深度强化学习+DQN+pytorch+Breakout实现代码

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，它提供了强大的工具来进行深度学习和强化学习。在这篇文章中，我们将使用PyTorch来构建一个深度强化学习模型，让AI玩Atari游戏。 Atari游戏是一系列经典的电子游戏，如Pong、Space Invaders和Breakout。这些游戏简单易懂，但是对于人类玩家来说仍然有挑战性。我们将使用Atari游戏作为我们的强化学习环境，以训练我们的AI代理。 我们将使用Deep Q-Networks（DQN）算法来训练我们的AI代理。DQN是一种基于深度学习的强化学习算法，它将神经网络与Q学习相结合，使得AI代理可以学习如何最大化其预期回报。 首先，我们需要安装PyTorch和OpenAI Gym。OpenAI Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。您可以在这里找到有关安装方法的说明：https://pytorch.org/get-started/locally/ 和 https://gym.openai.com/docs/#installation。 在安装完成后，我们可以开始编写我们的代码。 首先，我们需要导入必要的库： ```python import random import math import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F import numpy as np import gym ``` 接下来，我们定义我们的Agent类。Agent类负责与环境交互并学习如何玩游戏。 ```python class Agent: def __init__(self, env, gamma, epsilon, lr): self.env = env self.gamma = gamma self.epsilon = epsilon self.lr = lr self.memory = [] self.model = Net(env.observation_space.shape[0], env.action_space.n) self.optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.lr) def act(self, state): if random.random() < self.epsilon: return self.env.action_space.sample() else: state = torch.FloatTensor(state).unsqueeze(0) q_values = self.model(state) return q_values.max(1)[1].item() def remember(self, state, action, next_state, reward): self.memory.append((state, action, next_state, reward)) def learn(self, batch_size): if len(self.memory) < batch_size: return transitions = random.sample(self.memory, batch_size) batch = Transition(*zip(*transitions)) state_batch = torch.FloatTensor(batch.state) action_batch = torch.LongTensor(batch.action) reward_batch = torch.FloatTensor(batch.reward) next_state_batch = torch.FloatTensor(batch.next_state) q_values = self.model(state_batch).gather(1, action_batch.unsqueeze(1)) next_q_values = self.model(next_state_batch).max(1)[0].detach() expected_q_values = (next_q_values * self.gamma) + reward_batch loss = F.smooth_l1_loss(q_values, expected_q_values.unsqueeze(1)) self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step() ``` 我们的Agent类具有几个方法： 1. `__init__`方法初始化代理。我们传递的参数包括环境，折扣因子（gamma），ε贪心策略中的ε值和学习率（lr）。我们还创建了一个神经网络模型和Adam优化器。 2. `act`方法根据当前状态选择一个动作。我们使用ε贪心策略，在一定概率下随机选择动作，否则选择当前状态下具有最高Q值的动作。 3. `remember`方法将经验元组（state，action，next_state，reward）添加到内存中。 4. `learn`方法从内存中随机选择一批经验元组，然后使用这些经验元组进行训练。我们计算当前状态下的Q值和下一个状态下的最大Q值，然后使用这些值计算预期Q值。我们使用平滑L1损失函数计算损失，并使用Adam优化器更新我们的模型。 接下来，我们定义我们的神经网络模型。 ```python class Net(nn.Module): def __init__(self, input_size, output_size): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 128) self.fc3 = nn.Linear(128, output_size) def forward(self, x): x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x ``` 我们的模型是一个简单的前馈神经网络，具有三个全连接层。我们使用ReLU激活函数，并且输出层的大小等于动作空间的大小。 最后，我们定义我们的主函数，用于实际运行我们的代理。 ```python if __name__ == '__main__': env = gym.make('Breakout-v0') agent = Agent(env, gamma=0.99, epsilon=1.0, lr=1e-4) batch_size = 32 num_episodes = 1000 for i_episode in range(num_episodes): state = env.reset() total_reward = 0 done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) agent.remember(state, action, next_state, reward) agent.learn(batch_size) total_reward += reward state = next_state agent.epsilon = max(0.01, agent.epsilon * 0.995) print("Episode: {}, total reward: {}, epsilon: {}".format(i_episode, total_reward, agent.epsilon)) ``` 我们使用OpenAI Gym中的Breakout游戏来测试我们的代理。在每个训练周期中，我们重置环境并运行一个周期，直到游戏结束。我们将每个状态、动作、下一个状态和奖励作为经验元组传递给我们的Agent，并使用这些经验元组进行训练。我们使用逐步减小的ε值来平衡探索和利用。我们打印出每个训练周期的总奖励以及当前的ε值。 现在我们已经编写了我们的代码，我们可以开始训练我们的代理。运行主函数，我们将看到我们的代理在游戏中逐渐变得更加熟练。我们可以尝试调整参数来进一步优化我们的代理的性能。 总结： 在本文中，我们使用PyTorch和OpenAI Gym构建了一个深度强化学习代理，让它玩Atari游戏。我们使用Deep Q-Networks算法和ε贪心策略来训练我们的代理，并逐步减小ε值来平衡探索和利用。我们的代理在游戏中逐渐变得更加熟练，展示了PyTorch在深度强化学习中的强大功能。

在PyTorch中，可以使用torch.cat()函数将多个张量拼接在一起，从而将当前设备的资源状态特征和图片特征结合作为强化学习的输入。 举个例子，假设我们要使用强化学习来训练一个智能体在Atari游戏中进行游戏。我们可以使用OpenAI Gym库中的Atari环境来模拟游戏过程，并使用PyTorch实现一个深度强化学习算法，例如DQN算法。 在实现DQN算法时，我们可以使用一个卷积神经网络来对游戏截图进行处理，并将当前设备的资源状态特征和图片特征结合作为神经网络的输入。具体来说，我们可以将当前设备的CPU和GPU占用情况、内存使用情况等资源状态特征作为一个向量，将游戏截图处理后得到的特征向量，以及其他游戏状态信息（例如当前得分、时间等）都拼接在一起，作为神经网络的输入。代码示例如下： ``` python import torch import gym import numpy as np # 创建Atari环境 env = gym.make('Breakout-v0') # 创建卷积神经网络模型 class DQN(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, output_size): super(DQN, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(input_size[0], 32, kernel_size=8, stride=4) self.conv2 = torch.nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=4, stride=2) self.conv3 = torch.nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1) self.fc1 = torch.nn.Linear(7*7*64 + input_size[1], 512) self.fc2 = torch.nn.Linear(512, output_size) def forward(self, x, y): x = torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)) x = torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)) x = torch.nn.functional.relu(self.conv3(x)) x = x.view(x.size(0), -1) xy = torch.cat([x, y], dim=1) xy = torch.nn.functional.relu(self.fc1(xy)) xy = self.fc2(xy) return xy # 定义输入维度和输出维度 input_size = [4, 84, 84] # 4张84x84的游戏截图 output_size = env.action_space.n # 动作的数量 # 创建模型和优化器 model = DQN(input_size, output_size) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) # 训练模型 for i_episode in range(1000): state = env.reset() done = False while not done: # 获取当前设备的资源状态特征 cpu_usage = np.array([psutil.cpu_percent()]) gpu_usage = np.array([psutil.virtual_memory().percent]) # 获取游戏截图和其他游戏状态信息 screen = env.render(mode='rgb_array') score = np.array([env.get_score()]) time = np.array([env.get_time()]) # 将资源状态特征和游戏状态信息拼接在一起 state = np.concatenate([screen, cpu_usage, gpu_usage, score, time]) # 将输入转换为PyTorch张量 state = torch.from_numpy(state).unsqueeze(0).float() # 将张量送入神经网络进行预测 q_values = model(state) # 根据预测值选择动作 action = q_values.argmax(dim=1).item() # 执行动作并获取下一个状态、奖励和终止状态 next_state, reward, done, _ = env.step(action) # 计算损失并更新模型 next_state = np.concatenate([next_state, cpu_usage, gpu_usage, score, time]) next_state = torch.from_numpy(next_state).unsqueeze(0).float() target = reward + 0.99 * model(next_state).max(dim=1)[0].detach() loss = torch.nn.functional.smooth_l1_loss(q_values[0][action], target) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 关闭环境 env.close() ``` 以上代码仅为示例，实际实现中可能需要根据具体场景对输入进行不同的处理。