强化学习ppo优化unet训练的学习率自定义惩罚函数和动作,基于pytorch的详细代码实现
时间: 2024-03-14 18:45:01 浏览: 150
基于python的强化学习算法
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好的,我来为您解答。
首先,需要明确的是,强化学习算法 PPO(Proximal Policy Optimization)是一种基于策略梯度的强化学习算法,而 UNet 是常用于图像分割任务的神经网络模型,两者并没有直接的关系。因此,您可能需要更明确地描述您的场景和需求,以便我更好地回答您的问题。
不过,我可以为您提供一些基于 PyTorch 实现的 PPO 算法和自定义惩罚函数的示例代码,供您参考:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
class PolicyNetwork(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim):
super(PolicyNetwork, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 64)
self.fc2 = nn.Linear(64, 32)
self.fc3 = nn.Linear(32, output_dim)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = F.softmax(self.fc3(x), dim=-1) # 输出动作的概率分布
return x
class PPO:
def __init__(self, input_dim, output_dim, lr=3e-4, gamma=0.99, K=3, eps=0.2, clip=0.2):
self.policy = PolicyNetwork(input_dim, output_dim)
self.optimizer = optim.Adam(self.policy.parameters(), lr=lr)
self.gamma = gamma
self.K = K
self.eps = eps
self.clip = clip
def choose_action(self, state):
state = torch.FloatTensor(state).unsqueeze(0)
probs = self.policy(state)
dist = torch.distributions.Categorical(probs)
action = dist.sample()
log_prob = dist.log_prob(action)
return action.item(), log_prob.item()
def discount_reward(self, rewards, dones, next_state):
R = 0
if not dones:
next_state = torch.FloatTensor(next_state).unsqueeze(0)
R = self.policy(next_state).max().item()
returns = []
for r in reversed(rewards):
R = r + self.gamma * R
returns.insert(0, R)
returns = torch.FloatTensor(returns)
returns = (returns - returns.mean()) / (returns.std() + 1e-8)
return returns
def train(self, states, actions, log_probs, rewards, dones, next_state):
returns = self.discount_reward(rewards, dones, next_state)
old_probs = torch.exp(log_probs)
for _ in range(self.K):
probs = self.policy(states)
dist = torch.distributions.Categorical(probs)
entropy = dist.entropy().mean()
log_probs = dist.log_prob(actions)
ratios = torch.exp(log_probs - torch.FloatTensor(log_probs))
surr1 = ratios * returns
surr2 = torch.clamp(ratios, 1-self.eps, 1+self.eps) * returns
loss = -torch.min(surr1, surr2) + 0.5 * F.mse_loss(returns, probs)
loss = loss.mean() - 0.01 * entropy
self.optimizer.zero_grad()
loss.backward()
self.optimizer.step()
```
上述代码实现了一个简单的 PPO 算法,其中 `PolicyNetwork` 是一个三层全连接神经网络,用于输出动作的概率分布;`PPO` 类是 PPO 算法的实现,其中 `choose_action` 方法用于根据当前状态选择一个动作,并输出动作的概率对数;`discount_reward` 方法用于计算折扣回报;`train` 方法用于训练网络。
如果您需要自定义惩罚函数,可以在 `train` 方法中加入相应的代码。具体来说,您需要计算每个时间步的惩罚值,然后将惩罚值加到回报中,即:
```python
def train(self, states, actions, log_probs, rewards, dones, next_state):
returns = self.discount_reward(rewards, dones, next_state)
old_probs = torch.exp(log_probs)
for _ in range(self.K):
probs = self.policy(states)
dist = torch.distributions.Categorical(probs)
entropy = dist.entropy().mean()
log_probs = dist.log_prob(actions)
ratios = torch.exp(log_probs - torch.FloatTensor(log_probs))
surr1 = ratios * returns
surr2 = torch.clamp(ratios, 1-self.eps, 1+self.eps) * returns
loss = -torch.min(surr1, surr2) + 0.5 * F.mse_loss(returns, probs)
# 自定义惩罚函数
punishment = torch.FloatTensor([0.1, 0.2, 0.3]) # 假设有三个惩罚值
punishment = punishment.unsqueeze(0).expand_as(rewards)
returns = returns + punishment
loss = loss.mean() - 0.01 * entropy
self.optimizer.zero_grad()
loss.backward()
self.optimizer.step()
```
上述代码中,假设有三个惩罚值,它们被存储在一个长度为 3 的一维张量 `punishment` 中。在每个时间步上,我们将 `punishment` 复制成与回报相同大小的张量,并将其加到回报中。这样,在计算折扣回报时,就会考虑到惩罚的影响。
如果您需要自定义动作,可以在 `choose_action` 方法中加入相应的代码。具体来说,您需要根据当前状态计算出动作,并输出动作的概率对数,即:
```python
def choose_action(self, state):
state = torch.FloatTensor(state).unsqueeze(0)
# 自定义动作
action = torch.FloatTensor([0.1, 0.2, 0.3]) # 假设有三个动作
action = action.unsqueeze(0)
log_prob = torch.log(action)
return action, log_prob
```
上述代码中,假设有三个动作,它们被存储在一个长度为 3 的一维张量 `action` 中。在计算动作的概率对数时,我们直接取对数,而不是使用 softmax 函数,因为此时已经知道了动作。注意,这里的 `action` 张量的形状是 `(1, 3)`,因为 PyTorch 中的张量必须具有相同的维度。
希望这些代码能对您有所帮助!
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