Addestra una rete Deep Q con TF-Agent

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introduzione

Questo esempio mostra come addestrare un DQN (Deep Q Networks) agente sull'ambiente Cartpole utilizzando la libreria TF-Agenti.

Ambiente Cartpole

Ti guiderà attraverso tutti i componenti di una pipeline di Reinforcement Learning (RL) per la formazione, la valutazione e la raccolta dei dati.

Per eseguire questo codice in tempo reale, fai clic sul link "Esegui in Google Colab" sopra.

Impostare

Se non hai installato le seguenti dipendenze, esegui:

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y xvfb ffmpeg freeglut3-dev
pip install 'imageio==2.4.0'
pip install pyvirtualdisplay
pip install tf-agents[reverb]
pip install pyglet

from __future__ import absolute_import, division, print_function

import base64
import imageio
import IPython
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import PIL.Image
import pyvirtualdisplay
import reverb

import tensorflow as tf

from tf_agents.agents.dqn import dqn_agent
from tf_agents.drivers import py_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 sequential
from tf_agents.policies import py_tf_eager_policy
from tf_agents.policies import random_tf_policy
from tf_agents.replay_buffers import reverb_replay_buffer
from tf_agents.replay_buffers import reverb_utils
from tf_agents.trajectories import trajectory
from tf_agents.specs import tensor_spec
from tf_agents.utils import common

# Set up a virtual display for rendering OpenAI gym environments.
display = pyvirtualdisplay.Display(visible=0, size=(1400, 900)).start()

tf.version.VERSION

'2.6.0'

Iperparametri

num_iterations = 20000 # @param {type:"integer"}

initial_collect_steps = 100  # @param {type:"integer"}
collect_steps_per_iteration =   1# @param {type:"integer"}
replay_buffer_max_length = 100000  # @param {type:"integer"}

batch_size = 64  # @param {type:"integer"}
learning_rate = 1e-3  # @param {type:"number"}
log_interval = 200  # @param {type:"integer"}

num_eval_episodes = 10  # @param {type:"integer"}
eval_interval = 1000  # @param {type:"integer"}

Ambiente

In Reinforcement Learning (RL), un ambiente rappresenta il compito o il problema da risolvere. Ambienti standard possono essere creati in TF-Agenti utilizzando tf_agents.environments suite. TF-Agents dispone di suite per il caricamento di ambienti da fonti come OpenAI Gym, Atari e DM Control.

Carica l'ambiente CartPole dalla suite OpenAI Gym.

env_name = 'CartPole-v0'
env = suite_gym.load(env_name)

Puoi eseguire il rendering di questo ambiente per vedere come appare. Un palo oscillante è fissato a un carrello. L'obiettivo è spostare il carrello a destra oa sinistra per mantenere il palo rivolto verso l'alto.

env.reset()
PIL.Image.fromarray(env.render())

png

environment.step metodo prende action per l'ambiente e restituisce una TimeStep tupla contenente la prossima osservazione dell'ambiente e la ricompensa per l'azione.

Il time_step_spec() restituisce la specifica per la TimeStep tupla. Suoi observation attributo mostra la forma di osservazioni, i tipi di dati, e gli intervalli di valori consentiti. La reward attributi mostra gli stessi dettagli per la ricompensa.

print('Observation Spec:')
print(env.time_step_spec().observation)

Observation Spec:
BoundedArraySpec(shape=(4,), dtype=dtype('float32'), name='observation', minimum=[-4.8000002e+00 -3.4028235e+38 -4.1887903e-01 -3.4028235e+38], maximum=[4.8000002e+00 3.4028235e+38 4.1887903e-01 3.4028235e+38])

print('Reward Spec:')
print(env.time_step_spec().reward)

Reward Spec:
ArraySpec(shape=(), dtype=dtype('float32'), name='reward')

action_spec() restituisce la forma, i tipi di dati e valori consentiti di azioni valide.

print('Action Spec:')
print(env.action_spec())

Action Spec:
BoundedArraySpec(shape=(), dtype=dtype('int64'), name='action', minimum=0, maximum=1)

Nell'ambiente Cartpole:

  • observation è un array di 4 galleggianti:
    • la posizione e la velocità del carrello
    • la posizione angolare e la velocità del polo
  • reward è un valore decimale scalare
  • action è un numero intero scalare con solo due valori possibili:
    • 0 - "vai a sinistra"
    • 1 - "mossa giusta"
time_step = env.reset()
print('Time step:')
print(time_step)

action = np.array(1, dtype=np.int32)

next_time_step = env.step(action)
print('Next time step:')
print(next_time_step)

Time step:
TimeStep(
{'discount': array(1., dtype=float32),
 'observation': array([-0.02109759, -0.00062286,  0.04167245, -0.03825747], dtype=float32),
 'reward': array(0., dtype=float32),
 'step_type': array(0, dtype=int32)})
Next time step:
TimeStep(
{'discount': array(1., dtype=float32),
 'observation': array([-0.02111005,  0.1938775 ,  0.0409073 , -0.31750655], dtype=float32),
 'reward': array(1., dtype=float32),
 'step_type': array(1, dtype=int32)})

Di solito vengono istanziati due ambienti: uno per la formazione e uno per la valutazione.

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

L'ambiente Cartpole, come la maggior parte degli ambienti, è scritto in puro Python. Questo viene convertito in tensorflow utilizzando il TFPyEnvironment involucro.

L'API dell'ambiente originale utilizza gli array Numpy. I TFPyEnvironment converte questi ai Tensors per renderlo compatibile con gli agenti e le politiche tensorflow.

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

Agente

L'algoritmo utilizzato per risolvere un problema di RL è rappresentato da un Agent . TF-Agenti fornisce implementazioni standard di una varietà di Agents , tra cui:

L'agente DQN può essere utilizzato in qualsiasi ambiente dotato di uno spazio di azione discreto.

Al centro di un agente DQN è un QNetwork , un modello di rete neurale in grado di imparare a prevedere QValues (rendimenti attesi) per tutte le azioni, data un'osservazione dall'ambiente.

Useremo tf_agents.networks. per creare un QNetwork . La rete sarà costituito da una sequenza di tf.keras.layers.Dense strati, dove lo strato finale avrà 1 uscita per ogni possibile azione.

fc_layer_params = (100, 50)
action_tensor_spec = tensor_spec.from_spec(env.action_spec())
num_actions = action_tensor_spec.maximum - action_tensor_spec.minimum + 1

# Define a helper function to create Dense layers configured with the right
# activation and kernel initializer.
def dense_layer(num_units):
  return tf.keras.layers.Dense(
      num_units,
      activation=tf.keras.activations.relu,
      kernel_initializer=tf.keras.initializers.VarianceScaling(
          scale=2.0, mode='fan_in', distribution='truncated_normal'))

# QNetwork consists of a sequence of Dense layers followed by a dense layer
# with `num_actions` units to generate one q_value per available action as
# its output.
dense_layers = [dense_layer(num_units) for num_units in fc_layer_params]
q_values_layer = tf.keras.layers.Dense(
    num_actions,
    activation=None,
    kernel_initializer=tf.keras.initializers.RandomUniform(
        minval=-0.03, maxval=0.03),
    bias_initializer=tf.keras.initializers.Constant(-0.2))
q_net = sequential.Sequential(dense_layers + [q_values_layer])

Ora usare tf_agents.agents.dqn.dqn_agent creare un'istanza di un DqnAgent . Oltre al time_step_spec , action_spec e il QNetwork, il costruttore agente richiede anche un ottimizzatore (in questo caso, AdamOptimizer ), una funzione di perdita, e un contatore di passo intero.

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate)

train_step_counter = tf.Variable(0)

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=train_step_counter)

agent.initialize()

Politiche

Una politica definisce il modo in cui un agente agisce in un ambiente. In genere, l'obiettivo dell'apprendimento per rinforzo è addestrare il modello sottostante fino a quando la politica non produce il risultato desiderato.

In questo tutorial:

  • Il risultato desiderato è mantenere il palo in equilibrio verticale sul carrello.
  • La politica torna un'azione (sinistra o destra) per ogni time_step osservazione.

Gli agenti contengono due criteri:

  • agent.policy - La politica principale che viene utilizzato per la valutazione e la distribuzione.
  • agent.collect_policy - Un secondo criterio che viene utilizzato per la raccolta dei dati.
eval_policy = agent.policy
collect_policy = agent.collect_policy

I criteri possono essere creati indipendentemente dagli agenti. Ad esempio, utilizzare tf_agents.policies.random_tf_policy per creare una politica che casualmente selezionare un'azione per ogni time_step .

random_policy = random_tf_policy.RandomTFPolicy(train_env.time_step_spec(),
                                                train_env.action_spec())

Per ottenere un'azione da una politica, chiamare il policy.action(time_step) metodo. Il time_step contiene l'osservazione dall'ambiente. Questo metodo restituisce un PolicyStep , che è una tupla di nome con tre componenti:

  • action - le azioni da intraprendere (in questo caso, 0 o 1 )
  • state - usato per stateful (cioè, RNN-based) politiche
  • info - dati ausiliari, come ad esempio le probabilità di log delle azioni
example_environment = tf_py_environment.TFPyEnvironment(
    suite_gym.load('CartPole-v0'))

time_step = example_environment.reset()

random_policy.action(time_step)

PolicyStep(action=<tf.Tensor: shape=(1,), dtype=int64, numpy=array([1])>, state=(), info=())

Metriche e valutazione

La metrica più comune utilizzata per valutare una polizza è il rendimento medio. Il rendimento è la somma dei premi ottenuti durante l'esecuzione di una politica in un ambiente per un episodio. Vengono eseguiti diversi episodi, creando un rendimento medio.

La seguente funzione calcola il rendimento medio di una politica, dati la politica, l'ambiente e un numero di episodi.

def compute_avg_return(environment, policy, num_episodes=10):

  total_return = 0.0
  for _ in range(num_episodes):

    time_step = environment.reset()
    episode_return = 0.0

    while not time_step.is_last():
      action_step = policy.action(time_step)
      time_step = environment.step(action_step.action)
      episode_return += time_step.reward
    total_return += episode_return

  avg_return = total_return / num_episodes
  return avg_return.numpy()[0]


# See also the metrics module for standard implementations of different metrics.
# https://github.com/tensorflow/agents/tree/master/tf_agents/metrics

L'esecuzione di questo calcolo sul random_policy mostra una performance di base nell'ambiente.

compute_avg_return(eval_env, random_policy, num_eval_episodes)

20.7

Replay Buffer

Al fine di tenere traccia dei dati raccolti dall'ambiente, useremo riverbero , un sistema di riproduzione efficiente, estensibile, e di facile utilizzo da Deepmind. Memorizza i dati dell'esperienza quando raccogliamo le traiettorie e viene consumata durante l'allenamento.

Questo buffer di riproduzione è costruito utilizzando le specifiche che descrivono i tensori da memorizzare, che possono essere ottenute dall'agente utilizzando agent.collect_data_spec.

table_name = 'uniform_table'
replay_buffer_signature = tensor_spec.from_spec(
      agent.collect_data_spec)
replay_buffer_signature = tensor_spec.add_outer_dim(
    replay_buffer_signature)

table = reverb.Table(
    table_name,
    max_size=replay_buffer_max_length,
    sampler=reverb.selectors.Uniform(),
    remover=reverb.selectors.Fifo(),
    rate_limiter=reverb.rate_limiters.MinSize(1),
    signature=replay_buffer_signature)

reverb_server = reverb.Server([table])

replay_buffer = reverb_replay_buffer.ReverbReplayBuffer(
    agent.collect_data_spec,
    table_name=table_name,
    sequence_length=2,
    local_server=reverb_server)

rb_observer = reverb_utils.ReverbAddTrajectoryObserver(
  replay_buffer.py_client,
  table_name,
  sequence_length=2)

[reverb/cc/platform/tfrecord_checkpointer.cc:150]  Initializing TFRecordCheckpointer in /tmp/tmpcz7e0i7c.
[reverb/cc/platform/tfrecord_checkpointer.cc:385] Loading latest checkpoint from /tmp/tmpcz7e0i7c
[reverb/cc/platform/default/server.cc:71] Started replay server on port 21909

Per la maggior parte degli agenti, collect_data_spec è una tupla di nome chiamato Trajectory , che contiene le specifiche per le osservazioni, le azioni, premi e altri elementi.

agent.collect_data_spec

Trajectory(
{'action': BoundedTensorSpec(shape=(), dtype=tf.int64, name='action', minimum=array(0), maximum=array(1)),
 'discount': BoundedTensorSpec(shape=(), dtype=tf.float32, name='discount', minimum=array(0., dtype=float32), maximum=array(1., dtype=float32)),
 'next_step_type': TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int32, name='step_type'),
 'observation': BoundedTensorSpec(shape=(4,), dtype=tf.float32, name='observation', minimum=array([-4.8000002e+00, -3.4028235e+38, -4.1887903e-01, -3.4028235e+38],
      dtype=float32), maximum=array([4.8000002e+00, 3.4028235e+38, 4.1887903e-01, 3.4028235e+38],
      dtype=float32)),
 'policy_info': (),
 'reward': TensorSpec(shape=(), dtype=tf.float32, name='reward'),
 'step_type': TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int32, name='step_type')})

agent.collect_data_spec._fields

('step_type',
 'observation',
 'action',
 'policy_info',
 'next_step_type',
 'reward',
 'discount')

Raccolta dati

Ora esegui la politica casuale nell'ambiente per alcuni passaggi, registrando i dati nel buffer di riproduzione.

Qui stiamo usando 'PyDriver' per eseguire il ciclo di raccolta dell'esperienza. Potete saperne di più sul driver di agenti TF nel nostro driver esercitazione .

py_driver.PyDriver(
    env,
    py_tf_eager_policy.PyTFEagerPolicy(
      random_policy, use_tf_function=True),
    [rb_observer],
    max_steps=initial_collect_steps).run(train_py_env.reset())

(TimeStep(
 {'discount': array(1., dtype=float32),
  'observation': array([ 0.04100575,  0.16847703, -0.12718087, -0.6300714 ], dtype=float32),
  'reward': array(1., dtype=float32),
  'step_type': array(1, dtype=int32)}),
 ())

Il buffer di replay ora è una raccolta di traiettorie.

# For the curious:
# Uncomment to peel one of these off and inspect it.
# iter(replay_buffer.as_dataset()).next()

L'agente deve accedere al buffer di riproduzione. Questo è fornito creando un iterabile tf.data.Dataset tubazione che alimenterà dati all'agente.

Ogni riga del buffer di riproduzione memorizza solo un singolo passaggio di osservazione. Ma poiché l'agente DQN bisogno sia l'osservazione corrente e successivo per calcolare la perdita, il gasdotto dataset campionerà due file adiacenti di ciascun elemento nel batch ( num_steps=2 ).

Questo set di dati viene inoltre ottimizzato eseguendo chiamate parallele e preletturando i dati.

# Dataset generates trajectories with shape [Bx2x...]
dataset = replay_buffer.as_dataset(
    num_parallel_calls=3,
    sample_batch_size=batch_size,
    num_steps=2).prefetch(3)

dataset

<PrefetchDataset shapes: (Trajectory(
{action: (64, 2),
 discount: (64, 2),
 next_step_type: (64, 2),
 observation: (64, 2, 4),
 policy_info: (),
 reward: (64, 2),
 step_type: (64, 2)}), SampleInfo(key=(64, 2), probability=(64, 2), table_size=(64, 2), priority=(64, 2))), types: (Trajectory(
{action: tf.int64,
 discount: tf.float32,
 next_step_type: tf.int32,
 observation: tf.float32,
 policy_info: (),
 reward: tf.float32,
 step_type: tf.int32}), SampleInfo(key=tf.uint64, probability=tf.float64, table_size=tf.int64, priority=tf.float64))>

iterator = iter(dataset)
print(iterator)

<tensorflow.python.data.ops.iterator_ops.OwnedIterator object at 0x7f3cec38cd90>

# For the curious:
# Uncomment to see what the dataset iterator is feeding to the agent.
# Compare this representation of replay data 
# to the collection of individual trajectories shown earlier.

# iterator.next()

Formazione dell'agente

Durante il ciclo di allenamento devono accadere due cose:

  • raccogliere dati dall'ambiente
  • utilizzare quei dati per addestrare le reti neurali dell'agente

Questo esempio valuta periodicamente anche la politica e stampa il punteggio corrente.

L'esecuzione di quanto segue richiederà ~5 minuti.

try:
  %%time
except:
  pass

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

# Reset the train step.
agent.train_step_counter.assign(0)

# Evaluate the agent's policy once before training.
avg_return = compute_avg_return(eval_env, agent.policy, num_eval_episodes)
returns = [avg_return]

# Reset the environment.
time_step = train_py_env.reset()

# Create a driver to collect experience.
collect_driver = py_driver.PyDriver(
    env,
    py_tf_eager_policy.PyTFEagerPolicy(
      agent.collect_policy, use_tf_function=True),
    [rb_observer],
    max_steps=collect_steps_per_iteration)

for _ in range(num_iterations):

  # Collect a few steps and save to the replay buffer.
  time_step, _ = collect_driver.run(time_step)

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

  step = agent.train_step_counter.numpy()

  if step % log_interval == 0:
    print('step = {0}: loss = {1}'.format(step, train_loss))

  if step % eval_interval == 0:
    avg_return = compute_avg_return(eval_env, agent.policy, num_eval_episodes)
    print('step = {0}: Average Return = {1}'.format(step, avg_return))
    returns.append(avg_return)

WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/util/dispatch.py:206: 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))
[reverb/cc/client.cc:163] Sampler and server are owned by the same process (15446) so Table uniform_table is accessed directly without gRPC.
[reverb/cc/client.cc:163] Sampler and server are owned by the same process (15446) so Table uniform_table is accessed directly without gRPC.
[reverb/cc/client.cc:163] Sampler and server are owned by the same process (15446) so Table uniform_table is accessed directly without gRPC.
[reverb/cc/client.cc:163] Sampler and server are owned by the same process (15446) so Table uniform_table is accessed directly without gRPC.
[reverb/cc/client.cc:163] Sampler and server are owned by the same process (15446) so Table uniform_table is accessed directly without gRPC.
[reverb/cc/client.cc:163] Sampler and server are owned by the same process (15446) so Table uniform_table is accessed directly without gRPC.
step = 200: loss = 27.080341339111328
step = 400: loss = 3.0314550399780273
step = 600: loss = 470.9187927246094
step = 800: loss = 548.7870483398438
step = 1000: loss = 4315.17578125
step = 1000: Average Return = 48.400001525878906
step = 1200: loss = 5297.24853515625
step = 1400: loss = 11601.296875
step = 1600: loss = 60482.578125
step = 1800: loss = 802764.8125
step = 2000: loss = 1689283.0
step = 2000: Average Return = 63.400001525878906
step = 2200: loss = 4928921.0
step = 2400: loss = 5508345.0
step = 2600: loss = 17888162.0
step = 2800: loss = 23993148.0
step = 3000: loss = 10192765.0
step = 3000: Average Return = 74.0999984741211
step = 3200: loss = 88318176.0
step = 3400: loss = 77485728.0
step = 3600: loss = 3236693504.0
step = 3800: loss = 102289840.0
step = 4000: loss = 168594496.0
step = 4000: Average Return = 73.5999984741211
step = 4200: loss = 348990528.0
step = 4400: loss = 101819664.0
step = 4600: loss = 136486208.0
step = 4800: loss = 133454864.0
step = 5000: loss = 592934784.0
step = 5000: Average Return = 71.5999984741211
step = 5200: loss = 216909120.0
step = 5400: loss = 181369648.0
step = 5600: loss = 600455680.0
step = 5800: loss = 551183744.0
step = 6000: loss = 368749824.0
step = 6000: Average Return = 83.5
step = 6200: loss = 1010418176.0
step = 6400: loss = 171257856.0
step = 6600: loss = 115424904.0
step = 6800: loss = 144941152.0
step = 7000: loss = 257932752.0
step = 7000: Average Return = 107.0
step = 7200: loss = 854109248.0
step = 7400: loss = 95970128.0
step = 7600: loss = 325583744.0
step = 7800: loss = 858134016.0
step = 8000: loss = 197960128.0
step = 8000: Average Return = 124.19999694824219
step = 8200: loss = 310187552.0
step = 8400: loss = 572293760.0
step = 8600: loss = 2338323456.0
step = 8800: loss = 384659392.0
step = 9000: loss = 676924544.0
step = 9000: Average Return = 200.0
step = 9200: loss = 946199168.0
step = 9400: loss = 605189504.0
step = 9600: loss = 768988928.0
step = 9800: loss = 508231776.0
step = 10000: loss = 526518016.0
step = 10000: Average Return = 200.0
step = 10200: loss = 1461528704.0
step = 10400: loss = 709822016.0
step = 10600: loss = 2770553344.0
step = 10800: loss = 496421504.0
step = 11000: loss = 1822116864.0
step = 11000: Average Return = 200.0
step = 11200: loss = 744854208.0
step = 11400: loss = 778800384.0
step = 11600: loss = 667049216.0
step = 11800: loss = 586587648.0
step = 12000: loss = 2586833920.0
step = 12000: Average Return = 200.0
step = 12200: loss = 1002041472.0
step = 12400: loss = 1526919552.0
step = 12600: loss = 1670877056.0
step = 12800: loss = 1857608704.0
step = 13000: loss = 1040727936.0
step = 13000: Average Return = 200.0
step = 13200: loss = 1807798656.0
step = 13400: loss = 1457996544.0
step = 13600: loss = 1322671616.0
step = 13800: loss = 22940983296.0
step = 14000: loss = 1556422912.0
step = 14000: Average Return = 200.0
step = 14200: loss = 2488473600.0
step = 14400: loss = 46558289920.0
step = 14600: loss = 1958968960.0
step = 14800: loss = 4677744640.0
step = 15000: loss = 1648418304.0
step = 15000: Average Return = 200.0
step = 15200: loss = 46132723712.0
step = 15400: loss = 2189093888.0
step = 15600: loss = 1204941056.0
step = 15800: loss = 1578462080.0
step = 16000: loss = 1695949312.0
step = 16000: Average Return = 200.0
step = 16200: loss = 19554553856.0
step = 16400: loss = 2857277184.0
step = 16600: loss = 5782225408.0
step = 16800: loss = 2294467072.0
step = 17000: loss = 2397877248.0
step = 17000: Average Return = 200.0
step = 17200: loss = 2910329088.0
step = 17400: loss = 6317301760.0
step = 17600: loss = 2733602048.0
step = 17800: loss = 32502740992.0
step = 18000: loss = 6295858688.0
step = 18000: Average Return = 200.0
step = 18200: loss = 2564860160.0
step = 18400: loss = 76450430976.0
step = 18600: loss = 6347636736.0
step = 18800: loss = 6258629632.0
step = 19000: loss = 8091572224.0
step = 19000: Average Return = 200.0
step = 19200: loss = 3860335616.0
step = 19400: loss = 3552561152.0
step = 19600: loss = 4175943424.0
step = 19800: loss = 5975838720.0
step = 20000: loss = 4709884928.0
step = 20000: Average Return = 200.0

Visualizzazione

trame

Utilizzare matplotlib.pyplot a tracciare come la politica migliorata durante l'allenamento.

Un'iterazione del Cartpole-v0 costituito da 200 fasi temporali. L'ambiente offre una ricompensa di +1 per ogni passo i soggiorni poli, così il massimo rendimento per un episodio è 200. I grafici illustra il rendimento crescente verso quel massimo ogni volta che viene valutato durante l'allenamento. (Potrebbe essere un po' instabile e non aumentare in modo monotono ogni volta.)

iterations = range(0, num_iterations + 1, eval_interval)
plt.plot(iterations, returns)
plt.ylabel('Average Return')
plt.xlabel('Iterations')
plt.ylim(top=250)

(40.82000160217285, 250.0)

png

Video

I grafici sono carini. Ma la cosa più eccitante è vedere un agente che esegue effettivamente un'attività in un ambiente.

Innanzitutto, crea una funzione per incorporare i video nel notebook.

def embed_mp4(filename):
  """Embeds an mp4 file in the notebook."""
  video = open(filename,'rb').read()
  b64 = base64.b64encode(video)
  tag = '''
  <video width="640" height="480" controls>
    <source src="data:video/mp4;base64,{0}" type="video/mp4">
  Your browser does not support the video tag.
  </video>'''.format(b64.decode())

  return IPython.display.HTML(tag)

Ora scorrere alcuni episodi del gioco Cartpole con l'agente. L'ambiente Python sottostante (quella "interna" dell'ambiente involucro tensorflow) fornisce un render() metodo, il quale emette un immagine dello stato dell'ambiente. Questi possono essere raccolti in un video.

def create_policy_eval_video(policy, filename, num_episodes=5, fps=30):
  filename = filename + ".mp4"
  with imageio.get_writer(filename, fps=fps) as video:
    for _ in range(num_episodes):
      time_step = eval_env.reset()
      video.append_data(eval_py_env.render())
      while not time_step.is_last():
        action_step = policy.action(time_step)
        time_step = eval_env.step(action_step.action)
        video.append_data(eval_py_env.render())
  return embed_mp4(filename)

create_policy_eval_video(agent.policy, "trained-agent")

WARNING:root:IMAGEIO FFMPEG_WRITER WARNING: input image is not divisible by macro_block_size=16, resizing from (400, 600) to (400, 608) to ensure video compatibility with most codecs and players. To prevent resizing, make your input image divisible by the macro_block_size or set the macro_block_size to None (risking incompatibility). You may also see a FFMPEG warning concerning speedloss due to data not being aligned.
[swscaler @ 0x55d99fdf83c0] Warning: data is not aligned! This can lead to a speed loss

Per divertimento, confronta l'agente addestrato (sopra) con un agente che si muove a caso. (Non va altrettanto bene.)

create_policy_eval_video(random_policy, "random-agent")

WARNING:root:IMAGEIO FFMPEG_WRITER WARNING: input image is not divisible by macro_block_size=16, resizing from (400, 600) to (400, 608) to ensure video compatibility with most codecs and players. To prevent resizing, make your input image divisible by the macro_block_size or set the macro_block_size to None (risking incompatibility). You may also see a FFMPEG warning concerning speedloss due to data not being aligned.
[swscaler @ 0x55ffa7fe73c0] Warning: data is not aligned! This can lead to a speed loss