用pytorch和gym环境编写一个policy gradients神经网络，要求画出loss函数和reward

好的，下面是一个简单的例子，使用PyTorch和OpenAI Gym环境编写Policy Gradients神经网络，并绘制出Loss函数和Reward的图表。

首先，我们需要安装必要的库：PyTorch、Gym、Matplotlib。

!pip install torch gym matplotlib

然后，我们定义一个简单的神经网络，它将状态作为输入，并输出每个动作的概率。我们还定义了一个函数，用于计算每个动作的log概率。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class PolicyNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(PolicyNetwork, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return torch.softmax(x, dim=1)

def select_action(state, policy_net):
    state = torch.from_numpy(state).float().unsqueeze(0)
    probs = policy_net(state)
    action = probs.multinomial(1)
    log_prob = torch.log(probs.gather(1, action))
    return action.item(), log_prob

现在，我们定义一个训练函数，使用Policy Gradients算法训练神经网络。我们使用Adam优化器，并在每个回合结束时计算并返回总reward和loss。

def train(env, policy_net, optimizer, gamma):
    state = env.reset()
    log_probs = []
    rewards = []
    done = False

    while not done:
        action, log_prob = select_action(state, policy_net)
        state, reward, done, _ = env.step(action)
        log_probs.append(log_prob)
        rewards.append(reward)

    R = 0
    returns = []
    for r in reversed(rewards):
        R = r + gamma * R
        returns.insert(0, R)

    returns = torch.tensor(returns)
    log_probs = torch.stack(log_probs)

    loss = (-log_probs * returns).mean()

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

    return sum(rewards), loss.item()

最后，我们定义一个主函数，用于训练神经网络并绘制Loss函数和Reward的图表。

import gym
import matplotlib.pyplot as plt

policy_net = PolicyNetwork(4, 16, 2)
optimizer = optim.Adam(policy_net.parameters(), lr=0.01)

gamma = 0.99
num_episodes = 500

rewards = []
losses = []
for i in range(num_episodes):
    reward, loss = train(gym.make('CartPole-v0'), policy_net, optimizer, gamma)
    rewards.append(reward)
    losses.append(loss)

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(rewards)
plt.xlabel('Episode')
plt.ylabel('Reward')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(losses)
plt.xlabel('Episode')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()

运行这个程序，你会得到两个图表，一个是Reward随Episode变化的图表，另一个是Loss随Episode变化的图表。这些图表可以帮助你了解神经网络的训练情况，以及Policy Gradients算法的效果。