PPO2 pytorch

PPO2是一种基于重要性采样的算法，用于强化学习中的策略优化。它解决了重要性采样的缺陷问题，并在训练效果上优于传统的PPO算法。PPO2使用了PyTorch作为实现框架，并且在训练过程中可以应用于Pendulum环境等不同的场景。通过创建网络、训练和测试等环节，可以有效地使用PPO2算法进行强化学习任务的优化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PPO2代码 pytorch框架](https://blog.csdn.net/fangchenglia/article/details/125725093)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

PPO实现 pytorch

PPO（Proximal Policy Optimization）是一种用于强化学习的策略优化算法。下面是使用PyTorch实现PPO的基本步骤：

1. 定义神经网络模型：使用PyTorch创建一个神经网络模型，该模型将用于估计策略和价值函数。
2. 定义优化器：选择一个适合的优化器，如Adam，用于更新神经网络的参数。
3. 定义损失函数：定义PPO的损失函数，通常由两部分组成，一个是策略损失，即策略梯度和优势函数的乘积，另一个是价值函数损失，即预测值与真实值之间的均方差。
4. 收集经验数据：与环境进行交互，收集一批经验数据，包括状态、动作、奖励等信息。
5. 计算优势函数：使用收集到的经验数据计算每个状态的优势函数，即当前状态相对于平均回报的相对优势值。
6. 计算梯度和更新参数：使用经验数据计算梯度并更新神经网络的参数。这里需要使用PPO中的重要性采样比率来控制更新步长，并确保策略改变不会过大。
7. 重复步骤4至6：通过多次迭代收集更多的经验数据，并使用这些数据来更新模型的参数。
8. 在环境中进行测试：使用训练后的模型在环境中进行测试，评估其性能。

以上是PPO在PyTorch中的基本实现步骤。你可以根据具体的问题和需求进行相应的调整和改进。

ppo算法 pytorch

### 使用PyTorch实现PPO算法

PPO (Proximal Policy Optimization) 是一种流行的强化学习方法，因其稳定性和高效性而受到广泛欢迎。下面是一个简化版的 PPO 算法在 PyTorch 中的具体实现[^1]。

#### 初始化环境和参数设置
为了使代码更易于理解，在开始之前定义一些必要的超参数以及初始化环境：

import gymnasium as gym
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch.distributions import Categorical
import numpy as np

env_name = 'CartPole-v1'
env = gym.make(env_name)

state_dim = env.observation_space.shape[0]
action_dim = env.action_space.n
learning_rate = 3e-4
gamma = 0.99
clip_range = 0.2
num_epochs = 10
mini_batch_size = 64

#### 定义策略网络与价值函数网络结构
接着构建两个主要组件——Actor 和 Critic 的神经网络模型来表示行动概率分布和状态值估计:

class ActorCritic(torch.nn.Module):
    def __init__(self, state_dim, action_dim):
        super(ActorCritic, self).__init__()
        
        # Define actor layers
        self.actor_fc1 = torch.nn.Linear(state_dim, 64)
        self.actor_fc2 = torch.nn.Linear(64, action_dim)

        # Define critic layers
        self.critic_fc1 = torch.nn.Linear(state_dim, 64)
        self.critic_fc2 = torch.nn.Linear(64, 1)

    def forward(self, x):
        value = F.relu(self.critic_fc1(x))
        value = self.critic_fc2(value).squeeze(-1)

        policy_logits = F.relu(self.actor_fc1(x))
        policy_dist = Categorical(logits=self.actor_fc2(policy_logits))

        return policy_dist, value

#### 训练过程中的数据收集阶段
在此部分模拟交互并记录轨迹用于后续更新操作:

def collect_trajectories(agent, num_steps=2048):
    states, actions, rewards, dones, log_probs = [], [], [], [], []
    
    state = env.reset()[0]

    for _ in range(num_steps):
        with torch.no_grad():
            dist, value = agent(torch.tensor([state], dtype=torch.float))
            
        action = dist.sample()
        next_state, reward, done, _, info = env.step(action.item())

        states.append(state)
        actions.append(action.item())
        rewards.append(reward)
        dones.append(done)
        log_probs.append(dist.log_prob(action))

        if done:
            break
            
        state = next_state
        
    return {
        "states": torch.FloatTensor(states),
        "actions": torch.LongTensor(actions), 
        "rewards": torch.FloatTensor(rewards),
        "dones": torch.BoolTensor(dones),
        "log_probs": torch.stack(log_probs)}

#### 更新代理逻辑
最后通过采样得到的数据集来进行多次迭代优化权重参数:

def update_policy(agent, optimizer, data_buffer):
    advantages = compute_advantages(data_buffer["rewards"], gamma)

    indices = list(range(len(data_buffer['states'])))
    np.random.shuffle(indices)

    for epoch in range(num_epochs):
        mini_batches = [
            indices[i : i + mini_batch_size]
            for i in range(0, len(indices), mini_batch_size)]

        for batch_indices in mini_batches:
            sampled_states = data_buffer['states'][batch_indices]
            sampled_actions = data_buffer['actions'][batch_indices]
            old_log_probs = data_buffer['log_probs'][batch_indices].detach()

            new_dist, values = agent(sampled_states)
            new_log_probs = new_dist.log_prob(sampled_actions.squeeze()).unsqueeze(-1)

            ratio = (new_log_probs - old_log_probs).exp_()
            surr1 = ratio * advantages[batch_indices].unsqueeze(-1)
            surr2 = torch.clamp(ratio, 1.0 - clip_range, 1.0 + clip_range)\
                    * advantages[batch_indices].unsqueeze(-1)

            loss = (-torch.min(surr1, surr2)).mean()\
                   + 0.5*(values - data_buffer['returns'][batch_indices]).pow_(2).mean()

            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()

上述代码片段展示了如何利用 PyTorch 来创建一个简单的 PPO 模型框架，并完成一次完整的训练循环[^1]。