pytorch架构的DDPG算法代码

时间: 2023-08-05 13:09:43 浏览: 162
以下是基于PyTorch的DDPG算法代码: 首先,需要导入相关的包: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F import numpy as np import random from collections import deque ``` 接下来,我们需要定义Actor和Critic网络: ```python # 定义Actor网络 class Actor(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim, max_action): super(Actor, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(state_dim, 400) self.fc2 = nn.Linear(400, 300) self.fc3 = nn.Linear(300, action_dim) self.max_action = max_action def forward(self, state): x = F.relu(self.fc1(state)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.max_action * torch.tanh(self.fc3(x)) return x # 定义Critic网络 class Critic(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim): super(Critic, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(state_dim + action_dim, 400) self.fc2 = nn.Linear(400 , 300) self.fc3 = nn.Linear(300, 1) def forward(self, state, action): x = torch.cat([state, action], 1) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x ``` 接下来,我们定义DDPG算法的主要函数: ```python class DDPG(object): def __init__(self, state_dim, action_dim, max_action): # 定义Actor和Critic self.actor = Actor(state_dim, action_dim, max_action).to(device) self.actor_target = Actor(state_dim, action_dim, max_action).to(device) self.actor_target.load_state_dict(self.actor.state_dict()) self.actor_optimizer = optim.Adam(self.actor.parameters(), lr=1e-4) self.critic = Critic(state_dim, action_dim).to(device) self.critic_target = Critic(state_dim, action_dim).to(device) self.critic_target.load_state_dict(self.critic.state_dict()) self.critic_optimizer = optim.Adam(self.critic.parameters(), lr=1e-3) # 定义一些超参数 self.state_dim = state_dim self.action_dim = action_dim self.max_action = max_action self.replay_buffer = deque(maxlen=1000000) self.batch_size = 64 self.discount = 0.99 self.tau = 0.005 def select_action(self, state): state = torch.FloatTensor(state.reshape(1, -1)).to(device) return self.actor(state).cpu().data.numpy().flatten() def add_to_buffer(self, state, action, reward, next_state, done): self.replay_buffer.append((state, action, reward, next_state, done)) def train(self): if len(self.replay_buffer) < self.batch_size: return # 从经验池中采样一个batch的数据 batch = random.sample(self.replay_buffer, self.batch_size) state = torch.FloatTensor(np.array([e[0] for e in batch])).to(device) action = torch.FloatTensor(np.array([e[1] for e in batch])).to(device) reward = torch.FloatTensor(np.array([e[2] for e in batch])).to(device) next_state = torch.FloatTensor(np.array([e[3] for e in batch])).to(device) done = torch.FloatTensor(np.array([e[4] for e in batch])).to(device) # 计算target Q值 target_Q = self.critic_target(next_state, self.actor_target(next_state)) target_Q = reward + ((1 - done) * self.discount * target_Q).detach() # 计算当前Q值 current_Q = self.critic(state, action) # 计算Critic损失 critic_loss = F.mse_loss(current_Q, target_Q) # 更新Critic网络 self.critic_optimizer.zero_grad() critic_loss.backward() self.critic_optimizer.step() # 计算Actor损失 actor_loss = -self.critic(state, self.actor(state)).mean() # 更新Actor网络 self.actor_optimizer.zero_grad() actor_loss.backward() self.actor_optimizer.step() # 更新Actor和Critic的目标网络 for target_param, param in zip(self.critic_target.parameters(), self.critic.parameters()): target_param.data.copy_(self.tau * param.data + (1 - self.tau) * target_param.data) for target_param, param in zip(self.actor_target.parameters(), self.actor.parameters()): target_param.data.copy_(self.tau * param.data + (1 - self.tau) * target_param.data) ``` 最后,我们可以使用DDPG算法来训练和测试模型: ```python # 定义一些环境参数 state_dim = 3 action_dim = 1 max_action = 1 # 创建DDPG对象 ddpg = DDPG(state_dim, action_dim, max_action) # 训练模型 for i in range(10000): state = np.random.randn(state_dim) action = ddpg.select_action(state) next_state = np.random.randn(state_dim) reward = np.random.randn(1) done = np.random.randint(0, 2) ddpg.add_to_buffer(state, action, reward, next_state, done) ddpg.train() # 测试模型 state = np.random.randn(state_dim) action = ddpg.select_action(state) print(action) ``` 这就是基于PyTorch的DDPG算法代码。
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