强化学习实践八：DQN的实现

本文将带您一起实践深度学习与强化学习联合解决问题的一个经典算法：深度Q学习网络（DQN）。深度学习算法在强化学习领域的应用主要体现在价值函数或策略函数的近似表示上，理解了这一点将有助于您直击深度强化学习问题的本质。正因为如此，我们也可以使用不基于深度学习的其他函数近似工具。

这里贴一些别人已经写好的基于深度学习算法的一些链接：

• borgwang/reinforce_py 用不同的机器学习库实现了各种深度强化学习算法
• Reinforcement Learning (DQN) tutorial PyTorch官方教程提供直接基于游戏界面的CNN+DQN组合实现

在此对提供这些链接的作者一并表示感谢。

接下来我来按照自己的节奏和风格解释我的DQN算法实现。在我的代码里，我将把使用神经网络的价值函数的近似表示封装到一个Approximator类中，然后再实现包含此价值函数的继承自Agent基类的个体类：ApproxQAgent，最后我们将观察其在不同环境中的训练效果，并讲讲我自身的编程体会，基于深度学习库的代码我将使用PyTorch库。

Approximator类的实现

Approximator类作为价值函数的近似函数，其要实现的功能很简单：一是输出基于一个状态行为对s,a在参数w描述的函数下的价值Q(s,a,w)；另一个是调整参数来更新某型状态行为对s,a的价值。在先前基于GridWorld环境的SarsaAgent实现中，对应这两个函数的分别是读取和设置价值Q表：get_Q和set_Q，读者还记得吗？在基于价值函数的近似表示中，我们调整的不是直接的Q值，而是通过调整生成Q值的参数w来达到这个目的。

在第六讲中，我们学习到使用神经网络来近似价值函数，根据输入和输出数据的不同选择可以有三种不同的网络搭建方式，其中适用于Q学习的两种方式分别是：使用(s,a)为输入，单一的Q为输出，和使用基于s为输入不同行为对应的Q值组成的向量为输出。前者适用范围较广，后者更多见于行为空间为离散值的时候。本例中，我们使用的是后者。我们在__init__方法中声明这样的基于一个隐藏层的简单神经网络（近似价值函数）：

# /usr/local/bin/python3.7
# -*- coding:utf-8 -*-
# function approximators of reinforcment learningimport numpy as np
import torch
from torch.autograd import Variable
import copyclass Approximator(torch.nn.Module):'''base class of different function approximator subclasses'''def __init__(self, dim_input=1, dim_output=1, dim_hidden=16):super(Approximator, self).__init__()self.dim_input = dim_inputself.dim_output = dim_outputself.dim_hidden = dim_hidden# function Linear:__init(inputSize, outputSize)# hidden layerself.linear1 = torch.nn.Linear(self.dim_input, self.dim_hidden)self.linear2 = torch.nn.Linear(self.dim_hidden, self.dim_output)

我们主要是定义了两个nn.Module来实现线性变换，具体下文在进行网络的前向运算时会使用到ReLU激活函数。

设计一个predict方法来预测基于某状态的价值：

    def predict(self, x):# 实现ReLU:->max(0, x)# torch.clamp(input,min,max,out=None)-> Tensor# 将input中的元素限制在[min,max]范围内并返回一个Tensorh_relu = self.linear1(x).clamp(min=0)y_pred = self.linear2(h_relu)return y_pred

再写一个方法fit来进行训练，更新网络参数以更好的符合个体基于Q学习对于价值的判断：

    def fit(self, x,y,criterion=None,optimizer=None,epochs=1,learning_rate=1e-4):if criterion is None:# MSELoss(reduce=False, size_average=False)# 如果 reduce = False，那么 size_average 参数失效，直接返回向量形式的 loss；# 如果 reduce = True，那么 loss 返回的是标量#   如果 size_average = True，返回 loss.mean();#   如果 size_average = False，返回 loss.sum();criterion = torch.nn.MSELoss(size_average=False)if optimizer is None:# Adam(Adaptive Moment Estimation)本质上是带有动量项的RMSpropoptimizer = torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=learning_rate)if epochs < 1:epochs = 1x = self._prepare_data(x)y = self._prepare_data(y, False)for t in range(epochs):y_pred = self.predict(x)loss = criterion(y_pred, y)# 把梯度置零，也就是把loss关于weight的导数变成0optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()return loss

我们还需要一个方法_prepare_data来对输入数据进行一定的修饰，使得它符合我们上两个方法设计使用到的参数

    def _prepare_data(self, x, requires_grad = True):'''将numpy格式的数据转化为Torch的Variable'''if isinstance(x, np.ndarray):x = Variable(torch.from_numpy(x), requires_grad=requires_grad)if isinstance(x, int):x = Variable(torch.Tensor([[x]]), requires_grad=requires_grad)# 从from_numpy()转换过来的数据是DoubleTensor形式x = x.float()if x.data.dim() == 1:# 增加一个纬度x = x.unsqueeze(0)return x

同时，为了使得个体在使用近似函数时更加简洁，我们为Approximator类写了一个__call__方法，使得可以像执行函数一样来使用该类提供的方法：

    def __call__(self, x):'''根据输入返回输出，类似于 predict 函数'''x = self._prepare_data(x)pred = self.predict(x)return pred.data.numpy

最后还有一个很重要的事情，由于一些高级DQN算法使用两个近似函数+基于记忆重现的机制来训练个体，因此会产生将一个近似函数的神经网络参数拷贝给另一个近似函数的神经网络这个过程，也就是拷贝网络的过程，我们也需要提供一个能完成此功能的方法clone:

    def clone(self):'''返回当前模型的深度拷贝对象'''return copy.deepcopy(self)

至此，一个简单但够用的Approximator类就写好了。完整的代码请参见：approximator.py

ApproxQAgent类的实现

由于我们在前几讲的实践中已经为Agent基类设计好的声明一个Agent子类需要的方法，我们在实现基于Q学习的神经网络强化学习算法时只需要集中精力实现这些方法。我们在一个个体中使用双份近似价值函数，一个用来生成策略，另一个用来进行价值估计，每训练一定时间把时刻在更新参数的生成策略的近似价值函数（网络）的参数传递给生成价值的近似价值函数；同样我们的Agent是基于经历回放ExperienceReplay的，这样有利于消除单个Episode内Transition的相关性，提升模型的性能。为此，我们将单独写一个辅助方法来实现基于经历回放的学习。如果不熟悉我们对经历回放的实现机制，请参考前一篇实践：强化学习实践七 给Agent添加记忆功能。

• __init__方法初始化ApproxQAgent类

class ApproxQAgent(Agent):'''使用近似的价值函数实现的Q学习的个体'''def __init__(self, env: Env = None,trans_capacity=20000,hidden_dim: int = 16):if env is None:raise Exception("agent should have an environment")super(ApproxQAgent, self).__init__(env, trans_capacity)self.input_dim, self.output_dim = 1, 1# 适应不同的状态和行为空间类型if isinstance(env.observation_space, spaces.Discrete):self.input_dim = 1elif isinstance(env.observation_space, spaces.Box):self.input_dim = env.observation_space.shape[0]if isinstance(env.action_space, spaces.Discrete):self.output_dim = env.action_space.nelif isinstance(env.action_space, spaces.Box):self.output_dim = env.action_space.shape[0]# print("{},{}".format(self.input_dim, self.output_dim))# 隐藏层神经元数目self.hidden_dim = hidden_dim# 关键在下面两句，声明了两个近似价值函数# 变量Q是一个计算价值，产生loss的近似函数（网络），# 该网络参数在一定时间段内不更新参数self.Q = Approximator(dim_input=self.input_dim,dim_output=self.output_dim,dim_hidden=self.hidden_dim)# 变量PQ是一个生成策略的近似函数，该函数（网络）的参数频繁更新# 更新参数的网络self.PQ = self.Q.clone()

• 从经历学习 _learn_from_memory

    def _learning_from_memory(self, gamma, batch_size, learning_rate, epochs):# 随机获取记忆里的Transmitiontrans_pieces = self.sample(batch_size)states_0 = np.vstack([x.s0 for x in trans_pieces])actions_0 = np.array([x.a0 for x in trans_pieces])reward_1 = np.array([x.reward for x in trans_pieces])is_done = np.array([x.is_done for x in trans_pieces])states_1 = np.vstack([x.s1 for x in trans_pieces])X_batch = states_0# 调用的时approximator的__call__方法y_batch = self.Q(states_0)# 使用了Batch，代码是矩阵运算# np.max => axis=1时取出最大的一列；axis=0时取出最大的一行# ～ True = -2;  ~ False = -1Q_target = reward_1 + gamma * np.max(self.Q(states_1), axis=1) * (~ is_done)y_batch[np.arange(len(X_batch)), actions_0] = Q_target# loss is a torch Variable with size of 1loss = self.PQ.fit(x=X_batch,y=y_batch,learning_rate=learning_rate,epochs=epochs)mean_loss = loss.sum().data[0] / batch_sizeself._update_Q_net()return mean_loss

• 重写的学习方法 learning

    def learning(self, gamma=0.99,learning_rate=1e-5,max_episodes=1000,batch_size=64,min_epsilon=0.2,epsilon_factor=0.1,epochs=1):'''learning的主要工作是构建经历，当构建的经历足够时，同时启动基于经历的学习'''total_steps, step_in_episode, num_episode = 0, 0, 0target_episode = max_episodes * epsilon_factorwhile num_episode < max_episodes:epsilon = self._decayed_epsilon(cur_episode = num_episode,min_epsilon = min_epsilon,max_epsilon = 1,target_episode = target_episode)self.state = self.env.reset()# self.env.render()step_in_episode = 0loss, mean_loss = 0.00, 0.00is_done = Falsewhile not is_done:s0 = self.statea0 = self.performPolicy(s0, epsilon)# act方法封装了将Transition记录至Experience中的过程s1, r1, is_done, info, total_reward = self.act(a0)# self.env.render()step_in_episode += 1# 当经历里有足够大小的Transition时，开始启用基于经历的学习if self.total_trans > batch_size:loss += self._learn_from_memory(gamma,batch_size,learning_rate,epochs)mean_loss = loss / step_in_episodeprint("{0} epsilon:{1:3.2f}, loss:{2:.3f}".format(self.experience.last, epsilon, mean_loss))# print(self.experience)total_steps += step_in_episodenum_episode += 1return

• 重写和添加一些辅助方法

在前面的代码中，我们使用了performPolicy方法，我们需要对此方法进行重些，实现基于衰减的  探索机制，这里就不详细解释了：

    def _decayed_epsilon(self,cur_episode: int,min_epsilon: float,max_epsilon: float,target_episode: int) -> float:'''获得一个在一定范围内的epsilon'''slope = (min_epsilon - max_epsilon) / (target_episode)intercept = max_epsilonreturn max(min_epsilon, slope * cur_episode + intercept)def _curPolicy(self, s, epsilon = None):'''依据更新策略的价值函数(网络)产生一个行为'''Q_s = self.PQ(s)rand_value = random()if epsilon is not None and rand_value < epsilon:return self.env.action_space.sample()else:return int(np.argmax(Q_s))def performPolicy(self, s, epsilon=None):return self._curPolicy(s, epsilon)

最后，我们还需要一个方法来将一直在更新参数的近似函数（网络）的权重拷贝给生成价值并基于此得到损失的近似函数（网络）：

    def _update_Q_net(self):'''将更新策略的Q网络(连带其参数)复制给输出目标Q值的网络'''self.Q = self.PQ.clone()

至此，一个完整的使用神经网络（深度学习）作为近似价值函数、通过对经历进行Q学习的强化学习个体就实现了。该个体类的完整代码在approxagent.py类中

观察DQN的训练效果

我们写一小段代码来基于某个环境来训练我们的ApproxQAgent类。我们使用了三种环境，分别是：CartePole、PuckWorld、和MountainCar。新建一个文件来写入如下代码：

from random import random, choice
from gym import Env
import gym
from gridworld import *
from core import Transition, Experience, Agent
from approximator import Approximator
from agents import ApproxQAgent
import torchdef testApproxQAgent():env = gym.make("MountainCar-v0")# env = gym.make("PuckWorld-v0")# env = SimpleGridWorld()# 保存训练的视频# directory = "/home/reinforce/monitor"# env = gym.wrappers.Monitor(env, directory, force=True)agent = ApproxQAgent(env,trans_capacity=10000,  # 记忆容量（按状态转换数计）hidden_dim=16)  # 隐藏神经元数量env.reset()print("Learning...")agent.learning(gamma=0.99,  # 衰减引子learning_rate=1e-3,  # 学习率batch_size=64,  # 集中学习的规模max_episodes=2000,  # 最大训练Episode数量min_epsilon=0.01,  # 最小Epsilonepsilon_factor=0.3,  # 开始使用最小Epsilon时Episode的序号占最大# Episodes序号之比，该比值越小，表示使用# min_epsilon的episode越多epochs=2  # 每个batch_size训练的次数)if __name__ == "__main__":testApproxQAgent()

我们设计的DQN在PuckWorld类、CartPole类上都得到了较好的训练结果。

编程体会

基于深度学习的强化学习算法在编写和调试时比之前要难许多，这其中既涉及到深度学习算法实现过程中的难点：数据预处理、基于张量批运算；同时也要熟悉PyTorch库对于数据的处理格式；理解数值拷贝和引用拷贝的区别；最后还要花很多时间去调整超参数。可以说一路下来都不是省油的灯，只有通过不断的练习来自己体会啦，同时希望读者能熟悉并喜欢我这样的建模思想，并能从这样的代码中较容易地理解强化学习算法的核心。祝各位读者痛并快乐的学习着。

下一次实践将聚焦于策略梯度的PyTorch实现，读者可以参考我一开始贴的地址来了解别人是如何实现与策略梯度相关的算法的，比如Actor-Critic。

本文转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28706093

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