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。

相关问题

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%"]
[ .reference_list ]

ppo代码的pytorch实现

以下是一个简单的PPO算法的PyTorch实现，主要参考了OpenAI baselines中的实现。这里以CartPole-v1为例：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.distributions import Categorical
import gym

class ActorCritic(nn.Module):
    def __init__(self, obs_shape, action_space):
        super(ActorCritic, self).__init__()
        self.observation_space = obs_shape
        self.action_space = action_space

        self.actor_fc1 = nn.Linear(obs_shape[0], 64)
        self.actor_fc2 = nn.Linear(64, action_space.n)

        self.critic_fc1 = nn.Linear(obs_shape[0], 64)
        self.critic_fc2 = nn.Linear(64, 1)

        self.log_probs = []
        self.values = []
        self.rewards = []
        self.masks = []

    def act(self, obs):
        actor_x = torch.tanh(self.actor_fc1(obs))
        action_scores = self.actor_fc2(actor_x)
        dist = Categorical(logits=action_scores)
        action = dist.sample()
        self.log_probs.append(dist.log_prob(action))
        return action.item()

    def evaluate(self, obs):
        actor_x = torch.tanh(self.actor_fc1(obs))
        action_scores = self.actor_fc2(actor_x)
        dist = Categorical(logits=action_scores)
        action = dist.sample()
        log_prob = dist.log_prob(action)

        critic_x = torch.tanh(self.critic_fc1(obs))
        value = self.critic_fc2(critic_x)

        self.log_probs.append(log_prob)
        self.values.append(value)
        return action.item(), value.item()

    def clear_memory(self):
        del self.log_probs[:]
        del self.values[:]
        del self.rewards[:]
        del self.masks[:]

class PPO:
    def __init__(self, env_name, batch_size=64, gamma=0.99, clip_param=0.2, ppo_epoch=10, lr=3e-4, eps=1e-5):
        self.env = gym.make(env_name)
        self.obs_space = self.env.observation_space
        self.act_space = self.env.action_space
        self.clip_param = clip_param
        self.ppo_epoch = ppo_epoch
        self.batch_size = batch_size
        self.gamma = gamma
        self.eps = eps
        self.lr = lr

        self.net = ActorCritic(self.obs_space.shape, self.act_space)
        self.optimizer = torch.optim.Adam(self.net.parameters(), lr=self.lr, eps=self.eps)
        self.net.train()

    def get_batch(self):
        obs = self.obs_buf[np.asarray(self.batch_ids)]
        actions = self.act_buf[np.asarray(self.batch_ids)]
        rewards = self.rew_buf[np.asarray(self.batch_ids)]
        dones = self.done_buf[np.asarray(self.batch_ids)]
        next_obs = self.obs_buf[np.asarray(self.batch_ids) + 1]
        masks = 1 - dones.astype(np.float32)
        return obs, actions, rewards, next_obs, masks

    def learn(self, obs, actions, rewards, next_obs, masks):
        obs = torch.tensor(obs, dtype=torch.float32)
        actions = torch.tensor(actions, dtype=torch.float32)
        rewards = torch.tensor(rewards, dtype=torch.float32).unsqueeze(1)
        masks = torch.tensor(masks, dtype=torch.float32).unsqueeze(1)
        next_obs = torch.tensor(next_obs, dtype=torch.float32)

        with torch.no_grad():
            _, next_value = self.net.evaluate(next_obs)
            advantage = rewards + self.gamma * masks * next_value - self.net.values[-1]

        returns = []
        gae = 0
        lambda_ = 0.95
        for i in reversed(range(len(rewards))):
            delta = rewards[i] + self.gamma * masks[i] * self.net.values[i + 1] - self.net.values[i]
            gae = delta + self.gamma * masks[i] * lambda_ * gae
            returns.insert(0, gae + self.net.values[i])
        returns = torch.tensor(returns, dtype=torch.float32)

        for _ in range(self.ppo_epoch):
            for ind in BatchSampler(SubsetRandomSampler(range(self.batch_size)), self.batch_size, False):
                log_prob, value = self.net.evaluate(obs[ind])
                ratio = torch.exp(log_prob - self.net.log_probs[ind])
                adv = advantage[ind]

                surr1 = ratio * adv
                surr2 = torch.clamp(ratio, 1 - self.clip_param, 1 + self.clip_param) * adv
                actor_loss = -torch.min(surr1, surr2).mean()

                critic_loss = (returns[ind] - value).pow(2).mean()

                loss = actor_loss + 0.5 * critic_loss

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

        self.net.clear_memory()

    def run(self, max_iter=10000):
        obs = self.env.reset()
        episode_reward = 0
        for i in range(max_iter):
            action = self.net.act(torch.tensor(obs, dtype=torch.float32))
            next_obs, reward, done, _ = self.env.step(action)
            episode_reward += reward
            self.net.rewards.append(reward)
            self.net.masks.append(1 - done)

            obs = next_obs
            if done:
                obs = self.env.reset()
                self.net.clear_memory()

            if i % self.batch_size == 0 and i != 0:
                self.learn(*self.get_batch())

            if i % 100 == 0 and i != 0:
                print('Episode {}, Reward: {:.2f}'.format(i, episode_reward / 100))
                episode_reward = 0

上述代码中，我们首先定义了一个ActorCritic类，它包括一个Actor和一个Critic。Actor根据当前状态输出动作的概率分布，并根据分布进行采样；Critic则输出当前状态的价值。在PPO算法中，我们需要同时更新Actor和Critic。PPO算法的核心在于计算Advantage，可以参考第一篇回答中的解释。此外，我们还需要使用一个BatchSampler对数据进行采样。在run函数中，我们首先根据当前状态获取一个动作，然后执行该动作，并将相关的信息存储在ActorCritic类中。如果当前episode结束，我们则清空ActorCritic类中的信息，并重置环境。如果当前步数可以被batch_size整除，我们则进行PPO算法的更新。