一文教你在 MindSpore 中实现 A2C 算法训练
本文分享自华为云社区《MindSpore A2C 强化学习》,作者:irrational。
Advantage Actor-Critic (A2C)算法是一个强化学习算法,它结合了策略梯度(Actor)和价值函数(Critic)的方法。A2C 算法在许多强化学习任务中表现优越,因为它能够利用价值函数来减少策略梯度的方差,同时直接优化策略。
A2C 算法的核心思想
Actor:根据当前策略选择动作。
Critic:评估一个状态-动作对的值(通常是使用状态值函数或动作值函数)。
优势函数(Advantage Function):用来衡量某个动作相对于平均水平的好坏,通常定义为 A(s,a)=Q(s,a)−V(s)。
A2C 算法的伪代码
以下是 A2C 算法的伪代码:
解释
初始化:初始化策略网络(Actor)和价值网络(Critic)的参数,以及它们的学习率。
循环每个 Episode:在每个 Episode 开始时,初始化状态。
选择动作:根据当前策略从 Actor 中选择动作。
执行动作:在环境中执行动作,并观察奖励和下一个状态。
计算状态值:用 Critic 评估当前状态和下一个状态的值。
计算 TD 误差:计算时序差分误差(Temporal Difference Error),它是当前奖励加上下一个状态的折扣值与当前状态值的差。
更新 Critic:根据 TD 误差更新价值网络的参数。
计算优势函数:使用 TD 误差计算优势函数。
更新 Actor:根据优势函数更新策略网络的参数。
更新状态:移动到下一个状态,重复上述步骤,直到 Episode 结束。
这个伪代码展示了 A2C 算法的核心步骤,实际实现中可能会有更多细节,如使用折扣因子γ、多个并行环境等。
代码如下:
首先初始化参数,然后我这里用 cpu 运行:options.device_targe = “CPU”
设置上下文管理器
展示结果:
下面我将详细解释你提供的 MindSpore A2C 算法训练配置参数的含义:
Actor 配置
number
: Actor 的实例数量,这里设置为 1,表示使用一个 Actor 实例。type
: Actor 的类型,这里使用mindspore_rl.algorithm.a2c.a2c.A2CActor
。params
: Actor 的参数配置。collect_environment
和eval_environment
: 使用PyFuncWrapper
包装的GymEnvironment
,用于数据收集和评估环境。replay_buffer
: 设置为None
,表示不使用经验回放缓冲区。a2c_net
: Actor-Critic 网络,包含一个公共层、一个 Actor 层和一个 Critic 层,以及一个 Leaky ReLU 激活函数。policies
和networks
: Actor 关联的策略和网络,这里主要是a2c_net
。
Learner 配置
number
: Learner 的实例数量,这里设置为 1,表示使用一个 Learner 实例。type
: Learner 的类型,这里使用mindspore_rl.algorithm.a2c.a2c.A2CLearner
。params
: Learner 的参数配置。gamma
: 折扣因子,用于未来奖励的折扣计算。state_space_dim
: 状态空间的维度,这里为 4。action_space_dim
: 动作空间的维度,这里为 2。a2c_net
: Actor-Critic 网络定义,与 Actor 中相同。a2c_net_train
: 用于训练的网络,包含损失函数(SmoothL1Loss)、优化器(Adam)和梯度缩减器(Identity)。networks
: Learner 关联的网络,包括a2c_net_train
和a2c_net
。
Policy and Network 配置
type
: 策略和网络的类型,这里使用mindspore_rl.algorithm.a2c.a2c.A2CPolicyAndNetwork
。params
: 策略和网络的参数配置。lr
: 学习率,这里为 0.01。state_space_dim
和action_space_dim
: 状态和动作空间的维度。hidden_size
: 隐藏层的大小,这里为 128。gamma
: 折扣因子。compute_type
: 计算类型,这里为mindspore.float32
。environment_config
: 环境配置,包括环境 ID、入口、奖励阈值、最大步数等。
Collect Environment 配置
number
: 环境实例数量,这里为 1。type
: 环境的类型,这里使用mindspore_rl.environment.gym_environment.GymEnvironment
。wrappers
: 环境使用的包装器,这里是PyFuncWrapper
。params
: 环境的参数配置,包括环境名称CartPole-v0
和随机种子42
。
Eval Environment 配置
配置与
collect_environment
类似,用于评估模型性能。
总结一下,这些配置定义了 Actor-Critic 算法在 MindSpore 框架中的具体实现,包括 Actor 和 Learner 的设置、策略和网络的参数,以及训练和评估环境的配置。这个还是比较基础的。
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【华为云开发者联盟】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/89a132ec663f6d702c68fb5b9】。文章转载请联系作者。
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