ড্রাইভার

TensorFlow.org-এ দেখুন Google Colab-এ চালান GitHub-এ উৎস দেখুন নোটবুক ডাউনলোড করুন

ভূমিকা

শক্তিবৃদ্ধি শেখার একটি সাধারণ প্যাটার্ন হল একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক পদক্ষেপ বা পর্বের জন্য একটি পরিবেশে একটি নীতি কার্যকর করা। এটি ঘটে, উদাহরণস্বরূপ, ডেটা সংগ্রহের সময়, মূল্যায়ন এবং এজেন্টের একটি ভিডিও তৈরি করার সময়।

এই অপেক্ষাকৃত পাইথন লিখতে সহজবোধ্য, এটা আরো অনেক কিছু লিখতে এবং TensorFlow মধ্যে ডিবাগ জটিল কারণ এটি জড়িত tf.while লুপ, tf.cond এবং tf.control_dependencies । অতএব আমরা নামক একটি বর্গ মধ্যে একটি রান লুপ এই ধারণা বিমূর্ত driver , পাইথন এবং TensorFlow উভয় ভাল পরীক্ষিত বাস্তবায়নের প্রদান।

অতিরিক্তভাবে, প্রতিটি ধাপে ড্রাইভারের সম্মুখীন হওয়া ডেটা ট্র্যাজেক্টরি নামক একটি নামযুক্ত টিপলে সংরক্ষণ করা হয় এবং রিপ্লে বাফার এবং মেট্রিক্সের মতো পর্যবেক্ষকদের একটি সেটে সম্প্রচার করা হয়। এই ডেটার মধ্যে রয়েছে পরিবেশ থেকে পর্যবেক্ষণ, নীতি দ্বারা সুপারিশকৃত পদক্ষেপ, প্রাপ্ত পুরস্কার, বর্তমানের ধরন এবং পরবর্তী পদক্ষেপ ইত্যাদি।

সেটআপ

আপনি যদি এখনও টিএফ-এজেন্ট বা জিম ইনস্টল না করে থাকেন তবে চালান:

pip install tf-agents

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

import tensorflow as tf


from tf_agents.environments import suite_gym
from tf_agents.environments import tf_py_environment
from tf_agents.policies import random_py_policy
from tf_agents.policies import random_tf_policy
from tf_agents.metrics import py_metrics
from tf_agents.metrics import tf_metrics
from tf_agents.drivers import py_driver
from tf_agents.drivers import dynamic_episode_driver

পাইথন ড্রাইভার

PyDriver বর্গ একটি পাইথন পরিবেশ, একটি পাইথন নীতি এবং প্রতিটি পদে পদে আপডেটে পর্যবেক্ষক একটি তালিকা লাগে। প্রধান পদ্ধতি run() , যা নীতি থেকে ক্রিয়া ব্যবহার পরিবেশ নিম্নলিখিত পরিসমাপ্তি মানদণ্ড অন্তত একটি পর্যন্ত ধাপ পূরণ করা হয়: STEPS পৌছানোর সংখ্যা max_steps বা পর্বের পৌছানোর সংখ্যা max_episodes ।

বাস্তবায়ন মোটামুটি নিম্নরূপ:

class PyDriver(object):

  def __init__(self, env, policy, observers, max_steps=1, max_episodes=1):
    self._env = env
    self._policy = policy
    self._observers = observers or []
    self._max_steps = max_steps or np.inf
    self._max_episodes = max_episodes or np.inf

  def run(self, time_step, policy_state=()):
    num_steps = 0
    num_episodes = 0
    while num_steps < self._max_steps and num_episodes < self._max_episodes:

      # Compute an action using the policy for the given time_step
      action_step = self._policy.action(time_step, policy_state)

      # Apply the action to the environment and get the next step
      next_time_step = self._env.step(action_step.action)

      # Package information into a trajectory
      traj = trajectory.Trajectory(
         time_step.step_type,
         time_step.observation,
         action_step.action,
         action_step.info,
         next_time_step.step_type,
         next_time_step.reward,
         next_time_step.discount)

      for observer in self._observers:
        observer(traj)

      # Update statistics to check termination
      num_episodes += np.sum(traj.is_last())
      num_steps += np.sum(~traj.is_boundary())

      time_step = next_time_step
      policy_state = action_step.state

    return time_step, policy_state

এখন, কার্টপোল পরিবেশে একটি এলোমেলো নীতি চালানো, ফলাফলগুলিকে রিপ্লে বাফারে সংরক্ষণ করা এবং কিছু মেট্রিক্স গণনা করার উদাহরণ দেওয়া যাক।

env = suite_gym.load('CartPole-v0')
policy = random_py_policy.RandomPyPolicy(time_step_spec=env.time_step_spec(), 
                                         action_spec=env.action_spec())
replay_buffer = []
metric = py_metrics.AverageReturnMetric()
observers = [replay_buffer.append, metric]
driver = py_driver.PyDriver(
    env, policy, observers, max_steps=20, max_episodes=1)

initial_time_step = env.reset()
final_time_step, _ = driver.run(initial_time_step)

print('Replay Buffer:')
for traj in replay_buffer:
  print(traj)

print('Average Return: ', metric.result())

Replay Buffer:
Trajectory(
{'action': array(1),
 'discount': array(1., dtype=float32),
 'next_step_type': array(1, dtype=int32),
 'observation': array([-0.01483762, -0.0301547 , -0.02482025,  0.00477367], dtype=float32),
 'policy_info': (),
 'reward': array(1., dtype=float32),
 'step_type': array(0, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(1),
 'discount': array(1., dtype=float32),
 'next_step_type': array(1, dtype=int32),
 'observation': array([-0.01544072,  0.16531426, -0.02472478, -0.29563585], dtype=float32),
 'policy_info': (),
 'reward': array(1., dtype=float32),
 'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(1),
 'discount': array(1., dtype=float32),
 'next_step_type': array(1, dtype=int32),
 'observation': array([-0.01213443,  0.3607798 , -0.0306375 , -0.5960129 ], dtype=float32),
 'policy_info': (),
 'reward': array(1., dtype=float32),
 'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(1),
 'discount': array(1., dtype=float32),
 'next_step_type': array(1, dtype=int32),
 'observation': array([-0.00491884,  0.5563168 , -0.04255775, -0.8981868 ], dtype=float32),
 'policy_info': (),
 'reward': array(1., dtype=float32),
 'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(0),
 'discount': array(1., dtype=float32),
 'next_step_type': array(1, dtype=int32),
 'observation': array([ 0.0062075 ,  0.75198895, -0.06052149, -1.2039375 ], dtype=float32),
 'policy_info': (),
 'reward': array(1., dtype=float32),
 'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(0),
 'discount': array(1., dtype=float32),
 'next_step_type': array(1, dtype=int32),
 'observation': array([ 0.02124728,  0.5576993 , -0.08460024, -0.9308191 ], dtype=float32),
 'policy_info': (),
 'reward': array(1., dtype=float32),
 'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(0),
 'discount': array(1., dtype=float32),
 'next_step_type': array(1, dtype=int32),
 'observation': array([ 0.03240127,  0.36381477, -0.10321662, -0.6658752 ], dtype=float32),
 'policy_info': (),
 'reward': array(1., dtype=float32),
 'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(1),
 'discount': array(1., dtype=float32),
 'next_step_type': array(1, dtype=int32),
 'observation': array([ 0.03967756,  0.17026839, -0.11653412, -0.40739253], dtype=float32),
 'policy_info': (),
 'reward': array(1., dtype=float32),
 'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(0),
 'discount': array(1., dtype=float32),
 'next_step_type': array(1, dtype=int32),
 'observation': array([ 0.04308293,  0.36683324, -0.12468197, -0.7344236 ], dtype=float32),
 'policy_info': (),
 'reward': array(1., dtype=float32),
 'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(0),
 'discount': array(1., dtype=float32),
 'next_step_type': array(1, dtype=int32),
 'observation': array([ 0.0504196 ,  0.17363413, -0.13937044, -0.48343614], dtype=float32),
 'policy_info': (),
 'reward': array(1., dtype=float32),
 'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(1),
 'discount': array(1., dtype=float32),
 'next_step_type': array(1, dtype=int32),
 'observation': array([ 0.05389228, -0.0192741 , -0.14903916, -0.23772195], dtype=float32),
 'policy_info': (),
 'reward': array(1., dtype=float32),
 'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(1),
 'discount': array(1., dtype=float32),
 'next_step_type': array(1, dtype=int32),
 'observation': array([ 0.0535068 ,  0.17762792, -0.1537936 , -0.5734562 ], dtype=float32),
 'policy_info': (),
 'reward': array(1., dtype=float32),
 'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(0),
 'discount': array(1., dtype=float32),
 'next_step_type': array(1, dtype=int32),
 'observation': array([ 0.05705936,  0.37453365, -0.16526273, -0.910366  ], dtype=float32),
 'policy_info': (),
 'reward': array(1., dtype=float32),
 'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(0),
 'discount': array(1., dtype=float32),
 'next_step_type': array(1, dtype=int32),
 'observation': array([ 0.06455003,  0.18198717, -0.18347006, -0.6738478 ], dtype=float32),
 'policy_info': (),
 'reward': array(1., dtype=float32),
 'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(0),
 'discount': array(1., dtype=float32),
 'next_step_type': array(1, dtype=int32),
 'observation': array([ 0.06818977, -0.01017502, -0.19694701, -0.44408032], dtype=float32),
 'policy_info': (),
 'reward': array(1., dtype=float32),
 'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(0),
 'discount': array(0., dtype=float32),
 'next_step_type': array(2, dtype=int32),
 'observation': array([ 0.06798627, -0.20204504, -0.20582862, -0.21936782], dtype=float32),
 'policy_info': (),
 'reward': array(1., dtype=float32),
 'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(1),
 'discount': array(1., dtype=float32),
 'next_step_type': array(0, dtype=int32),
 'observation': array([ 0.06394537, -0.39372152, -0.21021597,  0.00199082], dtype=float32),
 'policy_info': (),
 'reward': array(0., dtype=float32),
 'step_type': array(2, dtype=int32)})
Average Return:  16.0

টেনসরফ্লো ড্রাইভার

আমরা ড্রাইভার TensorFlow যা বৈশিষ্ট্যগুলি পাইথন ড্রাইভার মতই আছে, কিন্তু ব্যবহারের মেমরি পরিবেশের, মেমরি নীতি, মেমরি পর্যবেক্ষক ইত্যাদি আমরা বর্তমানে 2 TensorFlow ড্রাইভার আছে: DynamicStepDriver , যা (বৈধ) পরিবেশ পদক্ষেপ এবং একটি প্রদত্ত সংখ্যার পর বন্ধ DynamicEpisodeDriver , যেটি নির্দিষ্ট সংখ্যক পর্বের পরে শেষ হয়। চলুন কর্মে ডায়নামিক এপিসোডের একটি উদাহরণ দেখি।

env = suite_gym.load('CartPole-v0')
tf_env = tf_py_environment.TFPyEnvironment(env)

tf_policy = random_tf_policy.RandomTFPolicy(action_spec=tf_env.action_spec(),
                                            time_step_spec=tf_env.time_step_spec())


num_episodes = tf_metrics.NumberOfEpisodes()
env_steps = tf_metrics.EnvironmentSteps()
observers = [num_episodes, env_steps]
driver = dynamic_episode_driver.DynamicEpisodeDriver(
    tf_env, tf_policy, observers, num_episodes=2)

# Initial driver.run will reset the environment and initialize the policy.
final_time_step, policy_state = driver.run()

print('final_time_step', final_time_step)
print('Number of Steps: ', env_steps.result().numpy())
print('Number of Episodes: ', num_episodes.result().numpy())

final_time_step TimeStep(
{'discount': <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([1.], dtype=float32)>,
 'observation': <tf.Tensor: shape=(1, 4), dtype=float32, numpy=array([[0.01182632, 0.01372784, 0.03056967, 0.04454206]], dtype=float32)>,
 'reward': <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([0.], dtype=float32)>,
 'step_type': <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=int32, numpy=array([0], dtype=int32)>})
Number of Steps:  24
Number of Episodes:  2

# Continue running from previous state
final_time_step, _ = driver.run(final_time_step, policy_state)

print('final_time_step', final_time_step)
print('Number of Steps: ', env_steps.result().numpy())
print('Number of Episodes: ', num_episodes.result().numpy())

final_time_step TimeStep(
{'discount': <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([1.], dtype=float32)>,
 'observation': <tf.Tensor: shape=(1, 4), dtype=float32, numpy=
array([[-0.02565088,  0.04813434, -0.04199163,  0.03810809]],
      dtype=float32)>,
 'reward': <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([0.], dtype=float32)>,
 'step_type': <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=int32, numpy=array([0], dtype=int32)>})
Number of Steps:  70
Number of Episodes:  4