强化学习训练中actor_loss和critic_loss的变化趋势应该是什么样的？

时间: 2023-03-21 07:00:48 浏览: 459
在强化学习中，Actor-Critic是一种常见的策略，其中Actor和Critic分别代表决策策略和值函数估计器。训练Actor和Critic需要最小化它们各自的损失函数。 Actor的目标是最大化期望的奖励，而Critic的目标是最小化估计值函数与真实值函数之间的误差。因此，Actor_loss和Critic_loss的变化趋势通常如下所示： - Actor_loss：随着训练的进行，Actor_loss应该逐渐降低，因为Actor学习到的策略应该越来越接近最优策略。 - Critic_loss：随着训练的进行，Critic_loss应该逐渐降低，因为Critic估计的值函数应该越来越接近真实值函数。 需要注意的是，这些趋势可能不是完全平滑的，因为训练过程中可能会出现振荡或不稳定的情况。此外，具体的趋势还取决于使用的算法和网络结构。
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self.threads = [] self.actor_loss_list = [] self.critic_loss_list = [] self.actor, self.critic = self.build_model()

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def learn(self, obs, action, reward, next_obs, terminal): terminal = np.expand_dims(terminal, -1) reward = np.expand_dims(reward, -1) obs = torch.FloatTensor(obs).to(self.device) action = torch.FloatTensor(action).to(self.device) reward = torch.FloatTensor(reward).to(self.device) next_obs = torch.FloatTensor(next_obs).to(self.device) terminal = torch.FloatTensor(terminal).to(self.device) critic_loss,actor_loss = self.alg.learn(obs, action, reward, next_obs, terminal) return critic_loss,actor_loss

这段代码看起来是一个强化学习算法的学习过程。输入的参数包括当前状态(obs)、动作(action)、奖励(reward)、下一个状态(next_obs)...最后，算法进行一次学习过程，输出actor_loss和critic_loss两个指标来表示学习效果。

这段代码的作用 self.actor_optimizer.zero_grad() actor_loss.backward() self.actor_optimizer.step()

这段代码用于实现Actor-Critic算法中的Actor网络的参数更新。 首先，self.actor_optimizer.zero_grad()将Actor网络的梯度清零，以避免梯度累加导致错误的参数更新。 接着，actor_loss.backward()对Actor网络的...

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这段代码是在编译 actor 和 critic 模型，分别使用了不同的优化器和损失函数。 对于 actor 模型，使用了 categorical_crossentropy 作为损失函数。这是多分类问题中常用的损失函数，用于计算模型预测结果与真实...

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def step(self, state, action, reward, next_state, done, timestamp, writer): """Save experience in replay memory, and use random sample from buffer to learn.""" # Save experience / reward self.memory.add(state, action, reward, next_state, done) # Learn, if enough samples are available in memory if len(self.memory) > self.BATCH_SIZE and timestamp % self.LEARN_EVERY == 0: for _ in range(self.LEARN_NUMBER): experiences = self.memory.sample() losses = self.learn(experiences, self.GAMMA) writer.add_scalar("Critic_loss", losses[0], timestamp) writer.add_scalar("Actor_loss", losses[1], timestamp) if self.curiosity: writer.add_scalar("ICM_loss", losses[2], timestamp)

这段代码是一个强化学习算法中的一个步骤，其中包括以下几个部分： 1. 将当前状态、动作、奖励、下一个状态和完成标志存储在回放缓冲区中； 2. 如果回放缓冲区中的样本数量超过了指定的批量大小，并且当前时间戳是...

def find_preferences_2d(self, *losses): assert len(losses) >= 2 grads = [] for loss in losses: self.optimizer_actor.zero_grad() self.optimizer_critic.zero_grad() grad = torch.autograd.grad(loss, self.model.actor.parameters(), retain_graph=True, create_graph=self.adaptive)[0] torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.model.actor.parameters(), self.max_grad_norm) grad = torch.flatten(grad) grad = torch.squeeze(grad) grads.append(grad) total_grad = grads[1] - grads[0] print("total_grad:",total_grad) nom = torch.dot(total_grad, grads[0]) #相同类型矩阵做点积 den = torch.norm(total_grad) ** 2 eps = nom/(den + self.adam_eps) eps = torch.clamp(eps, 0, 1) pareto_loss = eps*grads[0] + (1-eps)*grads[1] pareto_loss = torch.norm(pareto_loss) ** 2 return [1-eps, eps], pareto_loss

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def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate): self.sess = sess self.s_dim = state_dim self.lr_rate = learning_rate # Create the critic network self.inputs, self.out = self.create_critic_network() # Get all network parameters self.network_params = \ tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic') # Set all network parameters self.input_network_params = [] for param in self.network_params: self.input_network_params.append( tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape())) self.set_network_params_op = [] for idx, param in enumerate(self.input_network_params): self.set_network_params_op.append(self.network_params[idx].assign(param)) # Network target目标 V(s) self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # Temporal Difference, will also be weights for actor_gradients时间差异，也将是actor_gradients的权重 self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out) # Mean square error均方误差 self.loss = tflearn.mean_square(self.td_target, self.out) # Compute critic gradient计算临界梯度 self.critic_gradients = tf.gradients(self.loss, self.network_params) # Optimization Op self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate). \ apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))请对这段代码每句进行注释

# 获取 Critic 网络中所有的参数 self.network_params = tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic') # 定义一个占位符，表示 Critic 网络的输入参数 self....

解释一下policy_loss, value_loss, logits

这三个概念通常出现在深度强化学习领域中的策略优化算法中，比如基于策略梯度方法的算法（如PPO、TRPO等）和基于Actor-Critic方法的算法（如A2C、A3C等）。 - Policy Loss：指的是策略优化算法中的损失函数，用来...

解释这个代码 def compute_losses(self, states, actions, returns, advantages): logits, values = self.A2C(states.reshape(-1, 4, 84, 84)) logits = logits.reshape(-1, self.num_envs, self.outshape) values = values.reshape(-1, self.num_envs, ) probs = torch.distributions.Categorical(logits) log_probs = -probs.log_prob(actions) policy_loss = (log_probs * advantages.detach()).mean() entropy_loss = -self.entropy_coef * probs.entropy().mean() value_loss = F.mse_loss(values.double(), returns.detach()) self.opt.zero_grad() (policy_loss + entropy_loss + value_loss).backward() self.opt.step()

这段代码是一个用于训练 A2C （Advantage Actor-Critic）算法的函数，该算法用于强化学习。函数中首先使用 A2C 网络（也称为 Actor-Critic 网络）计算给定状态的行动策略和对应的状态值估计。然后对行动策略计算其...

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