本文分享自华为云社区《MindSpore强化学习：使用PPO配合环境HalfCheetah-v2进行训练》，作者： irrational。
半猎豹（Half Cheetah）是一个基于 MuJoCo 的强化学习环境，由 P. Wawrzyński 在“A Cat-Like Robot Real-Time Learning to Run”中提出。这个环境中的半猎豹是一个由 9 个链接和 8 个关节组成的 2D 机器人（包括两个爪子）。在这个环境中，目标是通过施加扭矩在关节上使猎豹尽可能快地向前（向右）奔跑，正向奖励基于前进的距离，而向后移动则会得到负向奖励。猎豹的躯干和头部是固定的，扭矩只能施加在前后大腿、小腿和脚上。
动作空间是一个Box(-1, 1, (6,), float32)，其中每个动作代表链接之间的扭矩。观察空间包含猎豹不同身体部位的位置值和速度值，其中所有位置值在前，所有速度值在后。默认情况下，观察不包括猎豹质心 x 坐标，可以通过在构建时传递exclude_current_positions_from_observation=False来包括它。如果包括，观察空间将有 18 个维度，其中第一个维度代表猎豹质心的 x 坐标。
奖励分为两部分：向前奖励和控制成本。向前奖励是根据动作前后 x 坐标的变化计算的，控制成本是为了惩罚猎豹采取过大动作的成本。总奖励是向前奖励减去控制成本。
每个状态的开始是在状态(0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,)上添加噪声以增加随机性。前 8 个值是位置值，最后 9 个值是速度值。位置值添加均匀噪声，而初始速度值（全为零）添加标准正态噪声。
当一个剧集的长度超过 1000 时，该剧集将被截断。
该环境的详细信息可以参考：https://www.gymlibrary.dev/environments/mujoco/half_cheetah/
这个比很多环境都要复杂。
不过没关系，我们有 ppo 算法，这个算法可以跑强化学习，甚至大语言模型。
PPO（Proximal Policy Optimization）算法是一种用于强化学习的策略优化方法，它旨在解决传统策略梯度方法（如 TRPO，Trust Region Policy Optimization）中的信任区域问题。
PPO 算法通过引入 clipping 技巧和重要性采样技巧来减少计算梯度时的方差，从而提高算法的收敛速度和稳定性。
在 PPO 算法中，有两个关键概念：
PPO 算法的主要步骤包括：
采样（Sampling）：从当前策略中采样数据，包括状态、动作、奖励和下一个状态。
计算目标（Calculating Targets）：使用目标策略计算目标价值函数，并计算目标策略的 KL 散度。
更新策略（Updating Policy）：使用重要性采样技巧和 clipping 技巧更新策略。
更新价值函数（Updating Value Function）：使用策略梯度方法更新价值函数。
PPO 算法的核心思想是交替更新策略和价值函数，以实现策略和价值的共同优化。这种方法可以有效减少计算梯度时的方差，提高算法的收敛速度和稳定性。
以下是 PPO 算法的一个简化的 Markdown 公式：
# Proximal Policy Optimization (PPO) Algorithm## 1. Sampling采样当前策略的数据，包括状态 $ s $、动作 $ a $、奖励 $ r $ 和下一个状态 $ s' $。## 2. Calculating Targets使用目标策略计算目标价值函数，并计算目标策略的KL散度。## 3. Updating Policy使用重要性采样技巧和clipping技巧更新策略。## 4. Updating Value Function使用策略梯度方法更新价值函数。## 重复步骤1-4，实现策略和价值的共同优化。
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这个公式是一个简化的版本，实际上 PPO 算法还包括了许多其他细节和技巧，如经验回放、动态调整学习率等。
import argparseimport os
from mindspore import contextfrom mindspore import dtype as mstypefrom mindspore.communication import get_rank, init
import mindspore_rl.distribution.distribution_policies as DPfrom mindspore_rl.algorithm.ppo import configfrom mindspore_rl.algorithm.ppo.ppo_session import PPOSessionfrom mindspore_rl.algorithm.ppo.ppo_trainer import PPOTrainer
parser = argparse.ArgumentParser(description="MindSpore Reinforcement PPO")parser.add_argument("--episode", type=int, default=650, help="total episode numbers.")parser.add_argument( "--device_target", type=str, default="Auto", choices=["Ascend", "CPU", "GPU", "Auto"], help="Choose a device to run the ppo example(Default: Auto).",)parser.add_argument( "--precision_mode", type=str, default="fp32", choices=["fp32", "fp16"], help="Precision mode",)parser.add_argument( "--env_yaml", type=str, default="../env_yaml/HalfCheetah-v2.yaml", help="Choose an environment yaml to update the ppo example(Default: HalfCheetah-v2.yaml).",)parser.add_argument( "--algo_yaml", type=str, default=None, help="Choose an algo yaml to update the ppo example(Default: None).",)parser.add_argument( "--enable_distribute", type=bool, default=False, help="Train in distribute mode (Default: False).",)parser.add_argument( "--worker_num", type=int, default=2, help="Worker num (Default: 2).")parser.add_argument( "--graph_op_run", type=int, default=1, help="Run kernel by kernel (Default: 1).")options, _ = parser.parse_known_args()`
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wget https://www.roboti.us/download/mujoco200_linux.zipmv mujoco200_linux ~/.mujoco/mujoco200wget https://www.roboti.us/file/mjkey.txtcp mjkey.txt /home/kewei/.mujoco/mjkey.txtwget https://download-ib01.fedoraproject.org/pub/epel/7/x86_64/Packages/p/patchelf-0.12-1.el7.x86_64.rpmyum localinstall patchelf-0.12-1.el7.x86_64.rpmpip install 'mujoco_py==2.0.2.13'
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第一次编译 mujoco 会有一点久
在 bashrc 加入如下内容：
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:~/.mujoco/mujoco200/binexport MUJOCO_KEY_PATH=~/.mujoco${MUJOCO_KEY_PATH}export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/kewei/.mujoco/mujoco210/binexport LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/lib/nvidia
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然后就可以开启训练了。使用上一节的 with 保留输入。
# dqn_session.run(class_type=DQNTrainer, episode=episode)with RealTimeCaptureAndDisplayOutput() as captured_new: ppo_session.run(class_type=PPOTrainer, episode=episode, duration=duration)
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