Treine uma Deep Q Network com TF-Agents

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Introdução

Este exemplo mostra como treinar um agente DQN (Deep Q Networks) no ambiente Cartpole usando a biblioteca TF-Agents.

Ambiente de cartpole

Ele irá guiá-lo por todos os componentes em um pipeline de Reinforcement Learning (RL) para treinamento, avaliação e coleta de dados.

Para executar este código ao vivo, clique no link 'Executar no Google Colab' acima.

Configuração

Se você não instalou as seguintes dependências, execute:

sudo apt-get install -y xvfb ffmpeg
pip install -q 'imageio==2.4.0'
pip install -q pyvirtualdisplay
pip install -q tf-agents

from __future__ import absolute_import, division, print_function

import base64
import imageio
import IPython
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import PIL.Image
import pyvirtualdisplay

import tensorflow as tf

from tf_agents.agents.dqn import dqn_agent
from tf_agents.drivers import dynamic_step_driver
from tf_agents.environments import suite_gym
from tf_agents.environments import tf_py_environment
from tf_agents.eval import metric_utils
from tf_agents.metrics import tf_metrics
from tf_agents.networks import q_network
from tf_agents.policies import random_tf_policy
from tf_agents.replay_buffers import tf_uniform_replay_buffer
from tf_agents.trajectories import trajectory
from tf_agents.utils import common

tf.compat.v1.enable_v2_behavior()

# Set up a virtual display for rendering OpenAI gym environments.
display = pyvirtualdisplay.Display(visible=0, size=(1400, 900)).start()

tf.version.VERSION

'2.4.0'

Hiperparâmetros

num_iterations = 20000 # @param {type:"integer"}

initial_collect_steps = 100  # @param {type:"integer"} 
collect_steps_per_iteration = 1  # @param {type:"integer"}
replay_buffer_max_length = 100000  # @param {type:"integer"}

batch_size = 64  # @param {type:"integer"}
learning_rate = 1e-3  # @param {type:"number"}
log_interval = 200  # @param {type:"integer"}

num_eval_episodes = 10  # @param {type:"integer"}
eval_interval = 1000  # @param {type:"integer"}

Meio Ambiente

Na Aprendizagem por Reforço (RL), um ambiente representa a tarefa ou problema a ser resolvido. Ambientes padrão podem ser criados em TF-Agents usando tf_agents.environments suites. TF-Agents tem suítes para carregar ambientes de fontes como OpenAI Gym, Atari e DM Control.

Carregue o ambiente CartPole do pacote OpenAI Gym.

env_name = 'CartPole-v0'
env = suite_gym.load(env_name)

Você pode renderizar este ambiente para ver sua aparência. Uma vara de balanço livre é presa a um carrinho. O objetivo é mover o carrinho para a direita ou para a esquerda para manter o mastro apontando para cima.

env.reset()
PIL.Image.fromarray(env.render())

png

O environment.step método tem uma action no ambiente e retorna um TimeStep tupla contendo a seguinte observação do ambiente e a recompensa para a acção.

O método time_step_spec() retorna a especificação para a tupla TimeStep . Seu atributo de observation mostra a forma das observações, os tipos de dados e os intervalos de valores permitidos. O atributo de reward mostra os mesmos detalhes da recompensa.

print('Observation Spec:')
print(env.time_step_spec().observation)

Observation Spec:
BoundedArraySpec(shape=(4,), dtype=dtype('float32'), name='observation', minimum=[-4.8000002e+00 -3.4028235e+38 -4.1887903e-01 -3.4028235e+38], maximum=[4.8000002e+00 3.4028235e+38 4.1887903e-01 3.4028235e+38])

print('Reward Spec:')
print(env.time_step_spec().reward)

Reward Spec:
ArraySpec(shape=(), dtype=dtype('float32'), name='reward')

O método action_spec() retorna a forma, tipos de dados e valores permitidos de ações válidas.

print('Action Spec:')
print(env.action_spec())

Action Spec:
BoundedArraySpec(shape=(), dtype=dtype('int64'), name='action', minimum=0, maximum=1)

No ambiente do Cartpole:

observation é uma matriz de 4 flutuadores:
- a posição e velocidade do carrinho
- a posição angular e a velocidade do pólo
reward é um valor flutuante escalar
action é um inteiro escalar com apenas dois valores possíveis:
- 0 - "mover para a esquerda"
- 1 - "mover para a direita"

time_step = env.reset()
print('Time step:')
print(time_step)

action = np.array(1, dtype=np.int32)

next_time_step = env.step(action)
print('Next time step:')
print(next_time_step)

Time step:
TimeStep(step_type=array(0, dtype=int32), reward=array(0., dtype=float32), discount=array(1., dtype=float32), observation=array([-0.02220688,  0.02916698, -0.03515396, -0.03343702], dtype=float32))
Next time step:
TimeStep(step_type=array(1, dtype=int32), reward=array(1., dtype=float32), discount=array(1., dtype=float32), observation=array([-0.02162354,  0.22477496, -0.03582269, -0.33700085], dtype=float32))

Normalmente, dois ambientes são instanciados: um para treinamento e outro para avaliação.

train_py_env = suite_gym.load(env_name)
eval_py_env = suite_gym.load(env_name)

O ambiente Cartpole, como a maioria dos ambientes, é escrito em Python puro. Isso é convertido em TensorFlow usando o wrapper TFPyEnvironment .

A API do ambiente original usa matrizes Numpy. Os TFPyEnvironment converte esses para Tensors para torná-lo compatível com agentes e políticas Tensorflow.

train_env = tf_py_environment.TFPyEnvironment(train_py_env)
eval_env = tf_py_environment.TFPyEnvironment(eval_py_env)

Agente

O algoritmo usado para resolver um problema de RL é representado por um Agent . TF-Agents fornece implementações padrão de uma variedade de Agents , incluindo:

DQN (usado neste tutorial)
REFORÇAR
DDPG
TD3
PPO
SAC .

O agente DQN pode ser usado em qualquer ambiente que tenha um espaço de ação discreto.

No coração de um Agente DQN está um QNetwork , um modelo de rede neural que pode aprender a prever QValues (retornos esperados) para todas as ações, dada uma observação do ambiente.

Use tf_agents.networks.q_network para criar uma QNetwork , passando a observation_spec , action_spec e uma tupla que descreve o número e o tamanho das camadas ocultas do modelo.

fc_layer_params = (100,)

q_net = q_network.QNetwork(
    train_env.observation_spec(),
    train_env.action_spec(),
    fc_layer_params=fc_layer_params)

Agora use tf_agents.agents.dqn.dqn_agent para instanciar um DqnAgent . Além de time_step_spec , action_spec e QNetwork, o construtor do agente também requer um otimizador (neste caso, AdamOptimizer ), uma função de perda e um contador de passo inteiro.

optimizer = tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate)

train_step_counter = tf.Variable(0)

agent = dqn_agent.DqnAgent(
    train_env.time_step_spec(),
    train_env.action_spec(),
    q_network=q_net,
    optimizer=optimizer,
    td_errors_loss_fn=common.element_wise_squared_loss,
    train_step_counter=train_step_counter)

agent.initialize()

Políticas

Uma política define a maneira como um agente atua em um ambiente. Normalmente, o objetivo do aprendizado por reforço é treinar o modelo subjacente até que a política produza o resultado desejado.

Neste tutorial:

O resultado desejado é manter o mastro equilibrado na vertical sobre o carrinho.
A política retorna uma ação (esquerda ou direita) para cada observação time_step .

Os agentes contêm duas políticas:

agent.policy - A política principal usada para avaliação e implantação.
agent.collect_policy - uma segunda política que é usada para coleta de dados.

eval_policy = agent.policy
collect_policy = agent.collect_policy

As políticas podem ser criadas independentemente dos agentes. Por exemplo, use tf_agents.policies.random_tf_policy para criar uma política que selecionará aleatoriamente uma ação para cada time_step .

random_policy = random_tf_policy.RandomTFPolicy(train_env.time_step_spec(),
                                                train_env.action_spec())

Para obter uma ação de uma política, chame o policy.action(time_step) . O time_step contém a observação do ambiente. Este método retorna um PolicyStep , que é uma tupla nomeada com três componentes:

action - a ação a ser realizada (neste caso, 0 ou 1 )
state - usado para políticas com estado (ou seja, baseadas em RNN)
info - dados auxiliares, como registro de probabilidades de ações

example_environment = tf_py_environment.TFPyEnvironment(
    suite_gym.load('CartPole-v0'))

time_step = example_environment.reset()

random_policy.action(time_step)

PolicyStep(action=<tf.Tensor: shape=(1,), dtype=int64, numpy=array([1])>, state=(), info=())

Métricas e Avaliação

A métrica mais comum usada para avaliar uma política é o retorno médio. O retorno é a soma das recompensas obtidas ao executar uma política em um ambiente para um episódio. Vários episódios são executados, criando um retorno médio.

A função a seguir calcula o retorno médio de uma política, dada a política, o ambiente e vários episódios.

def compute_avg_return(environment, policy, num_episodes=10):

  total_return = 0.0
  for _ in range(num_episodes):

    time_step = environment.reset()
    episode_return = 0.0

    while not time_step.is_last():
      action_step = policy.action(time_step)
      time_step = environment.step(action_step.action)
      episode_return += time_step.reward
    total_return += episode_return

  avg_return = total_return / num_episodes
  return avg_return.numpy()[0]


# See also the metrics module for standard implementations of different metrics.
# https://github.com/tensorflow/agents/tree/master/tf_agents/metrics

A execução desse cálculo na random_policy mostra um desempenho de linha de base no ambiente.

compute_avg_return(eval_env, random_policy, num_eval_episodes)

19.3

Replay Buffer

O buffer de reprodução mantém o controle dos dados coletados do ambiente. Este tutorial usa tf_agents.replay_buffers.tf_uniform_replay_buffer.TFUniformReplayBuffer , pois é o mais comum.

O construtor requer as especificações dos dados que coletará. Isso está disponível no agente usando o método collect_data_spec . O tamanho do lote e o comprimento máximo do buffer também são necessários.

replay_buffer = tf_uniform_replay_buffer.TFUniformReplayBuffer(
    data_spec=agent.collect_data_spec,
    batch_size=train_env.batch_size,
    max_length=replay_buffer_max_length)

Para a maioria dos agentes, collect_data_spec é uma tupla nomeada chamada Trajectory , contendo as especificações para observações, ações, recompensas e outros itens.

agent.collect_data_spec

Trajectory(step_type=TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int32, name='step_type'), observation=BoundedTensorSpec(shape=(4,), dtype=tf.float32, name='observation', minimum=array([-4.8000002e+00, -3.4028235e+38, -4.1887903e-01, -3.4028235e+38],
      dtype=float32), maximum=array([4.8000002e+00, 3.4028235e+38, 4.1887903e-01, 3.4028235e+38],
      dtype=float32)), action=BoundedTensorSpec(shape=(), dtype=tf.int64, name='action', minimum=array(0), maximum=array(1)), policy_info=(), next_step_type=TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int32, name='step_type'), reward=TensorSpec(shape=(), dtype=tf.float32, name='reward'), discount=BoundedTensorSpec(shape=(), dtype=tf.float32, name='discount', minimum=array(0., dtype=float32), maximum=array(1., dtype=float32)))

agent.collect_data_spec._fields

('step_type',
 'observation',
 'action',
 'policy_info',
 'next_step_type',
 'reward',
 'discount')

Coleção de dados

Agora execute a política aleatória no ambiente por algumas etapas, gravando os dados no buffer de reprodução.

def collect_step(environment, policy, buffer):
  time_step = environment.current_time_step()
  action_step = policy.action(time_step)
  next_time_step = environment.step(action_step.action)
  traj = trajectory.from_transition(time_step, action_step, next_time_step)

  # Add trajectory to the replay buffer
  buffer.add_batch(traj)

def collect_data(env, policy, buffer, steps):
  for _ in range(steps):
    collect_step(env, policy, buffer)

collect_data(train_env, random_policy, replay_buffer, initial_collect_steps)

# This loop is so common in RL, that we provide standard implementations. 
# For more details see the drivers module.
# https://www.tensorflow.org/agents/api_docs/python/tf_agents/drivers

O buffer de reprodução agora é uma coleção de trajetórias.

# For the curious:
# Uncomment to peel one of these off and inspect it.
# iter(replay_buffer.as_dataset()).next()

O agente precisa acessar o buffer de reprodução. Isso é fornecido através da criação de um pipelinetf.data.Dataset iterável que alimentará dados para o agente.

Cada linha do buffer de reprodução armazena apenas uma única etapa de observação. Mas, como o Agente DQN precisa da observação atual e da próxima para calcular a perda, o pipeline do conjunto de dados fará uma amostra de duas linhas adjacentes para cada item no lote ( num_steps=2 ).

Este conjunto de dados também é otimizado executando chamadas paralelas e pré-busca de dados.

# Dataset generates trajectories with shape [Bx2x...]
dataset = replay_buffer.as_dataset(
    num_parallel_calls=3, 
    sample_batch_size=batch_size, 
    num_steps=2).prefetch(3)


dataset

WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/autograph/operators/control_flow.py:1218: ReplayBuffer.get_next (from tf_agents.replay_buffers.replay_buffer) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use `as_dataset(..., single_deterministic_pass=False) instead.

<PrefetchDataset shapes: (Trajectory(step_type=(64, 2), observation=(64, 2, 4), action=(64, 2), policy_info=(), next_step_type=(64, 2), reward=(64, 2), discount=(64, 2)), BufferInfo(ids=(64, 2), probabilities=(64,))), types: (Trajectory(step_type=tf.int32, observation=tf.float32, action=tf.int64, policy_info=(), next_step_type=tf.int32, reward=tf.float32, discount=tf.float32), BufferInfo(ids=tf.int64, probabilities=tf.float32))>

iterator = iter(dataset)

print(iterator)

<tensorflow.python.data.ops.iterator_ops.OwnedIterator object at 0x7f424ef1e080>

# For the curious:
# Uncomment to see what the dataset iterator is feeding to the agent.
# Compare this representation of replay data 
# to the collection of individual trajectories shown earlier.

# iterator.next()

Treinando o agente

Duas coisas devem acontecer durante o ciclo de treinamento:

coletar dados do ambiente
usar esses dados para treinar a (s) rede (s) neural (s) do agente

Este exemplo também avalia periodicamente a política e imprime a pontuação atual.

O procedimento a seguir levará cerca de 5 minutos para ser executado.

try:
  %%time
except:
  pass

# (Optional) Optimize by wrapping some of the code in a graph using TF function.
agent.train = common.function(agent.train)

# Reset the train step
agent.train_step_counter.assign(0)

# Evaluate the agent's policy once before training.
avg_return = compute_avg_return(eval_env, agent.policy, num_eval_episodes)
returns = [avg_return]

for _ in range(num_iterations):

  # Collect a few steps using collect_policy and save to the replay buffer.
  collect_data(train_env, agent.collect_policy, replay_buffer, collect_steps_per_iteration)

  # Sample a batch of data from the buffer and update the agent's network.
  experience, unused_info = next(iterator)
  train_loss = agent.train(experience).loss

  step = agent.train_step_counter.numpy()

  if step % log_interval == 0:
    print('step = {0}: loss = {1}'.format(step, train_loss))

  if step % eval_interval == 0:
    avg_return = compute_avg_return(eval_env, agent.policy, num_eval_episodes)
    print('step = {0}: Average Return = {1}'.format(step, avg_return))
    returns.append(avg_return)

WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/util/dispatch.py:201: calling foldr_v2 (from tensorflow.python.ops.functional_ops) with back_prop=False is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
back_prop=False is deprecated. Consider using tf.stop_gradient instead.
Instead of:
results = tf.foldr(fn, elems, back_prop=False)
Use:
results = tf.nest.map_structure(tf.stop_gradient, tf.foldr(fn, elems))
step = 200: loss = 12.070486068725586
step = 400: loss = 8.28309440612793
step = 600: loss = 31.025835037231445
step = 800: loss = 13.815164566040039
step = 1000: loss = 8.706375122070312
step = 1000: Average Return = 146.10000610351562
step = 1200: loss = 5.937136650085449
step = 1400: loss = 8.289731979370117
step = 1600: loss = 33.76885223388672
step = 1800: loss = 47.953025817871094
step = 2000: loss = 52.09583282470703
step = 2000: Average Return = 27.799999237060547
step = 2200: loss = 5.141240119934082
step = 2400: loss = 21.2930908203125
step = 2600: loss = 25.088130950927734
step = 2800: loss = 56.888206481933594
step = 3000: loss = 76.79216003417969
step = 3000: Average Return = 21.700000762939453
step = 3200: loss = 26.36425018310547
step = 3400: loss = 4.469114780426025
step = 3600: loss = 34.6283073425293
step = 3800: loss = 14.598098754882812
step = 4000: loss = 17.743749618530273
step = 4000: Average Return = 46.0
step = 4200: loss = 26.917938232421875
step = 4400: loss = 56.554386138916016
step = 4600: loss = 19.315950393676758
step = 4800: loss = 16.675647735595703
step = 5000: loss = 136.85499572753906
step = 5000: Average Return = 126.4000015258789
step = 5200: loss = 35.19789123535156
step = 5400: loss = 88.04693603515625
step = 5600: loss = 70.27599334716797
step = 5800: loss = 72.77832794189453
step = 6000: loss = 57.98759078979492
step = 6000: Average Return = 127.4000015258789
step = 6200: loss = 191.23748779296875
step = 6400: loss = 6.994782447814941
step = 6600: loss = 90.5509033203125
step = 6800: loss = 38.94111251831055
step = 7000: loss = 8.685359001159668
step = 7000: Average Return = 130.5
step = 7200: loss = 128.6968536376953
step = 7400: loss = 82.48645782470703
step = 7600: loss = 44.56972122192383
step = 7800: loss = 55.02344512939453
step = 8000: loss = 141.50399780273438
step = 8000: Average Return = 159.3000030517578
step = 8200: loss = 6.795340061187744
step = 8400: loss = 13.114398956298828
step = 8600: loss = 91.94058990478516
step = 8800: loss = 82.01240539550781
step = 9000: loss = 44.955650329589844
step = 9000: Average Return = 178.8000030517578
step = 9200: loss = 68.20870208740234
step = 9400: loss = 154.3193359375
step = 9600: loss = 137.314453125
step = 9800: loss = 74.73216247558594
step = 10000: loss = 91.0711441040039
step = 10000: Average Return = 184.6999969482422
step = 10200: loss = 85.52545166015625
step = 10400: loss = 8.654191970825195
step = 10600: loss = 22.928178787231445
step = 10800: loss = 20.545730590820312
step = 11000: loss = 271.4393005371094
step = 11000: Average Return = 174.3000030517578
step = 11200: loss = 9.628021240234375
step = 11400: loss = 137.62472534179688
step = 11600: loss = 5.842207908630371
step = 11800: loss = 174.1510772705078
step = 12000: loss = 7.528541564941406
step = 12000: Average Return = 182.1999969482422
step = 12200: loss = 8.867502212524414
step = 12400: loss = 81.00005340576172
step = 12600: loss = 12.920578002929688
step = 12800: loss = 142.42262268066406
step = 13000: loss = 143.52105712890625
step = 13000: Average Return = 155.5
step = 13200: loss = 297.1153259277344
step = 13400: loss = 390.66412353515625
step = 13600: loss = 142.9129638671875
step = 13800: loss = 63.83035659790039
step = 14000: loss = 21.4559268951416
step = 14000: Average Return = 162.8000030517578
step = 14200: loss = 129.82550048828125
step = 14400: loss = 16.236011505126953
step = 14600: loss = 9.619779586791992
step = 14800: loss = 184.36654663085938
step = 15000: loss = 10.463872909545898
step = 15000: Average Return = 183.0
step = 15200: loss = 33.84937286376953
step = 15400: loss = 30.32630157470703
step = 15600: loss = 453.1896667480469
step = 15800: loss = 215.66067504882812
step = 16000: loss = 524.3294677734375
step = 16000: Average Return = 188.5
step = 16200: loss = 25.474245071411133
step = 16400: loss = 493.87481689453125
step = 16600: loss = 44.63227462768555
step = 16800: loss = 22.07838249206543
step = 17000: loss = 1202.003662109375
step = 17000: Average Return = 196.8000030517578
step = 17200: loss = 253.89215087890625
step = 17400: loss = 256.4725646972656
step = 17600: loss = 12.142976760864258
step = 17800: loss = 28.95887565612793
step = 18000: loss = 334.6312561035156
step = 18000: Average Return = 184.8000030517578
step = 18200: loss = 14.26879596710205
step = 18400: loss = 375.1312561035156
step = 18600: loss = 295.83953857421875
step = 18800: loss = 38.81288528442383
step = 19000: loss = 20.399158477783203
step = 19000: Average Return = 182.5
step = 19200: loss = 33.21414566040039
step = 19400: loss = 32.32746124267578
step = 19600: loss = 706.607177734375
step = 19800: loss = 381.3253479003906
step = 20000: loss = 349.1406555175781
step = 20000: Average Return = 178.89999389648438

Visualização

Enredos

Use matplotlib.pyplot para mapear como a política melhorou durante o treinamento.

Uma iteração do Cartpole-v0 consiste em 200 etapas de tempo. O ambiente dá uma recompensa de +1 para cada passo que a barra fica levantada, então o retorno máximo para um episódio é 200. Os gráficos mostram o retorno aumentando em direção a esse máximo cada vez que é avaliado durante o treinamento. (Pode ser um pouco instável e não aumentar monotonicamente a cada vez.)

iterations = range(0, num_iterations + 1, eval_interval)
plt.plot(iterations, returns)
plt.ylabel('Average Return')
plt.xlabel('Iterations')
plt.ylim(top=250)

(4.125000047683715, 250.0)

png

Vídeos

Os gráficos são bons. Mas mais emocionante é ver um agente realmente executando uma tarefa em um ambiente.

Primeiro, crie uma função para inserir vídeos no notebook.

def embed_mp4(filename):
  """Embeds an mp4 file in the notebook."""
  video = open(filename,'rb').read()
  b64 = base64.b64encode(video)
  tag = '''
  <video width="640" height="480" controls>
    <source src="data:video/mp4;base64,{0}" type="video/mp4">
  Your browser does not support the video tag.
  </video>'''.format(b64.decode())

  return IPython.display.HTML(tag)

Agora repita alguns episódios do jogo Cartpole com o agente. O ambiente Python subjacente (aquele "dentro" do wrapper do ambiente TensorFlow) fornece um método render() , que gera uma imagem do estado do ambiente. Eles podem ser coletados em um vídeo.

def create_policy_eval_video(policy, filename, num_episodes=5, fps=30):
  filename = filename + ".mp4"
  with imageio.get_writer(filename, fps=fps) as video:
    for _ in range(num_episodes):
      time_step = eval_env.reset()
      video.append_data(eval_py_env.render())
      while not time_step.is_last():
        action_step = policy.action(time_step)
        time_step = eval_env.step(action_step.action)
        video.append_data(eval_py_env.render())
  return embed_mp4(filename)




create_policy_eval_video(agent.policy, "trained-agent")

WARNING:root:IMAGEIO FFMPEG_WRITER WARNING: input image is not divisible by macro_block_size=16, resizing from (400, 600) to (400, 608) to ensure video compatibility with most codecs and players. To prevent resizing, make your input image divisible by the macro_block_size or set the macro_block_size to None (risking incompatibility). You may also see a FFMPEG warning concerning speedloss due to data not being aligned.

Para se divertir, compare o agente treinado (acima) a um agente que se move aleatoriamente. (Não funciona tão bem.)

create_policy_eval_video(random_policy, "random-agent")

WARNING:root:IMAGEIO FFMPEG_WRITER WARNING: input image is not divisible by macro_block_size=16, resizing from (400, 600) to (400, 608) to ensure video compatibility with most codecs and players. To prevent resizing, make your input image divisible by the macro_block_size or set the macro_block_size to None (risking incompatibility). You may also see a FFMPEG warning concerning speedloss due to data not being aligned.