TensorFlow深度学习实战教程

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6.5 TensorFlow Agents 强化学习库

文档摘要

6.5 TensorFlow Agents 强化学习库 6.5 TensorFlow Agents 强化学习库 TensorFlow Agents (TF-Agents) 是一个用于在 TensorFlow 中实现强化学习 (RL) 的库。它提供了一套模块化的、可测试的、可扩展的组件，用于构建、训练和评估 RL 智能体。TF-Agents 的设计目标是支持各种 RL 算法和环境，并提供易于使用的 API，使研究人员和从业者能够快速原型化和实验新的 RL 方法。 6.5.1 TF-Agents 的核心组件 TF-Agents 包含以下核心组件，这些组件协同工作以构建完整的 RL 系统： 环境 (Environment)：表示智能体与之交互的世界。环境接收智能体的动作，并返回观察结果和奖励。

6.5 TensorFlow Agents 强化学习库

6.5 TensorFlow Agents 强化学习库

TensorFlow Agents (TF-Agents) 是一个用于在 TensorFlow 中实现强化学习 (RL) 的库。它提供了一套模块化的、可测试的、可扩展的组件，用于构建、训练和评估 RL 智能体。TF-Agents 的设计目标是支持各种 RL 算法和环境，并提供易于使用的 API，使研究人员和从业者能够快速原型化和实验新的 RL 方法。

6.5.1 TF-Agents 的核心组件

TF-Agents 包含以下核心组件，这些组件协同工作以构建完整的 RL 系统：

  • 环境 (Environment)：表示智能体与之交互的世界。环境接收智能体的动作，并返回观察结果和奖励。

  • 策略 (Policy)：定义智能体如何根据观察结果选择动作。策略可以是确定性的或随机性的。

  • 智能体 (Agent)：包含策略和学习算法。智能体根据环境的反馈更新其策略，以最大化累积奖励。

  • 重放缓冲区 (Replay Buffer)：存储智能体与环境交互的经验（状态、动作、奖励、下一个状态）。重放缓冲区用于训练智能体，通过从过去经验中学习来提高样本效率。

  • 数据集 (Dataset)：从重放缓冲区中采样数据，并将其提供给智能体进行训练。

  • 指标 (Metrics)：用于评估智能体的性能，例如平均奖励、成功率等。

以下是一个 Mermaid 图，展示了这些组件之间的关系：

6.5.2 安装 TF-Agents

可以使用 pip 安装 TF-Agents：

pip install tf-agents[reverb]
​

注意：[reverb] 部分是可选的，用于安装 Reverb，这是一个用于存储和采样经验的强大而高效的重放缓冲区。

6.5.3 一个简单的例子：CartPole

让我们通过一个简单的 CartPole 环境来演示如何使用 TF-Agents。CartPole 是一个经典的 RL 环境，目标是保持杆子直立在一个移动的小车上。

1. 创建环境

首先，我们需要创建一个 CartPole 环境。我们可以使用 TF-Agents 提供的 tf_environment 包装器来将 OpenAI Gym 环境转换为 TF-Agents 环境。

import tensorflow as tf
import tf_agents.environments as tf_env
import tf_agents.networks as networks
import tf_agents.agents.dqn as dqn
import tf_agents.replay_buffers as rb
import tf_agents.trajectories as traj
import tf_agents.utils as utils
from tf_agents.metrics import tf_metrics
from tf_agents.eval import metric_utils
from tf_agents.policies import random_tf_policy
import gym
# 创建 Gym 环境
env = gym.make('CartPole-v1')
# 使用 TF-Agents 包装器
train_py_env = tf_env.wrap_py_environment(env)
eval_py_env = tf_env.wrap_py_environment(env)
train_env = tf_env.tf_py_environment(train_py_env)
eval_env = tf_env.tf_py_environment(eval_py_env)
​

2. 创建智能体

接下来，我们需要创建一个智能体。在这个例子中，我们将使用 DQN (Deep Q-Network) 智能体。

# 定义 Q 网络
q_net = networks.Sequential(
    [tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
     tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
     tf.keras.layers.Dense(env.action_space.n)])
# 创建 DQN 智能体
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-3)
train_step_counter = tf.Variable(0)
agent = dqn.DqnAgent(
    train_env.time_step_spec(),
    train_env.action_spec(),
    q_network=q_net,
    optimizer=optimizer,
    td_errors_loss_fn=utils.common.element_wise_squared_loss,
    train_step_counter=train_step_counter
)
agent.initialize()
​

3. 创建重放缓冲区和数据集

现在，我们需要创建一个重放缓冲区来存储智能体与环境交互的经验，并创建一个数据集来从重放缓冲区中采样数据。

# 定义重放缓冲区
replay_buffer = rb.tf_uniform_replay_buffer.TFUniformReplayBuffer(
    data_spec=agent.collect_data_spec,
    batch_size=train_env.batch_size,
    max_length=10000)
# 创建数据集
dataset = replay_buffer.as_dataset(
    num_parallel_calls=3,
    sample_batch_size=64,
    num_steps=2).prefetch(3)
iterator = iter(dataset)
​

4. 定义收集策略

收集策略用于在训练过程中与环境交互并收集数据。

# 创建收集策略
collect_policy = agent.collect_policy
​

5. 定义训练循环

最后，我们需要定义一个训练循环来训练智能体。

# 定义训练循环
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]
def collect_step(environment, policy, buffer):
  time_step = environment.current_time_step()
  action_step = policy.action(time_step)
  next_time_step = environment.step(action_step.action)
  traj_ = traj.from_transition(time_step, action_step, next_time_step)
  # Add trajectory to the replay buffer
  buffer.add_batch(traj_)
# 训练参数
num_iterations = 20000
collect_steps_per_iteration = 1
log_interval = 2000
eval_interval = 1000
num_eval_episodes = 10
# 训练循环
for i in range(num_iterations):
  # 收集数据
  for _ in range(collect_steps_per_iteration):
    collect_step(train_env, collect_policy, replay_buffer)
  # 从重放缓冲区中采样数据
  experience, _ = next(iterator)
  # 训练智能体
  train_loss = agent.train(experience).loss
  # 打印日志
  if i % log_interval == 0:
    print('iteration = {0}: loss = {1}'.format(i, train_loss))
  # 评估智能体
  if i % eval_interval == 0:
    avg_return = compute_avg_return(eval_env, agent.policy, num_eval_episodes)
    print('iteration = {0}: Average Return = {1}'.format(i, avg_return))
​

6. 完整代码示例

import tensorflow as tf
import tf_agents.environments as tf_env
import tf_agents.networks as networks
import tf_agents.agents.dqn as dqn
import tf_agents.replay_buffers as rb
import tf_agents.trajectories as traj
import tf_agents.utils as utils
from tf_agents.metrics import tf_metrics
from tf_agents.eval import metric_utils
from tf_agents.policies import random_tf_policy
import gym
# 1. 创建环境
env = gym.make('CartPole-v1')
train_py_env = tf_env.wrap_py_environment(env)
eval_py_env = tf_env.wrap_py_environment(env)
train_env = tf_env.tf_py_environment(train_py_env)
eval_env = tf_env.tf_py_environment(eval_py_env)
# 2. 创建智能体
q_net = networks.Sequential(
    [tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
     tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
     tf.keras.layers.Dense(env.action_space.n)])
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-3)
train_step_counter = tf.Variable(0)
agent = dqn.DqnAgent(
    train_env.time_step_spec(),
    train_env.action_spec(),
    q_network=q_net,
    optimizer=optimizer,
    td_errors_loss_fn=utils.common.element_wise_squared_loss,
    train_step_counter=train_step_counter
)
agent.initialize()
# 3. 创建重放缓冲区和数据集
replay_buffer = rb.tf_uniform_replay_buffer.TFUniformReplayBuffer(
    data_spec=agent.collect_data_spec,
    batch_size=train_env.batch_size,
    max_length=10000)
dataset = replay_buffer.as_dataset(
    num_parallel_calls=3,
    sample_batch_size=64,
    num_steps=2).prefetch(3)
iterator = iter(dataset)
# 4. 定义收集策略
collect_policy = agent.collect_policy
# 5. 定义训练循环
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]
def collect_step(environment, policy, buffer):
  time_step = environment.current_time_step()
  action_step = policy.action(time_step)
  next_time_step = environment.step(action_step.action)
  traj_ = traj.from_transition(time_step, action_step, next_time_step)
  # Add trajectory to the replay buffer
  buffer.add_batch(traj_)
# 训练参数
num_iterations = 20000
collect_steps_per_iteration = 1
log_interval = 2000
eval_interval = 1000
num_eval_episodes = 10
# 训练循环
for i in range(num_iterations):
  # 收集数据
  for _ in range(collect_steps_per_iteration):
    collect_step(train_env, collect_policy, replay_buffer)
  # 从重放缓冲区中采样数据
  experience, _ = next(iterator)
  # 训练智能体
  train_loss = agent.train(experience).loss
  # 打印日志
  if i % log_interval == 0:
    print('iteration = {0}: loss = {1}'.format(i, train_loss))
  # 评估智能体
  if i % eval_interval == 0:
    avg_return = compute_avg_return(eval_env, agent.policy, num_eval_episodes)
    print('iteration = {0}: Average Return = {1}'.format(i, avg_return))
​

6.5.4 TF-Agents 的高级特性

除了基本的 RL 组件，TF-Agents 还提供了一些高级特性，例如：

  • 多智能体支持：TF-Agents 支持训练多个智能体在同一环境中交互。

  • 分层强化学习：TF-Agents 支持构建分层 RL 系统，其中高级智能体控制低级智能体。

  • 模仿学习：TF-Agents 支持使用模仿学习来初始化智能体的策略，从而加速训练过程。

  • 离线强化学习：TF-Agents 支持使用离线数据来训练智能体，无需与环境交互。

  • Reverb 重放缓冲区：Reverb 是一个强大的重放缓冲区，可以高效地存储和采样经验，支持优先级采样和分布式训练。

6.5.5 自定义环境和智能体

TF-Agents 允许你自定义环境和智能体，以满足特定的需求。

自定义环境

你可以通过继承 tf_agents.environments.py_environment.PyEnvironment 类来创建自定义环境。你需要实现以下方法：

  • _step(self, action)：执行一个动作并返回下一个时间步。

  • _observe(self)：返回当前观察结果。

  • _reset(self)：重置环境到初始状态。

  • observation_spec(self)：返回观察空间的规范。

  • action_spec(self)：返回动作空间的规范。

自定义智能体

你可以通过继承 tf_agents.agents.tf_agent.TFAgent 类来创建自定义智能体。你需要实现以下方法：

  • _train(self, experience, weights=None)：使用经验数据训练智能体。

  • _policy(self, time_step, policy_state=())：返回一个策略，用于根据时间步选择动作。

  • _collect_policy(self, time_step, policy_state=())：返回一个策略，用于在训练过程中收集数据。

6.5.6 总结

TensorFlow Agents 是一个功能强大的强化学习库，它提供了一套模块化的、可扩展的组件，用于构建、训练和评估 RL 智能体。 TF-Agents 支持各种 RL 算法和环境，并提供易于使用的 API，使研究人员和从业者能够快速原型化和实验新的 RL 方法。 通过学习和实践 TF-Agents，你可以更好地理解强化学习的原理，并将其应用于解决实际问题。

希望这篇文章对你有所帮助！

作者与出处
原作者： 灏天文库
来源：灏天文库
整理： 灏天文库整理
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发布者: 作者: 灏天文库 转发
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