체크포인터 및 PolicySaver

Copyright 2021 TF 에이전트 작성자.

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소개

tf_agents.utils.common.Checkpointer 저장 / 로컬 스토리지에서 /로 훈련 상태, 정책 상태 및 replay_buffer 상태를로드 할 수있는 유틸리티입니다.

tf_agents.policies.policy_saver.PolicySaver / 만로드 정책을 저장하는 도구이며,보다 가벼운 Checkpointer . 당신은 사용할 수 있습니다 PolicySaver 정책을 만든 코드에 대한 지식 없이도뿐만 아니라 모델을 배포 할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서, 우리는 다음 사용 모델을 양성하는 DQN를 사용합니다 Checkpointer 와 PolicySaver 우리가 저장하고 상호 작용하는 방법으로 주와 모델을로드 할 수있는 방법을 보여줍니다. 우리가 TF2.0의 새로운 saved_model 공구와 형식을 사용합니다 PolicySaver .

설정

다음 종속성을 설치하지 않은 경우 다음을 실행합니다.

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y xvfb ffmpeg python-opengl
pip install pyglet
pip install 'imageio==2.4.0'
pip install 'xvfbwrapper==0.2.9'
pip install tf-agents[reverb]

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import base64
import imageio
import io
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import shutil
import tempfile
import tensorflow as tf
import zipfile
import IPython

try:
  from google.colab import files
except ImportError:
  files = None
from tf_agents.agents.dqn import dqn_agent
from tf_agents.drivers import dynamic_step_driver
from tf_agents.environments import suite_gym
from tf_agents.environments import tf_py_environment
from tf_agents.eval import metric_utils
from tf_agents.metrics import tf_metrics
from tf_agents.networks import q_network
from tf_agents.policies import policy_saver
from tf_agents.policies import py_tf_eager_policy
from tf_agents.policies import random_tf_policy
from tf_agents.replay_buffers import tf_uniform_replay_buffer
from tf_agents.trajectories import trajectory
from tf_agents.utils import common

tempdir = os.getenv("TEST_TMPDIR", tempfile.gettempdir())

# Set up a virtual display for rendering OpenAI gym environments.
import xvfbwrapper
xvfbwrapper.Xvfb(1400, 900, 24).start()

DQN 에이전트

이전 colab에서와 같이 DQN 에이전트를 설정할 것입니다. 세부 정보는 이 colab의 핵심 부분이 아니므로 기본적으로 숨겨져 있지만 '코드 표시'를 클릭하여 세부 정보를 볼 수 있습니다.

초매개변수

env_name = "CartPole-v1"

collect_steps_per_iteration = 100
replay_buffer_capacity = 100000

fc_layer_params = (100,)

batch_size = 64
learning_rate = 1e-3
log_interval = 5

num_eval_episodes = 10
eval_interval = 1000

환경

train_py_env = suite_gym.load(env_name)
eval_py_env = suite_gym.load(env_name)

train_env = tf_py_environment.TFPyEnvironment(train_py_env)
eval_env = tf_py_environment.TFPyEnvironment(eval_py_env)

대리인

q_net = q_network.QNetwork(
    train_env.observation_spec(),
    train_env.action_spec(),
    fc_layer_params=fc_layer_params)

optimizer = tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate)

global_step = tf.compat.v1.train.get_or_create_global_step()

agent = dqn_agent.DqnAgent(
    train_env.time_step_spec(),
    train_env.action_spec(),
    q_network=q_net,
    optimizer=optimizer,
    td_errors_loss_fn=common.element_wise_squared_loss,
    train_step_counter=global_step)
agent.initialize()

데이터 수집

replay_buffer = tf_uniform_replay_buffer.TFUniformReplayBuffer(
    data_spec=agent.collect_data_spec,
    batch_size=train_env.batch_size,
    max_length=replay_buffer_capacity)

collect_driver = dynamic_step_driver.DynamicStepDriver(
    train_env,
    agent.collect_policy,
    observers=[replay_buffer.add_batch],
    num_steps=collect_steps_per_iteration)

# Initial data collection
collect_driver.run()

# Dataset generates trajectories with shape [BxTx...] where
# T = n_step_update + 1.
dataset = replay_buffer.as_dataset(
    num_parallel_calls=3, sample_batch_size=batch_size,
    num_steps=2).prefetch(3)

iterator = iter(dataset)

WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/autograph/impl/api.py:383: ReplayBuffer.get_next (from tf_agents.replay_buffers.replay_buffer) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use `as_dataset(..., single_deterministic_pass=False) instead.

에이전트 교육

# (Optional) Optimize by wrapping some of the code in a graph using TF function.
agent.train = common.function(agent.train)

def train_one_iteration():

  # Collect a few steps using collect_policy and save to the replay buffer.
  collect_driver.run()

  # Sample a batch of data from the buffer and update the agent's network.
  experience, unused_info = next(iterator)
  train_loss = agent.train(experience)

  iteration = agent.train_step_counter.numpy()
  print ('iteration: {0} loss: {1}'.format(iteration, train_loss.loss))

비디오 생성

def embed_gif(gif_buffer):
  """Embeds a gif file in the notebook."""
  tag = '<img src="data:image/gif;base64,{0}"/>'.format(base64.b64encode(gif_buffer).decode())
  return IPython.display.HTML(tag)

def run_episodes_and_create_video(policy, eval_tf_env, eval_py_env):
  num_episodes = 3
  frames = []
  for _ in range(num_episodes):
    time_step = eval_tf_env.reset()
    frames.append(eval_py_env.render())
    while not time_step.is_last():
      action_step = policy.action(time_step)
      time_step = eval_tf_env.step(action_step.action)
      frames.append(eval_py_env.render())
  gif_file = io.BytesIO()
  imageio.mimsave(gif_file, frames, format='gif', fps=60)
  IPython.display.display(embed_gif(gif_file.getvalue()))

비디오 생성

동영상을 생성하여 정책의 성능을 확인하십시오.

print ('global_step:')
print (global_step)
run_episodes_and_create_video(agent.policy, eval_env, eval_py_env)

global_step:
<tf.Variable 'global_step:0' shape=() dtype=int64, numpy=0>

Checkpointer 및 PolicySaver 설정

이제 Checkpointer와 PolicySaver를 사용할 준비가 되었습니다.

체크포인터

checkpoint_dir = os.path.join(tempdir, 'checkpoint')
train_checkpointer = common.Checkpointer(
    ckpt_dir=checkpoint_dir,
    max_to_keep=1,
    agent=agent,
    policy=agent.policy,
    replay_buffer=replay_buffer,
    global_step=global_step
)

정책 보호기

policy_dir = os.path.join(tempdir, 'policy')
tf_policy_saver = policy_saver.PolicySaver(agent.policy)

2022-01-20 12:15:14.054931: W tensorflow/python/util/util.cc:368] Sets are not currently considered sequences, but this may change in the future, so consider avoiding using them.

한 번의 반복 훈련

print('Training one iteration....')
train_one_iteration()

Training one iteration....
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/util/dispatch.py:1096: calling foldr_v2 (from tensorflow.python.ops.functional_ops) with back_prop=False is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
back_prop=False is deprecated. Consider using tf.stop_gradient instead.
Instead of:
results = tf.foldr(fn, elems, back_prop=False)
Use:
results = tf.nest.map_structure(tf.stop_gradient, tf.foldr(fn, elems))
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/util/dispatch.py:1096: calling foldr_v2 (from tensorflow.python.ops.functional_ops) with back_prop=False is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
back_prop=False is deprecated. Consider using tf.stop_gradient instead.
Instead of:
results = tf.foldr(fn, elems, back_prop=False)
Use:
results = tf.nest.map_structure(tf.stop_gradient, tf.foldr(fn, elems))
iteration: 1 loss: 1.0214563608169556

체크포인트에 저장

train_checkpointer.save(global_step)

체크포인트 복원

이것이 작동하려면 체크포인트가 생성되었을 때와 같은 방식으로 전체 객체 세트를 다시 생성해야 합니다.

train_checkpointer.initialize_or_restore()
global_step = tf.compat.v1.train.get_global_step()

또한 정책을 저장하고 위치로 내보내기

tf_policy_saver.save(policy_dir)

WARNING:absl:Function `function_with_signature` contains input name(s) 0/step_type, 0/reward, 0/discount, 0/observation with unsupported characters which will be renamed to step_type, reward, discount, observation in the SavedModel.
WARNING:absl:Found untraced functions such as QNetwork_layer_call_fn, QNetwork_layer_call_and_return_conditional_losses, EncodingNetwork_layer_call_fn, EncodingNetwork_layer_call_and_return_conditional_losses, dense_1_layer_call_fn while saving (showing 5 of 25). These functions will not be directly callable after loading.
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/policy/assets
/tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/saved_model/nested_structure_coder.py:561: UserWarning: Encoding a StructuredValue with type tf_agents.policies.greedy_policy.DeterministicWithLogProb_ACTTypeSpec; loading this StructuredValue will require that this type be imported and registered.
  "imported and registered." % type_spec_class_name)
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/policy/assets

정책을 생성하는 데 사용된 에이전트 또는 네트워크에 대한 지식 없이도 정책을 로드할 수 있습니다. 이렇게 하면 정책을 훨씬 쉽게 배포할 수 있습니다.

저장된 정책을 로드하고 작동 방식을 확인합니다.

saved_policy = tf.saved_model.load(policy_dir)
run_episodes_and_create_video(saved_policy, eval_env, eval_py_env)

내보내기 및 가져오기

colab의 나머지 부분은 체크포인터 및 정책 디렉토리를 내보내거나 가져오는 데 도움이 될 것입니다. 이를 통해 나중에 학습을 계속하고 다시 학습할 필요 없이 모델을 배포할 수 있습니다.

이제 'Train one iteration'으로 돌아가 나중에 차이점을 이해할 수 있도록 몇 번 더 훈련할 수 있습니다. 약간 더 나은 결과를 보기 시작하면 아래를 계속하십시오.

zip 파일 생성 및 zip 파일 업로드(코드를 보려면 두 번 클릭)

def create_zip_file(dirname, base_filename):
  return shutil.make_archive(base_filename, 'zip', dirname)

def upload_and_unzip_file_to(dirname):
  if files is None:
    return
  uploaded = files.upload()
  for fn in uploaded.keys():
    print('User uploaded file "{name}" with length {length} bytes'.format(
        name=fn, length=len(uploaded[fn])))
    shutil.rmtree(dirname)
    zip_files = zipfile.ZipFile(io.BytesIO(uploaded[fn]), 'r')
    zip_files.extractall(dirname)
    zip_files.close()

검사점 디렉터리에서 압축 파일을 만듭니다.

train_checkpointer.save(global_step)
checkpoint_zip_filename = create_zip_file(checkpoint_dir, os.path.join(tempdir, 'exported_cp'))

zip 파일을 다운로드합니다.

if files is not None:
  files.download(checkpoint_zip_filename) # try again if this fails: https://github.com/googlecolab/colabtools/issues/469

일정 시간(10~15회) 훈련 후 체크포인트 zip 파일을 다운로드하고 "런타임 > 다시 시작 및 모두 실행"으로 이동하여 훈련을 재설정하고 이 셀로 돌아옵니다. 이제 다운로드한 zip 파일을 업로드하고 교육을 계속할 수 있습니다.

upload_and_unzip_file_to(checkpoint_dir)
train_checkpointer.initialize_or_restore()
global_step = tf.compat.v1.train.get_global_step()

체크포인트 디렉토리를 업로드했으면 '1회 반복 학습'으로 돌아가서 학습을 계속하거나 '비디오 생성'으로 돌아가 로드된 정책의 성능을 확인하십시오.

또는 정책(모델)을 저장하고 복원할 수 있습니다. 체크포인터와 달리 학습을 계속할 수는 없지만 모델을 배포할 수는 있습니다. 다운로드한 파일은 체크포인터보다 훨씬 작습니다.

tf_policy_saver.save(policy_dir)
policy_zip_filename = create_zip_file(policy_dir, os.path.join(tempdir, 'exported_policy'))

WARNING:absl:Function `function_with_signature` contains input name(s) 0/step_type, 0/reward, 0/discount, 0/observation with unsupported characters which will be renamed to step_type, reward, discount, observation in the SavedModel.
WARNING:absl:Found untraced functions such as QNetwork_layer_call_fn, QNetwork_layer_call_and_return_conditional_losses, EncodingNetwork_layer_call_fn, EncodingNetwork_layer_call_and_return_conditional_losses, dense_1_layer_call_fn while saving (showing 5 of 25). These functions will not be directly callable after loading.
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/policy/assets
/tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/saved_model/nested_structure_coder.py:561: UserWarning: Encoding a StructuredValue with type tf_agents.policies.greedy_policy.DeterministicWithLogProb_ACTTypeSpec; loading this StructuredValue will require that this type be imported and registered.
  "imported and registered." % type_spec_class_name)
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/policy/assets

if files is not None:
  files.download(policy_zip_filename) # try again if this fails: https://github.com/googlecolab/colabtools/issues/469

다운로드한 정책 디렉터리(exported_policy.zip)를 업로드하고 저장된 정책이 어떻게 수행되는지 확인합니다.

upload_and_unzip_file_to(policy_dir)
saved_policy = tf.saved_model.load(policy_dir)
run_episodes_and_create_video(saved_policy, eval_env, eval_py_env)

저장된 모델PyTFEAgerPolicy

당신이 TF 정책을 사용하지 않으려면, 당신은 또한의 사용을 통해 파이썬 ENV와 직접 saved_model을 사용할 수 있습니다 py_tf_eager_policy.SavedModelPyTFEagerPolicy .

Eager 모드가 활성화된 경우에만 작동합니다.

eager_py_policy = py_tf_eager_policy.SavedModelPyTFEagerPolicy(
    policy_dir, eval_py_env.time_step_spec(), eval_py_env.action_spec())

# Note that we're passing eval_py_env not eval_env.
run_episodes_and_create_video(eager_py_policy, eval_py_env, eval_py_env)

정책을 TFLite로 변환

참조 TensorFlow 라이트 컨버터를 자세한 내용은.

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(policy_dir, signature_keys=["action"])
tflite_policy = converter.convert()
with open(os.path.join(tempdir, 'policy.tflite'), 'wb') as f:
  f.write(tflite_policy)

2022-01-20 12:15:59.646042: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:363] Ignored output_format.
2022-01-20 12:15:59.646082: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:366] Ignored drop_control_dependency.
2022-01-20 12:15:59.646088: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:372] Ignored change_concat_input_ranges.
WARNING:absl:Buffer deduplication procedure will be skipped when flatbuffer library is not properly loaded

TFLite 모델에서 추론 실행

참조 TensorFlow 라이트 추론을 자세한 내용은.

import numpy as np
interpreter = tf.lite.Interpreter(os.path.join(tempdir, 'policy.tflite'))

policy_runner = interpreter.get_signature_runner()
print(policy_runner._inputs)

{'0/discount': 1, '0/observation': 2, '0/reward': 3, '0/step_type': 0}

policy_runner(**{
    '0/discount':tf.constant(0.0),
    '0/observation':tf.zeros([1,4]),
    '0/reward':tf.constant(0.0),
    '0/step_type':tf.constant(0)})

{'action': array([0])}