深度强化学习代码gpt

GPT (Generative Pre-trained Transformer) 是一种基于 Transformer 模型的语言生成模型。如果你想要使用深度强化学习来训练一个 GPT 模型，可以考虑使用 PPO 算法 (Proximal Policy Optimization)。

以下是一个使用 PyTorch 和 OpenAI 的 GPT-2 模型实现 PPO 算法的示例代码：

import torch
import numpy as np
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
from torch.distributions.categorical import Categorical

class GPT2Agent:
    def __init__(self, model_name='gpt2'):
        self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
        self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
        self.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
        self.model.to(self.device)
        self.model.eval()

    def act(self, state):
        input_ids = self.tokenizer.encode(state, return_tensors='pt').to(self.device)
        with torch.no_grad():
            logits = self.model(input_ids)[0][:, -1, :]
            probs = torch.softmax(logits, dim=-1)
        dist = Categorical(probs)
        action = dist.sample()
        log_prob = dist.log_prob(action)
        return action.item(), log_prob

    def learn(self, states, actions, log_probs, rewards, gamma=0.99, eps_clip=0.2, batch_size=32, epochs=10):
        states = np.asarray(states)
        actions = np.asarray(actions)
        log_probs = np.asarray(log_probs)
        rewards = np.asarray(rewards)

        for epoch in range(epochs):
            for i in range(0, len(states), batch_size):
                batch_states = states[i:i + batch_size]
                batch_actions = actions[i:i + batch_size]
                batch_log_probs = log_probs[i:i + batch_size]
                batch_rewards = rewards[i:i + batch_size]

                returns = self._compute_returns(batch_rewards, gamma)
                advantages = self._compute_advantages(batch_rewards, returns, batch_log_probs)

                logits = self.model(torch.LongTensor(batch_states).to(self.device))[0]
                dist = Categorical(logits=logits)
                new_log_probs = dist.log_prob(torch.LongTensor(batch_actions).to(self.device))

                ratio = torch.exp(new_log_probs - torch.FloatTensor(batch_log_probs).to(self.device))
                surr1 = ratio * advantages
                surr2 = torch.clamp(ratio, 1 - eps_clip, 1 + eps_clip) * advantages
                actor_loss = -torch.min(surr1, surr2).mean()

                critic_loss = torch.mean((returns - self.model(torch.LongTensor(batch_states).to(self.device))[0].squeeze(1)) ** 2)

                loss = actor_loss + 0.5 * critic_loss

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

    def _compute_returns(self, rewards, gamma):
        returns = np.zeros_like(rewards)
        R = 0
        for t in reversed(range(len(rewards))):
            R = rewards[t] + gamma * R
            returns[t] = R
        return returns

    def _compute_advantages(self, rewards, returns, log_probs):
        advantages = returns - rewards
        advantages = (advantages - advantages.mean()) / (advantages.std() + 1e-8)
        return advantages

在上述代码中，我们首先定义了一个 `GPT2Agent` 类，这个类包含了一个 `act` 方法和一个 `learn` 方法，用于执行模型的预测和强化学习的训练。

在 `act` 方法中，我们将当前状态 `state` 输入到 GPT-2 模型中，得到模型对所有可能的下一个字符的概率分布。我们使用 `torch.distributions.categorical.Categorical` 类来从这个概率分布中采样一个动作，并计算其对数概率。

在 `learn` 方法中，我们首先将输入的数据转换为 NumPy 数组，并使用 `self._compute_returns` 和 `self._compute_advantages` 方法计算出每个状态动作对的收益和优势。然后我们使用 PPO 算法来更新模型的参数。

注意，在这个示例代码中，我们使用了 OpenAI 的 GPT-2 模型，并使用了 PyTorch 和 transformers 库来构建模型和进行预处理。如果你需要使用其他的 GPT 模型，你需要相应地修改代码。