Copyright 2019 The TF-Agents Authors.
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はじめに
このコラボでは、エージェントにカスタムネットワークを定義する方法について説明します。ネットワークはエージェントによってトレーニングされるモデルを定義するのに役立ちます。TF-Agents では、エージェント間で役に立つ複数種類のネットワークがあります。
メインネットワーク
- QNetwork: このネットワークは別々のアクションを持つ環境の Qlearning で使用され、観測をマッピングしてそれぞれの可能なアクションの推定値を評価します。
- CriticNetworks: 文献では
ValueNetworksとも呼ばれており、いくつかの状態をあるポリシーの期待リターンの推定値にマッピングする Value 関数のいくつかのバージョンを推定することを学習します。これらのネットワークは、エージェントが現在どの程度良好な状態にあるのかを推定します。 - ActorNetworks: 観測からアクションへのマッピングを学習します。このネットワークは通常、アクションを生成するためにポリシーによって使用されます。
- ActorDistributionNetworks:
ActorNetworksに似ていますが、ポリシーがサンプリングしてアクションを生成できる分布を生成します。
ヘルパーネットワーク
- EncodingNetwork: ユーザーがネットワークの入力に適用する前処理レイヤーのマッピングを簡単に定義できるようにします。
- DynamicUnrollLayer: 時系列に適用されると、エピソード境界でネットワークの状態を自動的にリセットします。
- ProjectionNetwork:
CategoricalProjectionNetworkやNormalProjectionNetworkのようなネットワークは入力を受け付け、カテゴリカル分布や正規分布の生成に必要なパブリックベータを生成します。
TF-Agents のすべての例にはネットワークが事前に構成されています。ただし、それらのネットワークは複雑な観測を処理するようにはセットアップされていません。
複数の観測/アクションを公開する環境があり、ネットワークのカスタマイズが必要な方にはこのチュートリアルが適しています。
セットアップ
tf-agents をまだインストールしていない場合は、次を実行します。
pip install -q tf-agents
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import abc
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tf_agents.environments import random_py_environment
from tf_agents.environments import tf_py_environment
from tf_agents.networks import encoding_network
from tf_agents.networks import network
from tf_agents.networks import utils
from tf_agents.specs import array_spec
from tf_agents.utils import common as common_utils
from tf_agents.utils import nest_utils
tf.compat.v1.enable_v2_behavior()
ネットワークの定義
ネットワーク API
TF-Agents では Keras ネットワークからサブクラスを作っています。これを使用して以下を実行できます。
- ターゲットネットワークの作成時に必要なコピー操作を単純化する。
network.variables()の呼び出し時に自動変数の作成を実行する。- ネットワークの input_specs を基に入力を検証する。
EncodingNetwork 上述のように EncodingNetwork を使用すると、ネットワークの入力に適用する前処理レイヤーのマッピングを簡単に定義していくつかのエンコードを生成することができます。
EncodingNetwork は、次のほとんどのオプションレイヤーから構成されています。
- 前処理レイヤー
- 前処理コンバイナー
- Conv2D
- Flatten
- Dense
エンコーディングネットワークの特徴は、入力の前処理が適用されることです。入力の前処理は、preprocessing_layers および preprocessing_combiner レイヤーを介して実行可能です。これらはそれぞれネスト構造として指定できます。preprocessing_layers ネストが input_tensor_spec よりも浅い場合、これらのレイヤーはサブネストを取得します。例を以下に示します。
input_tensor_spec = ([TensorSpec(3)] * 2, [TensorSpec(3)] * 5) preprocessing_layers = (Layer1(), Layer2())
この場合、前処理によって以下が呼び出されます。
preprocessed = [preprocessing_layers[0](observations[0]), preprocessing_layers[1](obsrevations[1])]
しかし、次の場合はどうなるでしょうか。
preprocessing_layers = ([Layer1() for _ in range(2)], [Layer2() for _ in range(5)])
この場合、前処理によって以下が呼び出されます。
preprocessed = [ layer(obs) for layer, obs in zip(flatten(preprocessing_layers), flatten(observations)) ]
カスタムネットワーク
独自ネットワークを作成するには、__init__ メソッドと call メソッドをオーバーライドするだけです。EncodingNetworks について学習した内容を使用してカスタムネットワークを作成し、画像とベクトルを含む観測を取得する ActorNetwork を作成してみましょう。
class ActorNetwork(network.Network):
def __init__(self,
observation_spec,
action_spec,
preprocessing_layers=None,
preprocessing_combiner=None,
conv_layer_params=None,
fc_layer_params=(75, 40),
dropout_layer_params=None,
activation_fn=tf.keras.activations.relu,
enable_last_layer_zero_initializer=False,
name='ActorNetwork'):
super(ActorNetwork, self).__init__(
input_tensor_spec=observation_spec, state_spec=(), name=name)
# For simplicity we will only support a single action float output.
self._action_spec = action_spec
flat_action_spec = tf.nest.flatten(action_spec)
if len(flat_action_spec) > 1:
raise ValueError('Only a single action is supported by this network')
self._single_action_spec = flat_action_spec[0]
if self._single_action_spec.dtype not in [tf.float32, tf.float64]:
raise ValueError('Only float actions are supported by this network.')
kernel_initializer = tf.keras.initializers.VarianceScaling(
scale=1. / 3., mode='fan_in', distribution='uniform')
self._encoder = encoding_network.EncodingNetwork(
observation_spec,
preprocessing_layers=preprocessing_layers,
preprocessing_combiner=preprocessing_combiner,
conv_layer_params=conv_layer_params,
fc_layer_params=fc_layer_params,
dropout_layer_params=dropout_layer_params,
activation_fn=activation_fn,
kernel_initializer=kernel_initializer,
batch_squash=False)
initializer = tf.keras.initializers.RandomUniform(
minval=-0.003, maxval=0.003)
self._action_projection_layer = tf.keras.layers.Dense(
flat_action_spec[0].shape.num_elements(),
activation=tf.keras.activations.tanh,
kernel_initializer=initializer,
name='action')
def call(self, observations, step_type=(), network_state=()):
outer_rank = nest_utils.get_outer_rank(observations, self.input_tensor_spec)
# We use batch_squash here in case the observations have a time sequence
# compoment.
batch_squash = utils.BatchSquash(outer_rank)
observations = tf.nest.map_structure(batch_squash.flatten, observations)
state, network_state = self._encoder(
observations, step_type=step_type, network_state=network_state)
actions = self._action_projection_layer(state)
actions = common_utils.scale_to_spec(actions, self._single_action_spec)
actions = batch_squash.unflatten(actions)
return tf.nest.pack_sequence_as(self._action_spec, [actions]), network_state
RandomPyEnvironment を作成し、構造化した観測を生成して実装を検証しましょう。
action_spec = array_spec.BoundedArraySpec((3,), np.float32, minimum=0, maximum=10)
observation_spec = {
'image': array_spec.BoundedArraySpec((16, 16, 3), np.float32, minimum=0,
maximum=255),
'vector': array_spec.BoundedArraySpec((5,), np.float32, minimum=-100,
maximum=100)}
random_env = random_py_environment.RandomPyEnvironment(observation_spec, action_spec=action_spec)
# Convert the environment to a TFEnv to generate tensors.
tf_env = tf_py_environment.TFPyEnvironment(random_env)
観測をディクショナリとして定義しましたので、観測を処理する前処理レイヤーを作成する必要があります。
preprocessing_layers = {
'image': tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Conv2D(8, 4),
tf.keras.layers.Flatten()]),
'vector': tf.keras.layers.Dense(5)
}
preprocessing_combiner = tf.keras.layers.Concatenate(axis=-1)
actor = ActorNetwork(tf_env.observation_spec(),
tf_env.action_spec(),
preprocessing_layers=preprocessing_layers,
preprocessing_combiner=preprocessing_combiner)
これでアクターネットワークを用意できたので、環境から観測を処理できるようになりました。
time_step = tf_env.reset()
actor(time_step.observation, time_step.step_type)
(<tf.Tensor: shape=(1, 3), dtype=float32, numpy=array([[5.244772 , 4.3231616, 2.5014572]], dtype=float32)>, ())
これと同じ戦略をエージェントが使用するメインネットワークのカスタマイズに使用できます。任意の前処理を定義し、それをネットワークの残りの部分に接続できます。独自のものを定義する場合は、ネットワークの出力レイヤーの定義が一致していることを確認してください。