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ड्राइवर

TensorFlow.org पर देखें Google Colab में चलाएं GitHub पर स्रोत देखें नोटबुक डाउनलोड करें

परिचय

सुदृढीकरण सीखने में एक सामान्य पैटर्न एक निर्दिष्ट चरणों या एपिसोड के लिए वातावरण में एक नीति को निष्पादित करना है। ऐसा होता है, उदाहरण के लिए, डेटा संग्रह के दौरान, एजेंट के वीडियो का मूल्यांकन और निर्माण।

हालांकि यह अजगर में लिखने के लिए अपेक्षाकृत सरल है, यह TensorFlow में लिखना और डिबग करना अधिक जटिल है क्योंकि इसमें tf.while लूप्स, tf.cond और tf.control_dependencies । इसलिए हम driver नामक एक वर्ग में एक रन लूप की धारणा को अमूर्त करते हैं, और पायथन और टेन्सरफ्लो दोनों में अच्छी तरह से परीक्षण किए गए कार्यान्वयन प्रदान करते हैं।

इसके अतिरिक्त, प्रत्येक चरण में ड्राइवर द्वारा सामना किए गए डेटा को ट्रैजेपोरी नामक एक नल में सहेजा जाता है और पर्यवेक्षकों जैसे कि रिप्ले बफ़र्स और मेट्रिक्स पर प्रसारित किया जाता है। इस डेटा में पर्यावरण से अवलोकन, नीति द्वारा अनुशंसित कार्रवाई, प्राप्त इनाम, वर्तमान का प्रकार और अगला कदम, आदि शामिल हैं।

सेट अप

यदि आपने अभी तक tf- एजेंट या जिम स्थापित नहीं किया है, तो चलाएं:

pip install -q --pre tf-agents[reverb]
pip install -q gym
WARNING: You are using pip version 20.1.1; however, version 20.2 is available.
You should consider upgrading via the '/tmpfs/src/tf_docs_env/bin/python -m pip install --upgrade pip' command.
WARNING: You are using pip version 20.1.1; however, version 20.2 is available.
You should consider upgrading via the '/tmpfs/src/tf_docs_env/bin/python -m pip install --upgrade pip' command.

 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

tf.compat.v1.enable_v2_behavior()
 

पायथन ड्राइवर्स

PyDriver वर्ग एक पायथन वातावरण, एक पायथन पॉलिसी और प्रत्येक चरण में अद्यतन करने के लिए पर्यवेक्षकों की एक सूची लेता है। मुख्य विधि run() , जो नीति से क्रियाओं का उपयोग करते हुए पर्यावरण को max_steps करती है, जब तक कि निम्नलिखित समाप्ति मानदंडों में से कम से कम एक पूरा न हो जाए: चरणों की संख्या max_steps तक पहुंच max_steps या एपिसोड की संख्या max_episodes तक पहुंच max_episodes

कार्यान्वयन लगभग इस प्रकार है:

 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

 

अब, हमें कार्टप्ले वातावरण पर एक यादृच्छिक नीति चलाने के उदाहरण के माध्यम से चलाते हैं, परिणाम को एक रिप्ले बफर में सहेजते हैं और अपने मैट्रिक्स की गणना करते हैं।

 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(step_type=array(0, dtype=int32), observation=array([-0.02872566, -0.04710842, -0.00544945, -0.0319142 ], dtype=float32), action=array(1), policy_info=(), next_step_type=array(1, dtype=int32), reward=array(1., dtype=float32), discount=array(1., dtype=float32))
Trajectory(step_type=array(1, dtype=int32), observation=array([-0.02966782,  0.14809126, -0.00608774, -0.3263115 ], dtype=float32), action=array(0), policy_info=(), next_step_type=array(1, dtype=int32), reward=array(1., dtype=float32), discount=array(1., dtype=float32))
Trajectory(step_type=array(1, dtype=int32), observation=array([-0.026706  , -0.0469435 , -0.01261397, -0.03555458], dtype=float32), action=array(0), policy_info=(), next_step_type=array(1, dtype=int32), reward=array(1., dtype=float32), discount=array(1., dtype=float32))
Trajectory(step_type=array(1, dtype=int32), observation=array([-0.02764487, -0.24188231, -0.01332506,  0.25312197], dtype=float32), action=array(1), policy_info=(), next_step_type=array(1, dtype=int32), reward=array(1., dtype=float32), discount=array(1., dtype=float32))
Trajectory(step_type=array(1, dtype=int32), observation=array([-0.03248252, -0.04657265, -0.00826262, -0.04373396], dtype=float32), action=array(1), policy_info=(), next_step_type=array(1, dtype=int32), reward=array(1., dtype=float32), discount=array(1., dtype=float32))
Trajectory(step_type=array(1, dtype=int32), observation=array([-0.03341397,  0.1486668 , -0.0091373 , -0.33901232], dtype=float32), action=array(1), policy_info=(), next_step_type=array(1, dtype=int32), reward=array(1., dtype=float32), discount=array(1., dtype=float32))
Trajectory(step_type=array(1, dtype=int32), observation=array([-0.03044063,  0.34391758, -0.01591755, -0.6345626 ], dtype=float32), action=array(1), policy_info=(), next_step_type=array(1, dtype=int32), reward=array(1., dtype=float32), discount=array(1., dtype=float32))
Trajectory(step_type=array(1, dtype=int32), observation=array([-0.02356228,  0.5392579 , -0.0286088 , -0.9322155 ], dtype=float32), action=array(1), policy_info=(), next_step_type=array(1, dtype=int32), reward=array(1., dtype=float32), discount=array(1., dtype=float32))
Trajectory(step_type=array(1, dtype=int32), observation=array([-0.01277712,  0.73475397, -0.04725311, -1.2337494 ], dtype=float32), action=array(1), policy_info=(), next_step_type=array(1, dtype=int32), reward=array(1., dtype=float32), discount=array(1., dtype=float32))
Trajectory(step_type=array(1, dtype=int32), observation=array([ 0.00191796,  0.9304505 , -0.0719281 , -1.5408539 ], dtype=float32), action=array(0), policy_info=(), next_step_type=array(1, dtype=int32), reward=array(1., dtype=float32), discount=array(1., dtype=float32))
Trajectory(step_type=array(1, dtype=int32), observation=array([ 0.02052697,  0.73626345, -0.10274518, -1.271455  ], dtype=float32), action=array(0), policy_info=(), next_step_type=array(1, dtype=int32), reward=array(1., dtype=float32), discount=array(1., dtype=float32))
Trajectory(step_type=array(1, dtype=int32), observation=array([ 0.03525224,  0.542592  , -0.12817428, -1.0126338 ], dtype=float32), action=array(1), policy_info=(), next_step_type=array(1, dtype=int32), reward=array(1., dtype=float32), discount=array(1., dtype=float32))
Trajectory(step_type=array(1, dtype=int32), observation=array([ 0.04610407,  0.7391692 , -0.14842695, -1.342661  ], dtype=float32), action=array(0), policy_info=(), next_step_type=array(1, dtype=int32), reward=array(1., dtype=float32), discount=array(1., dtype=float32))
Trajectory(step_type=array(1, dtype=int32), observation=array([ 0.06088746,  0.5461935 , -0.17528017, -1.0998576 ], dtype=float32), action=array(1), policy_info=(), next_step_type=array(1, dtype=int32), reward=array(1., dtype=float32), discount=array(1., dtype=float32))
Trajectory(step_type=array(1, dtype=int32), observation=array([ 0.07181133,  0.743134  , -0.19727732, -1.4420109 ], dtype=float32), action=array(0), policy_info=(), next_step_type=array(2, dtype=int32), reward=array(1., dtype=float32), discount=array(0., dtype=float32))
Average Return:  15.0

TensorFlow ड्राइवर

हमारे पास TensorFlow में ड्राइवर भी हैं जो कार्यात्मक रूप से Python ड्राइवरों के समान हैं, लेकिन TF वातावरण, TF नीतियों, TF पर्यवेक्षकों आदि का उपयोग करते हैं। वर्तमान में हमारे पास 2 TensorFlow ड्राइवर हैं: DynamicStepDriver , जो किसी दिए गए (मान्य) पर्यावरण चरणों और DynamicEpisodeDriver की दी गई संख्या के बाद समाप्त हो DynamicEpisodeDriver । जो दिए गए एपिसोड की संख्या के बाद समाप्त हो जाता है। आइए हम कार्रवाई में डायनामिकस्पेस के एक उदाहरण को देखें।

 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(step_type=<tf.Tensor: shape=(1,), dtype=int32, numpy=array([0], dtype=int32)>, reward=<tf.Tensor: shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([0.], dtype=float32)>, discount=<tf.Tensor: shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([1.], dtype=float32)>, observation=<tf.Tensor: shape=(1, 4), dtype=float32, numpy=
array([[-0.02959541, -0.02209792,  0.01046155,  0.01981805]],
      dtype=float32)>)
Number of Steps:  34
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(step_type=<tf.Tensor: shape=(1,), dtype=int32, numpy=array([0], dtype=int32)>, reward=<tf.Tensor: shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([0.], dtype=float32)>, discount=<tf.Tensor: shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([1.], dtype=float32)>, observation=<tf.Tensor: shape=(1, 4), dtype=float32, numpy=
array([[-0.00525741,  0.00929421, -0.03492192,  0.0023589 ]],
      dtype=float32)>)
Number of Steps:  91
Number of Episodes:  4