class NormalizedActions(gym.ActionWrapper): def _action(self, action): low = self.action_space.low high = self.action_space.high action = low + (action + 1.0) * 0.5 * (high - low) action = np.clip(action, low, high) return action def _reverse_action(self, action): low = self.action_space.low high = self.action_space.high action = 2 * (action - low) / (high - low) - 1 action = np.clip(action, low, high) return actions

这段代码是用于对 gym 环境的动作空间进行规范化处理的。其中，_action() 方法将原始的动作值 action 进行了线性变换，使其在动作空间的范围内，同时对变换后的值进行了裁剪，以确保其仍然在动作空间内。_reverse_action() 方法则是对规范化后的动作值进行反变换，将其还原为原始的动作值。这种规范化处理可以使得不同的智能体算法在同一个环境中更加容易地训练和比较，同时也可以提高智能体的训练效率。

相关问题

class StockTradingEnv(gym.Env): metadata = {'render.modes': ['human']} def __init__(self, data, window_size): super(StockTradingEnv, self).__init__() self.data = data self.window_size = window_size self.action_space = spaces.Discrete(3) # 买入，卖出，持有 self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=1, shape=(6, self.window_size + 1), dtype=np.float32) self.profit = 0 self.total_reward = 0 self.current_step = self.window_size self.done = False

这段代码是一个基于 Gym 库实现的股票交易环境 StockTradingEnv，其中包括了环境的初始化、动作空间、状态空间、当前状态等信息。具体来说，这个环境中的动作空间为三个离散值，分别代表买入、卖出和持有；状态空间为一个 6x(window_size+1) 的矩阵，其中包括了当前股票的开、高、低、收、成交量以及当前持有的股票数量；当前状态为当前时间步的窗口大小加一。

tianshou基于pytorch的SACPolicy连续空间算法算法训练，输出训练模型pth,并利用writer.add_graph输出网络结构

好的，您可以按照以下步骤使用tianshou进行SACPolicy的训练，并且输出训练模型pth，并利用writer.add_graph输出网络结构。

1. 安装tianshou

您可以使用以下命令安装最新版本的tianshou：

pip install tianshou

2. 构建环境

您需要构建一个gym环境，然后将其传递给tianshou的环境包装器。以下是一个示例环境：

import gym
import numpy as np

class MyEnv(gym.Env):
    def __init__(self):
        self.action_space = gym.spaces.Box(low=-1, high=1, shape=(1,))
        self.observation_space = gym.spaces.Box(low=-1, high=1, shape=(1,))
        self.state = np.zeros((1,))

    def reset(self):
        self.state = np.zeros((1,))
        return self.state

    def step(self, action):
        action = np.clip(action, -1, 1)
        reward = -np.abs(action)
        self.state += action
        done = False
        return self.state, reward, done, {}

在这个环境中，我们使用一个连续的动作空间和一个连续的观测空间，每个步骤的奖励为动作的绝对值的负数。

3. 定义模型

使用tianshou的智能体API，我们可以定义我们的SACPolicy模型：

import torch
import torch.nn.functional as F
from tianshou.policy import SACPolicy

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self, obs_shape, action_shape):
        super().__init__()
        self.obs_dim = obs_shape[0]
        self.act_dim = action_shape[0]
        self.fc1 = torch.nn.Linear(self.obs_dim, 64)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(64, 64)
        self.mu_head = torch.nn.Linear(64, self.act_dim)
        self.sigma_head = torch.nn.Linear(64, self.act_dim)
        self.value_head = torch.nn.Linear(64, 1)

    def forward(self, obs, state=None, info={}):
        x = F.relu(self.fc1(obs))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        mu = self.mu_head(x)
        sigma = F.softplus(self.sigma_head(x))
        value = self.value_head(x)
        dist = torch.distributions.Normal(mu, sigma)
        return dist, value

在这个模型中，我们使用两个完全连接的层来处理观察，并将输出分别传递到一个均值头和一个标准差头中。我们还添加了一个价值头来估计每个状态的价值。最后，我们将均值和标准差组合成一个正态分布，以便我们可以从中采样动作。

4. 训练模型

使用tianshou的训练API，我们可以定义我们的训练循环：

import torch.optim as optim
from tianshou.trainer import offpolicy_trainer
from tianshou.data import Collector, ReplayBuffer
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

env = MyEnv()
train_envs = gym.make('MyEnv-v0')
test_envs = gym.make('MyEnv-v0')

# 建立replay buffer
buffer = ReplayBuffer(size=10000, buffer_num=1)

# 建立collector
train_collector = Collector(policy, train_envs, buffer)
test_collector = Collector(policy, test_envs)

# 建立optimizer
optimizer = optim.Adam(policy.parameters(), lr=3e-4)

# 定义训练循环
result = offpolicy_trainer(
    policy, train_collector, test_collector, optimizer,
    max_epoch=100, step_per_epoch=1000, collect_per_step=1,
    episode_per_test=10, batch_size=64, train_fn=None,
    test_fn=None, stop_fn=None, writer=writer, verbose=True)

在这个循环中，我们首先创建一个回放缓冲区和一个collector，然后使用Adam优化器来优化我们的模型参数。我们使用offpolicy_trainer方法来训练我们的模型，其中我们设置了一些超参数，如最大epoch数、每个epoch的步数、每个步骤的收集数等。

5. 输出模型

训练完成后，我们可以将模型保存为一个.pth文件：

torch.save(policy.state_dict(), 'model.pth')

6. 输出网络结构

最后，我们可以使用以下代码将网络结构写入TensorBoard：

writer.add_graph(policy, torch.zeros((1, 1)))

在这个例子中，我们使用一个大小为1的观察空间，以便我们可以将模型传递给writer.add_graph方法。这将在TensorBoard中显示我们的网络结构。