帮我用Python和pytorch写个DQN算法用来训练PONG

好的，以下是一个简单的DQN算法用来训练PONG游戏的代码。请注意，这只是一个基本的实现，可以做更多的改进和优化。

首先，我们需要安装必要的库：pytorch和gym。

!pip install torch
!pip install gym

接下来，我们将导入所需的库和定义一些超参数。

import random
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import gym

# 超参数
BATCH_SIZE = 32
LEARNING_RATE = 0.0005
EPSILON = 1
EPSILON_DECAY = 0.9995
EPSILON_MIN = 0.01
GAMMA = 0.99
TARGET_UPDATE = 10
MEMORY_SIZE = 1000000

现在，我们将定义我们的DQN模型。

class DQN(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(DQN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 64)
        self.fc3 = nn.Linear(64, output_dim)

    def forward(self, x):
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

然后，我们将定义我们的游戏环境和存储经验的经验回放缓冲区。

env = gym.make('Pong-v0')
input_dim = env.observation_space.shape[0] * env.observation_space.shape[1] * env.observation_space.shape[2]
output_dim = env.action_space.n

memory = []

接下来，我们将定义我们的DQN代理和目标网络，以及与之关联的优化器。

agent = DQN(input_dim, output_dim)
target = DQN(input_dim, output_dim)
target.load_state_dict(agent.state_dict())
target.eval()

optimizer = optim.Adam(agent.parameters(), lr=LEARNING_RATE)

现在，我们将定义我们的动作选择函数，该函数将根据当前的epsilon值使用epsilon-greedy策略选择动作。

def select_action(state, epsilon):
    if random.random() < epsilon:
        return env.action_space.sample()
    else:
        with torch.no_grad():
            state = torch.from_numpy(state).float().unsqueeze(0)
            q_values = agent(state)
            return q_values.max(1)[1].item()

然后，我们将定义我们的训练函数，该函数将从经验回放缓冲区中随机选择一批经验，并使用它们来更新我们的DQN代理。

def train():
    if len(memory) < BATCH_SIZE:
        return

    transitions = random.sample(memory, BATCH_SIZE)
    batch = Transition(*zip(*transitions))

    state_batch = torch.from_numpy(np.stack(batch.state)).float()
    action_batch = torch.from_numpy(np.array(batch.action)).long()
    reward_batch = torch.from_numpy(np.array(batch.reward)).float()
    next_state_batch = torch.from_numpy(np.stack(batch.next_state)).float()
    done_batch = torch.from_numpy(np.array(batch.done)).float()

    q_values = agent(state_batch).gather(1, action_batch.unsqueeze(1)).squeeze(1)
    next_q_values = target(next_state_batch).max(1)[0].detach()
    expected_q_values = reward_batch + (1 - done_batch) * GAMMA * next_q_values

    loss = nn.functional.smooth_l1_loss(q_values, expected_q_values)

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

最后，我们将定义我们的主要训练循环，该循环将在游戏中运行并更新我们的DQN代理和目标网络。

Transition = np.dtype([('state', np.float32, (input_dim,)),
                       ('action', np.int32),
                       ('reward', np.float32),
                       ('next_state', np.float32, (input_dim,)),
                       ('done', np.bool)])

epsilon = EPSILON

state = env.reset()
while True:
    action = select_action(state, epsilon)
    next_state, reward, done, info = env.step(action)

    memory.append((state, action, reward, next_state, done))
    if len(memory) > MEMORY_SIZE:
        del memory[0]

    state = next_state

    train()

    if done:
        state = env.reset()

    if env._episode_started_at is not None:
        episode_length = info['steps'] - env._episode_started_at
        if episode_length > 0:
            episode_reward = info['score']
            print(f"Episode {len(memory)} - Reward: {episode_reward} - Steps: {episode_length}")

    if len(memory) % TARGET_UPDATE == 0:
        target.load_state_dict(agent.state_dict())

    if epsilon > EPSILON_MIN:
        epsilon *= EPSILON_DECAY
        epsilon = max(EPSILON_MIN, epsilon)

这就是我们的DQN算法的完整实现。您可以将其保存为.py文件并在控制台中运行。在训练过程中，您将看到每个回合的奖励和步骤数。请注意，训练可能需要一段时间，具体取决于您的计算机性能和超参数设置。