Telif Hakkı 2021 TF-Agents Yazarları.
 TensorFlow.org'da görüntüleyin |  Google Colab'da çalıştırın |  Kaynağı GitHub'da görüntüleyin |  Not defterini indir |
Tanıtım
Takviyeli öğrenmede yaygın bir model, belirli sayıda adım veya bölüm için bir ortamda bir politika yürütmektir. Bu, örneğin veri toplama, değerlendirme ve aracının bir videosunu oluşturma sırasında gerçekleşir.
Bu Python yazma için görece kolay olmasına karşın bu içerir çünkü, çok daha karmaşık TensorFlow içinde yazma ve hata ayıklama için tf.while döngüler, tf.cond ve tf.control_dependencies . Bu nedenle bir sınıf olarak adlandırılan bir çalışma döngüsünün bu nosyonu soyut driver ve Python ve TensorFlow hem de test uygulamaları sağlamak.
Ek olarak, sürücünün her adımda karşılaştığı veriler Yörünge adı verilen adlandırılmış bir demete kaydedilir ve tekrar arabellekleri ve ölçümler gibi bir dizi gözlemciye yayınlanır. Bu veriler, ortamdan gözlemi, politikanın önerdiği eylemi, elde edilen ödülü, mevcut ve sonraki adımın türünü vb. içerir.
Kurmak
Henüz tf-agents veya gym yüklemediyseniz, şunu çalıştırın:
pip install tf-agents
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
from tf_agents.environments import suite_gym
from tf_agents.environments import tf_py_environment
from tf_agents.policies import random_py_policy
from tf_agents.policies import random_tf_policy
from tf_agents.metrics import py_metrics
from tf_agents.metrics import tf_metrics
from tf_agents.drivers import py_driver
from tf_agents.drivers import dynamic_episode_driver
Python Sürücüleri
PyDriver sınıf bir piton ortamı, bir piton politikası ve her adımda güncelleme gözlemci listesini alır. Ana yöntem olup run() aşağıdaki sonlandırma kriterlerden en az biri gerçekleşene kadar ilkesinden işlemleri kullanarak çevre adım olan karşılanmaktadır: adım ulaşır sayısı max_steps veya bölümler ulaşır sayısı max_episodes .
Uygulama kabaca şu şekildedir:
class PyDriver(object):
def __init__(self, env, policy, observers, max_steps=1, max_episodes=1):
self._env = env
self._policy = policy
self._observers = observers or []
self._max_steps = max_steps or np.inf
self._max_episodes = max_episodes or np.inf
def run(self, time_step, policy_state=()):
num_steps = 0
num_episodes = 0
while num_steps < self._max_steps and num_episodes < self._max_episodes:
# Compute an action using the policy for the given time_step
action_step = self._policy.action(time_step, policy_state)
# Apply the action to the environment and get the next step
next_time_step = self._env.step(action_step.action)
# Package information into a trajectory
traj = trajectory.Trajectory(
time_step.step_type,
time_step.observation,
action_step.action,
action_step.info,
next_time_step.step_type,
next_time_step.reward,
next_time_step.discount)
for observer in self._observers:
observer(traj)
# Update statistics to check termination
num_episodes += np.sum(traj.is_last())
num_steps += np.sum(~traj.is_boundary())
time_step = next_time_step
policy_state = action_step.state
return time_step, policy_state
Şimdi, CartPole ortamında rastgele bir politika çalıştırma, sonuçları bir tekrar arabelleğine kaydetme ve bazı ölçümleri hesaplama örneğini inceleyelim.
env = suite_gym.load('CartPole-v0')
policy = random_py_policy.RandomPyPolicy(time_step_spec=env.time_step_spec(),
action_spec=env.action_spec())
replay_buffer = []
metric = py_metrics.AverageReturnMetric()
observers = [replay_buffer.append, metric]
driver = py_driver.PyDriver(
env, policy, observers, max_steps=20, max_episodes=1)
initial_time_step = env.reset()
final_time_step, _ = driver.run(initial_time_step)
print('Replay Buffer:')
for traj in replay_buffer:
print(traj)
print('Average Return: ', metric.result())
Replay Buffer:
Trajectory(
{'action': array(1),
'discount': array(1., dtype=float32),
'next_step_type': array(1, dtype=int32),
'observation': array([-0.01483762, -0.0301547 , -0.02482025, 0.00477367], dtype=float32),
'policy_info': (),
'reward': array(1., dtype=float32),
'step_type': array(0, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(1),
'discount': array(1., dtype=float32),
'next_step_type': array(1, dtype=int32),
'observation': array([-0.01544072, 0.16531426, -0.02472478, -0.29563585], dtype=float32),
'policy_info': (),
'reward': array(1., dtype=float32),
'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(1),
'discount': array(1., dtype=float32),
'next_step_type': array(1, dtype=int32),
'observation': array([-0.01213443, 0.3607798 , -0.0306375 , -0.5960129 ], dtype=float32),
'policy_info': (),
'reward': array(1., dtype=float32),
'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(1),
'discount': array(1., dtype=float32),
'next_step_type': array(1, dtype=int32),
'observation': array([-0.00491884, 0.5563168 , -0.04255775, -0.8981868 ], dtype=float32),
'policy_info': (),
'reward': array(1., dtype=float32),
'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(0),
'discount': array(1., dtype=float32),
'next_step_type': array(1, dtype=int32),
'observation': array([ 0.0062075 , 0.75198895, -0.06052149, -1.2039375 ], dtype=float32),
'policy_info': (),
'reward': array(1., dtype=float32),
'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(0),
'discount': array(1., dtype=float32),
'next_step_type': array(1, dtype=int32),
'observation': array([ 0.02124728, 0.5576993 , -0.08460024, -0.9308191 ], dtype=float32),
'policy_info': (),
'reward': array(1., dtype=float32),
'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(0),
'discount': array(1., dtype=float32),
'next_step_type': array(1, dtype=int32),
'observation': array([ 0.03240127, 0.36381477, -0.10321662, -0.6658752 ], dtype=float32),
'policy_info': (),
'reward': array(1., dtype=float32),
'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(1),
'discount': array(1., dtype=float32),
'next_step_type': array(1, dtype=int32),
'observation': array([ 0.03967756, 0.17026839, -0.11653412, -0.40739253], dtype=float32),
'policy_info': (),
'reward': array(1., dtype=float32),
'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(0),
'discount': array(1., dtype=float32),
'next_step_type': array(1, dtype=int32),
'observation': array([ 0.04308293, 0.36683324, -0.12468197, -0.7344236 ], dtype=float32),
'policy_info': (),
'reward': array(1., dtype=float32),
'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(0),
'discount': array(1., dtype=float32),
'next_step_type': array(1, dtype=int32),
'observation': array([ 0.0504196 , 0.17363413, -0.13937044, -0.48343614], dtype=float32),
'policy_info': (),
'reward': array(1., dtype=float32),
'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(1),
'discount': array(1., dtype=float32),
'next_step_type': array(1, dtype=int32),
'observation': array([ 0.05389228, -0.0192741 , -0.14903916, -0.23772195], dtype=float32),
'policy_info': (),
'reward': array(1., dtype=float32),
'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(1),
'discount': array(1., dtype=float32),
'next_step_type': array(1, dtype=int32),
'observation': array([ 0.0535068 , 0.17762792, -0.1537936 , -0.5734562 ], dtype=float32),
'policy_info': (),
'reward': array(1., dtype=float32),
'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(0),
'discount': array(1., dtype=float32),
'next_step_type': array(1, dtype=int32),
'observation': array([ 0.05705936, 0.37453365, -0.16526273, -0.910366 ], dtype=float32),
'policy_info': (),
'reward': array(1., dtype=float32),
'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(0),
'discount': array(1., dtype=float32),
'next_step_type': array(1, dtype=int32),
'observation': array([ 0.06455003, 0.18198717, -0.18347006, -0.6738478 ], dtype=float32),
'policy_info': (),
'reward': array(1., dtype=float32),
'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(0),
'discount': array(1., dtype=float32),
'next_step_type': array(1, dtype=int32),
'observation': array([ 0.06818977, -0.01017502, -0.19694701, -0.44408032], dtype=float32),
'policy_info': (),
'reward': array(1., dtype=float32),
'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(0),
'discount': array(0., dtype=float32),
'next_step_type': array(2, dtype=int32),
'observation': array([ 0.06798627, -0.20204504, -0.20582862, -0.21936782], dtype=float32),
'policy_info': (),
'reward': array(1., dtype=float32),
'step_type': array(1, dtype=int32)})
Trajectory(
{'action': array(1),
'discount': array(1., dtype=float32),
'next_step_type': array(0, dtype=int32),
'observation': array([ 0.06394537, -0.39372152, -0.21021597, 0.00199082], dtype=float32),
'policy_info': (),
'reward': array(0., dtype=float32),
'step_type': array(2, dtype=int32)})
Average Return: 16.0
TensorFlow Sürücüleri
Biz de işlevsel olarak Python sürücülerine benzer TensorFlow içinde sürücüleri var ama kullanım TF ortamları, TF politikaları, TF gözlemciler vb Şu anda 2 TensorFlow sürücüleri: DynamicStepDriver , hangi (geçerli) çevre adımlar ve belirli bir sayıda sonra sonlandırır DynamicEpisodeDriver , belirli sayıda bölümden sonra sona erer. Eylem halindeki DynamicEpisode örneğine bakalım.
env = suite_gym.load('CartPole-v0')
tf_env = tf_py_environment.TFPyEnvironment(env)
tf_policy = random_tf_policy.RandomTFPolicy(action_spec=tf_env.action_spec(),
time_step_spec=tf_env.time_step_spec())
num_episodes = tf_metrics.NumberOfEpisodes()
env_steps = tf_metrics.EnvironmentSteps()
observers = [num_episodes, env_steps]
driver = dynamic_episode_driver.DynamicEpisodeDriver(
tf_env, tf_policy, observers, num_episodes=2)
# Initial driver.run will reset the environment and initialize the policy.
final_time_step, policy_state = driver.run()
print('final_time_step', final_time_step)
print('Number of Steps: ', env_steps.result().numpy())
print('Number of Episodes: ', num_episodes.result().numpy())
final_time_step TimeStep(
{'discount': <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([1.], dtype=float32)>,
'observation': <tf.Tensor: shape=(1, 4), dtype=float32, numpy=array([[0.01182632, 0.01372784, 0.03056967, 0.04454206]], dtype=float32)>,
'reward': <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([0.], dtype=float32)>,
'step_type': <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=int32, numpy=array([0], dtype=int32)>})
Number of Steps: 24
Number of Episodes: 2
# Continue running from previous state
final_time_step, _ = driver.run(final_time_step, policy_state)
print('final_time_step', final_time_step)
print('Number of Steps: ', env_steps.result().numpy())
print('Number of Episodes: ', num_episodes.result().numpy())
final_time_step TimeStep(
{'discount': <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([1.], dtype=float32)>,
'observation': <tf.Tensor: shape=(1, 4), dtype=float32, numpy=
array([[-0.02565088, 0.04813434, -0.04199163, 0.03810809]],
dtype=float32)>,
'reward': <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([0.], dtype=float32)>,
'step_type': <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=int32, numpy=array([0], dtype=int32)>})
Number of Steps: 70
Number of Episodes: 4