的记录的一幕episode的R以及最后100幕R的平均；
以及梯度方差。

二、Actor-Critic

代码

参数部分

GAMMA = 0.99
LEARNING_RATE = 0.001
ENTROPY_BETA = 0.01
BATCH_SIZE = 128
NUM_ENVS = 50

REWARD_STEPS = 4
CLIP_GRAD = 0.1
这里的CLIP_GRAD用来当做梯度L２范数的阈值，步数在ＰＧ中１０步，但是这里用了未来的值函数，即ＴＤ，所以不用那么多。

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--cuda", default=False, action="store_true", help="Enable cuda")
parser.add_argument("-n", "--name", required=True, help="Name of the run")
args = parser.parse_args()
device = torch.device("cuda" if args.cuda else "cpu")

这部分一样。

多个环境同时

make_env = lambda: ptan.common.wrappers.wrap_dqn(gym.make("PongNoFrameskip-v4"))
envs = [make_env() for _ in range(NUM_ENVS)]
writer = SummaryWriter(comment="-pong-a2c_" + args.name)

这里我感觉也不需要太纠结，环境到底是怎么定义的，只需要记住这种方法既可以，对于wrap_dqn可以看看，然而看了以后还是看不太懂，等前面看ｄｑｎ再说，感觉就是把最原始的环境按照自己的想法包装再包装。下面就是这个函数，这一些分别是前一个环境作为参数作为父类，传入。

def wrap_dqn(env, stack_frames=4, episodic_life=True, reward_clipping=True):
"""Apply a common set of wrappers for Atari games."""
assert 'NoFrameskip' in env.spec.id
if episodic_life:
env = EpisodicLifeEnv(env)
env = NoopResetEnv(env, noop_max=30)
env = MaxAndSkipEnv(env, skip=4)
if 'FIRE' in env.unwrapped.get_action_meanings():
env = FireResetEnv(env)
env = ProcessFrame84(env)
env = ImageToPyTorch(env)
env = FrameStack(env, stack_frames)
if reward_clipping:
env = ClippedRewardsWrapper(env)
return env

网络

下面这个是网络模型，因为这个传入的是图片，所以需要用到卷积。
首先是三层卷积，分别用Relu函数激活，就是ｂｏｄｙ部分，后面是策略函数和值函数，他们都公用面卷积的部分。这两个函数的输入是一个数字，代表输入数据的维度，其中使用np.prod将多维的tensor转为所有维度相乘的一个数字。这是作为网络结构的部分，作为真实的传入数据，是通过归一化，然后view(fx.size()[0], -1)将得到的batchsize行的一维数据，这里fx.size()的格式是（batchsize，channels，x，y）。
这里的策略函数输出的是动作的序号。

class AtariA2C(nn.Module):
def __init__(self, input_shape, n_actions):
super(AtariA2C, self).__init__()
self.conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(input_shape[0], 32, kernel_size=8, stride=4),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=4, stride=2),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1),
nn.ReLU()
)
conv_out_size = self._get_conv_out(input_shape)
self.policy = nn.Sequential(
nn.Linear(conv_out_size, 512),
nn.ReLU(),
nn.Linear(512, n_actions)
)
self.value = nn.Sequential(
nn.Linear(conv_out_size, 512),
nn.ReLU(),
nn.Linear(512, 1)
)
def _get_conv_out(self, shape):
o = self.conv(torch.zeros(1, *shape))
return int(np.prod(o.size()))
def forward(self, x):
fx = x.float() / 256
conv_out = self.conv(fx).view(fx.size()[0], -1)
return self.policy(conv_out), self.value(conv_out)

the same of 下面连续的对应部分

这一部分的一个新的发现可能是关于with里的这个if tracker.reward(new_rewards[0], step_idx): break，还有就是with也是顺序进行的，当进行到最后就退出了。

exp_source = ptan.experience.ExperienceSourceFirstLast(envs, agent, gamma=GAMMA, steps_count=REWARD_STEPS)
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=LEARNING_RATE, eps=1e-3)
batch = []
with common.RewardTracker(writer, stop_reward=18) as tracker:
with ptan.common.utils.TBMeanTracker(writer, batch_size=10) as tb_tracker:
for step_idx, exp in enumerate(exp_source):
batch.append(exp)
# handle new rewards
new_rewards = exp_source.pop_total_rewards()
if new_rewards:
if tracker.reward(new_rewards[0], step_idx):
break
if len(batch) < BATCH_SIZE:
continue
states_v, actions_t, vals_ref_v = unpack_batch(batch, net, device=device)
batch.clear()

loss

Value

根据前面的分析，第二个是值函数，计算的均方误差损失就可以得到值函数的损失了。

optimizer.zero_grad()
logits_v, value_v = net(states_v)
loss_value_v = F.mse_loss(value_v.squeeze(-1), vals_ref_v)

Policy

这个地方和前面baseline的方法一样

log_prob_v = F.log_softmax(logits_v, dim=1)
adv_v = vals_ref_v - value_v.squeeze(-1).detach()
log_prob_actions_v = adv_v * log_prob_v[range(BATCH_SIZE), actions_t]
loss_policy_v = -log_prob_actions_v.mean()

entroy

prob_v = F.softmax(logits_v, dim=1)
entropy_loss_v = ENTROPY_BETA * (prob_v * log_prob_v).sum(dim=1).mean()

三、连续动作Actor-Critic

代码

参数

一样的首先是关于参数的设置。默认关闭cuda，如果需要开启，就在终端运行的时候加上–cuda，就会因为store_true将args.cuda设置为True。－n这个参数是必须需要的，因为有required选项。

　#定义结构
　parser = argparse.ArgumentParser()
　#设置需要的参数
parser.add_argument("--cuda", default=False, action='store_true', help='Enable CUDA')
parser.add_argument("-n", "--name", required=True, help="Name of the run")
#实例化
args = parser.parse_args()
#设置运行的设备，新建文件夹
device = torch.device("cuda" if args.cuda else "cpu")
save_path = os.path.join("saves", "a2c-" + args.name)
os.makedirs(save_path, exist_ok=True)

env

设置两个一样的环境，用来一个用来产生数据，一个用来测试模型。

env = gym.make(ENV_ID)
test_env = gym.make(ENV_ID)

agent

net = model.ModelA2C(env.observation_space.shape[0], env.action_space.shape[0]).to(device)
agent = model.AgentA2C(net, device=device)
exp_source = ptan.experience.ExperienceSourceFirstLast(env, agent, GAMMA, steps_count=REWARD_STEPS)

１、其中的net就是agent的核心部分，输入是状态，输出是动作的均值，方差，以及对于输入状态值函数的估计。其中的.to(device)的作用是将所有最开始读取数据时的tensor变量copy一份到device所指定的GPU上去，之后的运算都在GPU上进行。
关于策略函数
(1)之前离散状态的时候是一般只一个可以选择的动作，且这个动作有几个可以选择的值，每个值都有一定概率被选择;
(2)对于连续动作控制来说，一般是多个可以选择的动作，且每个动作的都有一个可以取值的区间。
如果我们只用网络的输出作为选择的动作，那不利于探索，为了增加随机性的成分。我们选择输出正太分布的均值和方差来描述值的概率分布。
关于值函数
值函数就是在公用网络部分self.base输出之后，再接一层，输出一个scale。

(不知为啥，两个__中间的部分被加粗了)
class ModelA2C(nn.Module):
           def init(self, obs_size, act_size):
                      super(ModelA2C, self).init()

                      self.base = nn.Sequential(
                        nn.Linear(obs_size, HID_SIZE),
                        nn.ReLU(),
                        )

                        self.mu = nn.Sequential(
                        nn.Linear(HID_SIZE, act_size),
                        nn.Tanh(),
                       )
           
tanh使得均值取值在-1到１之间，这里因为我们将电机的取值也量化在０－１之间

                       self.var = nn.Sequential(
                       nn.Linear(HID_SIZE, act_size),
                        nn.Softplus(),
                        )
           
softplus可以看做正的平滑的relu函数

            self.value = nn.Linear(HID_SIZE, 1)
直接输出作为值函数

            def forward(self, x):
                        base_out = self.base(x)
                       return self.mu(base_out), self.var(base_out), self.value(base_out)

２、调用agent类

class AgentA2C(ptan.agent.BaseAgent):
def __init__(self, net, device="cpu"):
self.net = net
self.device = device
def __call__(self, states, agent_states):
states_v = ptan.agent.float32_preprocessor(states).to(self.device)
mu_v, var_v, _ = self.net(states_v)
mu = mu_v.data.cpu().numpy()
sigma = torch.sqrt(var_v).data.cpu().numpy()
actions = np.random.normal(mu, sigma)
actions = np.clip(actions, -1, 1)
return actions, agent_states

可以看到agent类继承了父类BaseAgent。同时调用的时候，首先给赋给他之前定义的网络，以及网络需要运行的设备。这里再明确设备是因为，在定义网络的时候会定义网络运行的设备，同时呢，我们的数据也必须在那个设备上，因此有了states_v = ptan.agent.float32_preprocessor(states).to(self.device)
将得到的mu,和开方后的方差，也就是标准差移动到cpu，使用numpy进行运算采样（因为numpy只能运行在cpu），并限制区间，得到最终的action。
3、定义迭代器
这个函数一节讲过，但是当时理解不是很深入，于是再来重新补充下。
（１）我们知道这个迭代器输出的是一条从当前状态走REWARD_STEPS步过程中的记录；
（２）这个迭代器每次返回的是“一条数据”；
（３）因为可能遇到终止状态，因此每条这样的样本中包含的实际样本数可能小于REWARD_STEPS；
（４）这个迭代器其实是具有超前视角的，就是说虽然它能提前感知到结束，但是它实际中每次只走一步，所以对于last_states而言，会有REWARD_STEPS个None
（５）还有一个重要的点，是关于这个pop_total_rewards或者pop_rewards_steps函数输出的reward，它输出的reward的来源是在class ExperienceSource的迭代中，这里面的总奖励是不贴现的，所以也可以代表步数。当然这个步数，也就是最终得到的样本数。因为像前面说的，实际中还是走了一步。因此呢，还是得等到没有实际中没有下一步可以走的时候，就会输出这个结果。

优化器

optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=LEARNING_RATE)
这个没什么好说的

batch和best_reward

batch = []
best_reward
= None

batch用来装样本，best_reward用来放目前最有的奖励，用来判断是否保存样本。

wtiter

writer = SummaryWriter(comment="-a2c_" + args.name)
with ptan.common.utils.RewardTracker(writer) as tracker:
with ptan.common.utils.TBMeanTracker(writer, batch_size=10) as tb_tracker:

首先是定义一个可以用来记录的tensorboard的记录器
１、第一句话是命名一个RewardTracker实例

class RewardTracker:
def __init__(self, writer, min_ts_diff=1.0):
"""
Constructs RewardTracker
:param writer: writer to use for writing stats
:param min_ts_diff: minimal time difference to track speed
"""
self.writer = writer
self.min_ts_diff = min_ts_diff
def __enter__(self):
self.ts = time.time()
self.ts_frame = 0
self.total_rewards = []
return self
def __exit__(self, *args):
self.writer.close()
def reward(self, reward, frame, epsilon=None):
self.total_rewards.append(reward)
mean_reward = np.mean(self.total_rewards[-100:])
ts_diff = time.time() - self.ts
if ts_diff > self.min_ts_diff:
#这里因为是当一个回合结束时才能得到frame,而这个frame是总共的步数，不会因为done清０，所以这个差值就是主函数中的steps
speed = (frame - self.ts_frame) / ts_diff
self.ts_frame = frame
self.ts = time.time()
epsilon_str = "" if epsilon is None else ", eps %.2f" % epsilon
print("%d: done %d episodes, mean reward %.3f, speed %.2f f/s%s" % (
frame, len(self.total_rewards), mean_reward, speed, epsilon_str
))
sys.stdout.flush()
self.writer.add_scalar("speed", speed, frame)
if epsilon is not None:
self.writer.add_scalar("epsilon", epsilon, frame)
self.writer.add_scalar("reward_100", mean_reward, frame)
self.writer.add_scalar("reward", reward, frame)
return mean_reward if len(self.total_rewards) > 30 else None

作为with进来的，需要有__enter__,进来就会执行，走的时候就__exit__。
这里重点来看这个reward函数。
传进来的参数从后面的代码（在下面）一节来看，有这一个回合的总建立，以及总共进行的步数。
（１）对于奖励的部分
首先添加总奖励
然后取最后100回合的平均总奖励，并记录
记录当前回合的奖励
（２）速度
这个地方比较迷
至于这个速度的表达为：
这个速度是当前这一回合步数（因为在主函数中的序号是不会停的），除以这一回合的所用的时间。

不太清楚这个值到底代表什么？？？
２、第二句话

class TBMeanTracker:
"""
TensorBoard value tracker: allows to batch fixed amount of historical values and write their mean into TB
Designed and tested with pytorch-tensorboard in mind
"""
def __init__(self, writer, batch_size):
"""
:param writer: writer with close() and add_scalar() methods
:param batch_size: integer size of batch to track
"""
assert isinstance(batch_size, int)
assert writer is not None
self.writer = writer
self.batch_size = batch_size
def __enter__(self):
self._batches = collections.defaultdict(list)
return self
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
self.writer.close()
@staticmethod
def _as_float(value):
assert isinstance(value, (float, int, np.ndarray, np.generic, torch.autograd.Variable)) or torch.is_tensor(value)
tensor_val = None
if isinstance(value, torch.autograd.Variable):
tensor_val = value.data
elif torch.is_tensor(value):
tensor_val = value
if tensor_val is not None:
return tensor_val.float().mean().item()
elif isinstance(value, np.ndarray):
return float(np.mean(value))
else:
return float(value)
def track(self, param_name, value, iter_index):
assert isinstance(param_name, str)
assert isinstance(iter_index, int)
data = self._batches[param_name]
data.append(self._as_float(value))
if len(data) >= self.batch_size:
self.writer.add_scalar(param_name, np.mean(data), iter_index)
data.clear()

首先判断batch_size类型是否是int,writer如果不是Ｎone则通过。
接下来生成一个默认的字典，值类型是list。同时注意到这里的return　self。这个语句可以用来返回实例自身，可以用于循环调用方法。见链接python中 return self的作用
_as_float是一个类内定义的函数，提供下面函数track使用。

torch.autograd.Variable是可以自动计算梯度的变量
torch.is_tensor判断是否是是否是tensor
这里首先判断是不是tensor类型，如果是并且非空，就取均值。如果是numpy类型，也取平均。这也就暗示输入的步数确实不是一个。

这里输出了float类型的值以后，首先以传入参数为键，定义空列表，然后将刚得到的float赋值给他。最终记录的是达到batch_size以后的一个回合平均步数，横坐标是总步数。

这里有个很奇怪的现象，就是上面提到的，输入的一个回合的步数确实不是一个值，可能是２或者３个或者一个，而且对应的总奖励确实也不是一个。这就很让人疑惑。
握草！！！要哭惹！！！
再次提醒，外置硬盘系统一定不要移动硬盘，要不它会悄悄掉线，然后将你写的csdn抹杀。。。。。。。。。。。。。
从来亿遍！！！
就是哈，刚才我在这个地方写了个，可把我牛逼坏了，叉会腰，是怎么回事呢？
就是我在reward函数中加了个标志位

def reward(self, reward, frame, epsilon=None):
self.total_rewards.append(reward)
mean_reward = np.mean(self.total_rewards[-100:])
ts_diff = time.time() - self.ts
if ts_diff > self.min_ts_diff:
#这里因为是当一个回合结束时才能得到frame,而这个frame是总共的步数，不会因为done清０，所以这个差值就是主函数中的steps
speed = (frame - self.ts_frame) / ts_diff
self.ts_frame = frame
self.ts = time.time()
epsilon_str = "" if epsilon is None else ", eps %.2f" % epsilon
print("%d: done %d episodes, mean reward %.3f, speed %.2f f/s%s" % (
frame, len(self.total_rewards), mean_reward, speed, epsilon_str
))
sys.stdout.flush()
self.writer.add_scalar("speed", speed, frame)
else:
print("恭喜找到ｂｕｇ")
if epsilon is not None:
self.writer.add_scalar("epsilon", epsilon, frame)
self.writer.add_scalar("reward_100", mean_reward, frame)
self.writer.add_scalar("reward", reward, frame)
return mean_reward if len(self.total_rewards) > 30 else None

然后结果是这样

就是说原因是因为时间没有达到要求，因此没有出发输出函数。
第二个叉会腰呢是因为，顺藤摸瓜，我发现之前的平均步数的函数的理解也是不对的，也是标志位：

def _as_float(value):
# print('dfsdfdsf',value)
assert isinstance(value, (float, int, np.ndarray, np.generic, torch.autograd.Variable)) or torch.is_tensor(value)
tensor_val = None
if isinstance(value, torch.autograd.Variable):
tensor_val = value.data
elif torch.is_tensor(value):
tensor_val = value
if tensor_val is not None:
print('eee',tensor_val.float().mean().item())
return tensor_val.float().mean().item()
elif isinstance(value, np.ndarray):
print('rrrrr')
return float(np.mean(value))
else:
print('ttttt')
return float(value)

得到下图

同样的东西写两遍真是恶心。。。
不多说了，自己看。
不对，还有个总结
－－－－－－－－－－－－－总结－－－－－－－－－－－－
总的来说
首先定义奖励函数，用来记录当前奖励以及平均奖励
然后定义步数函数，用来记录一个batch样本中的平均回合步数

获取样本

就是说我们获取的是一个包含起始状态与２步以后的状态，以及动作，奖励的数据，与是否是终止状态无关，或者说没有太大关系，唯一的关系是，可能一个样本记录的中间步数少于２步，当在接近终止状态时。

for step_idx, exp in enumerate(exp_source):

从迭代器中取出一条上面介绍的样本。其中包括样本的序号（从不清０），以及样本数据。

记录

这就用到上面介绍的记录器了

rewards_steps = exp_source.pop_rewards_steps()
if rewards_steps:
#zip多个可迭代对象的对应位置元素打包组成元祖对象，list(zip)可以转为数组，zip(*list(zip))可以将可迭代对象进行解压成多个列表
rewards, steps = zip(*rewards_steps)
tb_tracker.track("episode_steps", steps[0], step_idx)
tracker.reward(rewards[0], step_idx)

这里弹出的是回合奖励和回合步数的打包成的元祖对象，得到返回之后，首先进行解包，然后将当前奖励和（回合数、总步数）发给记录器进行记录。

test

这一段是测试代码

if step_idx % TEST_ITERS == 0:
ts = time.time()
rewards, steps = test_net(net, test_env, device=device)
print("Test done is %.2f sec, reward %.3f, steps %d" % (
time.time() - ts, rewards, steps))
writer.add_scalar("test_reward", rewards, step_idx)
writer.add_scalar("test_steps", steps, step_idx)
if best_reward is None or best_reward < rewards:
if best_reward is not None:
print("Best reward updated: %.3f -> %.3f" % (best_reward, rewards))
name = "best_%+.3f_%d.dat" % (rewards, step_idx)
fname = os.path.join(save_path, name)
#这里是保存的模型的参数，到指定的.bat文件
torch.save(net.state_dict(), fname)
best_reward = rewards

其中测试网络如下：

def test_net(net, env, count=10, device="cpu"):
rewards = 0.0
steps = 0
for _ in range(count):
obs = env.reset()
while True:
obs_v = ptan.agent.float32_preprocessor([obs]).to(device)
mu_v = net(obs_v)[0]
action = mu_v.squeeze(dim=0).data.cpu().numpy()
action = np.clip(action, -1, 1)
obs, reward, done, _ = env.step(action)
rewards += reward
steps += 1
if done:
break
return rewards / count, steps / count

这里是在cpu上定义了
哎ｗｃ,我要枯了啊，我昨晚写的又没保存。。。ｒ哦

哎，真心枯了。。。
再来亿遍
以上是测试网络，网路里直接将均值作为动作。当平均奖励大于最好的，就更新。

batch数据解压

states_v, actions_v, vals_ref_v = 
common.unpack_batch_a2c(batch, net, last_val_gamma=GAMMA ** REWARD_STEPS, device=device)
batch.clear()

def unpack_batch_a2c(batch, net, last_val_gamma, device="cpu"):
"""
Convert batch into training tensors
:param batch:
:param net:
:return: states variable, actions tensor, reference values variable
"""
states = []
actions = []
rewards = []
not_done_idx = []
last_states = []
for idx, exp in enumerate(batch):
states.append(exp.state)
actions.append(exp.action)
rewards.append(exp.reward)
#当最后一个状态
if exp.last_state is not None:
not_done_idx.append(idx)
last_states.append(exp.last_state)
states_v = ptan.agent.float32_preprocessor(states).to(device)
actions_v = torch.FloatTensor(actions).to(device)
print(not_done_idx)
# handle rewards
rewards_np = np.array(rewards, dtype=np.float32)
if not_done_idx:
last_states_v = ptan.agent.float32_preprocessor(last_states).to(device)
#得到网络中输出的当前状态的值函数
last_vals_v = net(last_states_v)[2]
#只要二维数组的第一个维度的值
last_vals_np = last_vals_v.data.cpu().numpy()[:, 0]
#得到初始状态的值函数V(s)=r+yr+yyV(s+1)
rewards_np[not_done_idx] += last_val_gamma * last_vals_np
ref_vals_v = torch.FloatTensor(rewards_np).to(device)
return states_v, actions_v, ref_vals_v

这个地方我当时还测试了一下，确实就是如我所料，就是如下图所示，选５步的时候，中间５个没有。
还有就是几个需要注意的地方：
(1)vs = r+yr+yyvs+1…
(2)有的是ptan.agent.float32_preprocessor(last_states).to(device)
有的直接torch.FloatTensor(actions).to(device)，看源码，两者的区别就是前者首先将数据变为ndarry再ｔｅｎｓｏｒ。
(3)输出为s,a,vs(真)

loss

vloss

optimizer.zero_grad()
mu_v, var_v, value_v = net(states_v)
loss_value_v = F.mse_loss(value_v.squeeze(-1), vals_ref_v)

就是显然的均方误差损失，真实值用的是ＴＤ。

p loss

adv_v = vals_ref_v.unsqueeze(dim=-1) - value_v.detach()
log_prob_v = adv_v * calc_logprob(mu_v, var_v, actions_v)
loss_policy_v = -log_prob_v.mean()

其中calc_logprob为

def calc_logprob(mu_v, var_v, actions_v):
p1 = - ((mu_v - actions_v) ** 2) / (2*var_v.clamp(min=1e-3))
p2 = - torch.log(torch.sqrt(2 * math.pi * var_v))
return p1 + p2

就是正常的的最大化的过程，后面在p loss中再乘以系数，并最小化损失。

e loss

entropy_loss_v = ENTROPY_BETA * (-(torch.log(2*math.pi*var_v) + 1)/2).mean()

然后最后就是加起来优化。

终于结束了，，，闹心。接下来才是第二部分Ａｃｔｏｒ－Ｃｒｉｔｉｃ，我是跳着看的。。。

小结

应用

最后

以上就是重要信封为你收集整理的《深度强化学习实践》Actor-Critic算法小结应用的全部内容，希望文章能够帮你解决《深度强化学习实践》Actor-Critic算法小结应用所遇到的程序开发问题。

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