用pytorch实现PPO算法

Question

用pytorch实现PPO算法

编写一个迷宫环境， 并用PPO算法进行训练，将训练好的模型进行测试。

Answer 1

以下回复引自免费微信小程序：皆我百晓生。 如问题解决，还请采纳。如仍有疑问，请回复留言或私信博主，以便获得更精准的帮助。

使用PYTORCH实现PPO算法并进行测试：

1. 首先，你需要安装所需的库，包括TENSORFLOW和PYTORCH。你可以通过PIP来安装这些库：

   PIP INSTALL TENSORFLOW PYTORCH
   

2. 然后，你需要创建一个迷宫环境，并定义你的策略函数和奖励函数。

3. 在训练过程中，你应该更新你的策略函数以适应新的环境状态，同时保持你的奖励函数不变。在每个迭代中，你应该计算你的期望收益（Q-VALUES）和你的损失（LOSS）。

4. 每次迭代结束时，你应该检查你的Q-TABLE是否足够大，因为这可能意味着你的策略已经过时了。如果需要，你可以在每次迭代后重新调整你的策略。

5. 最后，你可以进行测试，查看你的模型在不同的环境中表现如何。

以下是PYTHON实现的示例代码：

IMPORT TORCH
FROM TORCH IMPORT NN
FROM TORCH.NN IMPORT FUNCTIONAL AS F

CLASS POLICY(NN.MODULE):
    DEF __INIT__(SELF, INPUT_SIZE, HIDDEN_SIZES, OUTPUT_SIZE, DEVICE):
        SUPER(POLICY, SELF).__INIT__()
        SELF.FC = NN.LINEAR(INPUT_SIZE, HIDDEN_SIZES)
        SELF.OUT = NN.LINEAR(HIDDEN_SIZES, OUTPUT_SIZE)

    DEF FORWARD(SELF, X):
        X = F.RELU(SELF.FC(X))
        RETURN SELF.OUT(X)

DEF MAKE_ENV(N_AGENTS, N_FEATURES, N_ACTIONS):
    ENV = GYM.MAKE('CARTPOLE-V0')
    # 定义环境规则
    FOR I IN RANGE(10000):
        ACTION = NP.RANDOM.CHOICE([0, 1], P=[0.5, 0.5])
        OBSERVATION, REWARD, DONE, INFO = ENV.STEP(ACTION)
        IF DONE:
            BREAK
    RETURN ENV, (N_AGENTS, N_FEATURES), N_ACTIONS

# 创建环境
ENV, (N_AGENTS, N_FEATURES), N_ACTIONS = MAKE_ENV(100, 100, 1)
PRINT(F"ENVIRONMENT DIMENSIONS: {ENV.OBSERVATION_SPACE.SHAPE}, {ENV.ACTION_SPACE.SHAPE}")

# 假设我们有一个ACTOR网络
POLICY = POLICY(N_FEATURES + 1, 64, N_ACTIONS, ENV.DEVICE)

注意：以上代码只是一个基本的示例，实际的实现可能会更复杂。此外，你需要根据你的具体需求修改上述代码。