写一段强化学习代码,要求如下:①python3.7解释器②pytorch版本为1.7.1③PPO算法且输出为连续值④PPO程序是自己设计的

时间: 2024-09-17 14:09:35 浏览: 81
在Python 3.7环境中,使用PyTorch 1.7.1实现Proximal Policy Optimization (PPO)算法的一个基本框架通常会包含以下几个步骤: ```python import torch from torch import nn, optim import torch.nn.functional as F # 定义模型(这里是Actor-Critic架构) class ActorCritic(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_size=64): super(ActorCritic, self).__init__() self.actor = nn.Sequential( nn.Linear(state_dim, hidden_size), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden_size, hidden_size), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden_size, action_dim) ) self.critic = nn.Sequential( nn.Linear(state_dim, hidden_size), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden_size, hidden_size), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden_size, 1) ) def forward(self, x): actor_out = self.actor(x) critic_out = self.critic(x) return actor_out, critic_out # 初始化网络、优化器和策略梯度更新参数 state_dim, action_dim = ... # 根据实际环境填充 model = ActorCritic(state_dim, action_dim) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=3e-4) def ppo_update(data): states, actions, log_probs, advantages = data values = model.critic(states).squeeze(-1) old_policy_dist = model.actor(states) # 计算新分布 new_policy_dist, _ = model.actor(states) ratio = torch.exp(torch.log(new_policy_dist) - torch.log(old_policy_dist)) surr1 = ratio * advantages surr2 = torch.clamp(ratio, 1 - clip_param, 1 + clip_param) * advantages actor_loss = -torch.min(surr1, surr2).mean() critic_loss = F.mse_loss(values, advantages.detach()).mean() optimizer.zero_grad() (actor_loss + critic_loss).backward() optimizer.step() # PPO训练循环 clip_param = 0.2 # 这里假设clip_param是常量,可以根据实际情况调整 num_steps = ... # 总步数 for num_updates in range(num_total_updates): # 更新次数 for i in range(num_steps): # 获取经验数据 experiences = collect_experience() # 自定义函数获取采样数据 # 执行PPO更新 ppo_update(experiences) # 输出性能指标或其他信息 print(f"Update {num_updates+1}, Average Return: {compute_average_return()}")
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