GPUによる計算に成功しました。
GPUとCPUの速度比較
episods=11 step=500
GPUで80秒
CPUで48秒
episods=5 step=500
GPUで40秒
CPUで25秒
結論 CPUのほうが速い!!うそーん！
ショックすぎて、今日はもうやめます。CPU買ったほうがいいじゃん！
スクリプト
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import gymnasium as gym import time import torch as T import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os """ nvidia CUDA Toolkit 12.1 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exe_local Download cuda_12.1.1_531.14_windows.exe """ """ pip install pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121 pip install gymnasium pip install gymnasium[mujoco] pip install matplotlib pip install mujoco """ # 44.OUActionNOoiseクラスを作成する class OUActionNoise(object): def __init__(self, mu, sigma=0.15, theta=0.2, dt=1e-2, x0=None): self.mu = mu self.sigma = sigma self.theta = theta self.dt = dt self.x0 = x0 self.reset() def __call__(self): x = self.x_prev + self.theta * (self.mu - self.x_prev) * self.dt + \ self.sigma * np.sqrt(self.dt) * np.random.normal(size=self.mu.shape) self.x_prev = x return x def reset(self): self.x_prev = self.x0 if self.x0 is not None else np.zeros_like(self.mu) # 10. ReplayBufferクラスを新規作成する class ReplayBuffer: def __init__(self, max_memory_size, n_obs_space, n_action_space): self.max_memory_size = max_memory_size self.n_obs_space = n_obs_space self.n_action_space = n_action_space self.memory_count = 0 self.state_memory = np.zeros((self.max_memory_size, self.n_obs_space)) self.action_memory = np.zeros((self.max_memory_size, self.n_action_space)) self.reward_memory = np.zeros(self.max_memory_size) self.next_state_memory = np.zeros((self.max_memory_size, self.n_obs_space)) self.terminal_memory = np.zeros(self.max_memory_size) #self.terminal_memory = np.zeros(self.max_memory_size, dtype=np.bool) # 11.トランジション保存のためstore_transitionメソドを作成する def store_transition(self, obs, action, reward, next_state, done): #print('store_transition is working.') index = self.memory_count % self.max_memory_size # 最大メモリー数に到達したら、古いデータから上書きされていくギミック #print('obs.detach().numpy().flatten():',obs.detach().numpy().flatten()) self.state_memory[index] = obs.detach().numpy().flatten() self.action_memory[index] = action.flatten() self.reward_memory[index] = reward.flatten() self.next_state_memory[index] = next_state.flatten() self.terminal_memory[index] = 1 - int(done) # ゴールならterminal = 0 となるように #print('state_memory :', self.state_memory) #print('action_memory :', self.action_memory) #print('reward_memory :', self.reward_memory) #print('next_state_memory :', self.next_state_memory) #print('memory.state_memory :', self.terminal_memory) #print('type of state_memory :', type(self.state_memory[0][0])) #print('type of action_memory :', type(self.action_memory[0][0])) #print('type of reward_memory :', type(self.reward_memory[0])) #print('type of next_state_memory :', type(self.next_state_memory[0][0])) #print('type of memory.state_memory :', type(self.terminal_memory[0])) self.memory_count += 1 #print('memory_count :', agent.memory.memory_count) # 16 バッファメモリーからランダムに抽出する def sample_buffer(self, batch_size): # indexが最大メモリに到達していない場合を想定する。 max_index = min(self.max_memory_size, self.memory_count) choosed_index = np.random.choice(max_index, batch_size) observations = self.state_memory[choosed_index] actions = self.action_memory[choosed_index] rewards = self.reward_memory[choosed_index] next_states = self.next_state_memory[choosed_index] terminals = self.terminal_memory[choosed_index] return observations, actions, rewards, next_states, terminals # 6.ActorNNクラスを新規作成する class ActorNN(nn.Module): def __init__(self, device, alpha=0.001, n_obs_space=17, n_action_space=6, layer1_size=256, layer2_size=256, batch_size=64): #print('ActorNN.__init__ is working.') super(ActorNN, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(n_obs_space, layer1_size) self.fc2 = nn.Linear(layer1_size, layer2_size) self.fc3 = nn.Linear(layer2_size, n_action_space) #26.最適化処理としてアダムを設定する self.optimizer = optim.Adam(self.parameters(), lr=alpha) # 48. actorパラメータの読み出し # もし、パラメータのデータが存在していたらそのパラメータで初期化する。 # パラメータファイルの存在チェック """ # if T.cuda.is_available(): map_location = 'cuda' else: map_location = 'cpu' """ map_location = device if os.path.isfile('actor_params.pt'): # パラメータファイルが存在する場合はロード self.load_state_dict(T.load('actor_params.pt', map_location=map_location)) print("パラメータファイルをロードしました:", 'actor_params.pt') else: print("パラメータファイルが見つかりません:", 'actor_params.pt') def forward(self, obs): #print('AgetDDPG.ActorNN.forward is working') #print('====ここまではOK1====') x = self.fc1(obs) x = F.relu(x) x = self.fc2(x) x = F.relu(x) x = self.fc3(x) action = F.tanh(x) return action # 22.CriticNNクラスを新規作成する class CriticNN(nn.Module): def __init__(self, device, beta=0.001, n_obs_space=17, n_action_space=6, layer1_size=256, layer2_size=256, batch_size=64): #print('CriticNN.__init__ is working.') super(CriticNN, self).__init__() # クリティックNNは観察空間+行動空間の２つを入力とする構造 input_dim = n_obs_space + n_action_space self.fc1 = nn.Linear(input_dim, layer1_size) self.fc2 = nn.Linear(layer1_size, layer2_size) self.fc3 = nn.Linear(layer2_size, 1) # 最後は1個で良い #27.最適化処理としてアダムを設定する self.optimizer = optim.Adam(self.parameters(), lr=beta) # 49. criticパラメータの読み出し # もし、パラメータのデータが存在していたらそのパラメータで初期化する。 # パラメータファイルの存在チェック """ # if T.cuda.is_available(): map_location = 'cuda' else: map_location = 'cpu' """ map_location = device if os.path.isfile('critic_params.pt'): # パラメータファイルが存在する場合はロード self.load_state_dict(T.load('critic_params.pt', map_location=map_location)) print("パラメータファイルをロードしました:", 'critic_params.pt') else: print("パラメータファイルが見つかりません:", 'critic_params.pt') def forward(self, obs, action): input_data = T.cat([obs, action], dim=1) x = self.fc1(input_data) x = F.relu(x) x =self.fc2(x) x = F.relu(x) x = self.fc3(x) return x #一つの状態価値を出力する。 # 3.エージェントクラスを定義する class AgentDDPG: def __init__(self, device, alpha=0.000025, beta=0.00025, gamma=0.99, tau=0.001, n_obs_space=17 , n_action_space=6, n_state_action_value=1, layer1_size=64, layer2_size=64, batch_size=64, mode='train_mode'): #print('AgentDDPG.__init__ is working.') # 5.ActorNNクラスのインスタンスを生成する self.device = device self.alpha = alpha self.beta = beta self.gamma = gamma self.tau = tau self.n_obs_space = n_obs_space self.n_action_space = n_action_space self.n_state_action_value = n_state_action_value self.layer1_size = layer1_size self.layer2_size = layer2_size # 13.バッチサイズを決めておく self.batch_size = batch_size self.actor = ActorNN(device=self.device, alpha=0.000025, n_obs_space=17, n_action_space=6, layer1_size=64, layer2_size=64, batch_size=64) # actorネットワークをGPUへ転送 self.actor.to(device) # 9.memoryインスタンスを追加 self.MAX_MEMORY_SIZE = 10000 self.memory = ReplayBuffer(max_memory_size=self.MAX_MEMORY_SIZE, n_obs_space=self.n_obs_space, n_action_space=self.n_action_space) # 19.ターゲットアクターネットワークインスタンスtarget_actorを作成する # actorとtarget_actorのネットワークは同じActorNNで良い self.target_actor = ActorNN(device=self.device, alpha=0.000025, n_obs_space=17, n_action_space=6, layer1_size=64, layer2_size=64, batch_size=64) # target_actorネットワークをGPUへ転送 self.target_actor.to(device) # 21.ターゲットクリティックネットワークインスタンスtareget_criticを作成する self.target_critic = CriticNN(device=self.device, beta=0.000025, n_obs_space=17, n_action_space=6, layer1_size=64, layer2_size=64, batch_size=64) # target_criticネットワークをGPUへ転送 self.target_critic.to(device) # 24.クリティックネットワークインスタンスcriticを作成する。 self.critic = CriticNN(device=self.device, beta=0.000025, n_obs_space=17, n_action_space=6, layer1_size=64, layer2_size=64, batch_size=64) # criticネットワークをGPUへ転送 self.critic.to(device) # アクターロスとクリティックロス self.actor_loss = 0 self.critic_loss = 0 # 45.行動ノイズのインスタンス化 self.mode = mode if self.mode == 'train_mode': self.noise = OUActionNoise(mu=np.zeros(n_action_space)) elif self.mode == 'eval_mode': self.noise = OUActionNoise(mu=np.zeros(n_action_space), sigma=0) else: print('mode error') def choose_action(self, obs): # GPU対応済み #print('AgentDDPG.choose_action is working.') # 4.方策（アクター）はニューラルネットワークで表現する。 # ActorNNクラスを新規作成し、インスタンスactorとして使用する。 obs = obs.to(device) action = self.actor.forward(obs) action = action.cpu() # 46.行動ノイズを入れて探索性を向上させる。 action += T.tensor(self.noise(), dtype=T.float32) action = action.detach().numpy() return action # 8.remenberメソドを追加 def remember(self, obs, action, reward, next_state, done): self.memory.store_transition(obs, action, reward, next_state, done) # 13.learnメソドを追加 def learn(self): # 14.バッチサイズ分のトランジションが集まるまでは何も実行しない。 if self.memory.memory_count < self.batch_size: return # 15.メモリバッファからデータを抜き出す sample_buffer() # バッチ化されているので変数名を複数形にする observations, actions, rewards, next_states, terminals = self.memory.sample_buffer(self.batch_size) #print('s:', observations) #print(observations.shape) #print('a :', actions) #print('r :', rewards) #print('s_ :', next_states) #print('terminal :', terminals) # 17.抜き出したデータをpytorchで微分可能なようにtorch.tensor化する observations = T.tensor(observations, dtype=T.float32).to(device) actions = T.tensor(actions, dtype=T.float32).to(device) rewards = T.tensor(rewards, dtype=T.float32).to(device) next_states = T.tensor(next_states, dtype=T.float32).to(device) terminals = T.tensor(terminals, dtype=T.float32).to(device) # 18.ターゲットアクターネットワークインスタンスtarget_actorに # 次の状態next_satesを入れて、ターゲットアクションtarget_actionsとして取り出す。 # このターゲットネットワークはターゲットでないネットワークとNNパラメータを共有させる。 #print('next_states :', next_states) target_actions = self.target_actor.forward(next_states) # 20.ターゲットクリティックネットワークインスタンスtarget_criticに # 次の状態next_statesと上記より算出したターゲットアクションの２つを入力して # 価値関数の推定値ターゲットバリューを出力する。 # TDターゲット：r + γ*V(w)[s_t+1] の部分のこと。 # ターゲットクリティックバリューはターゲットアクターネットワークを使う target_critic_values = self.target_critic.forward(next_states, target_actions) # 23.ベースラインとして機能するクリティックネットワーク（価値関数V(w)[s_t]ネットワーク）に # 現在の状態observationsと行動actionsを入力して # クリティックバリューを算出する critic_values = self.critic.forward(observations, actions) # 25.TDターゲットを算出する：r + γ*V(w)[s_t+1] td_targets = [] for i in range(self.batch_size): td_target = rewards[i] + self.gamma * target_critic_values[i] * terminals[i] td_targets.append(td_target) # TDターゲットの形をバッチに整える td_targets = T.tensor(td_targets, dtype=T.float32).to(device) td_targets = td_targets.view(self.batch_size, 1) #viewはreshapeと同じ。64x1に見え方を変更した、という意味 #print('td_targets :', td_targets) # ==== （１）クリティックの学習 ==== # 28.クリティックの勾配をゼロに初期化する self.critic.optimizer.zero_grad() # 29. TDターゲットと状態価値の二乗誤差を算出して、クリティックの損失関数とする。バッチサイズは６４個 critic_loss = F.mse_loss(td_targets, critic_values) self.critic_loss = critic_loss #print('critic_loss : ', critic_loss) # tensor(0.0485, grad_fn=<MseLossBackward0>) # 30. クリティックの損失関数を微分して、勾配を算出する critic_loss.backward() # 31. 勾配からオプティマイザーによってクリティックのパラメータ（重みとバイアス）を更新する self.critic.optimizer.step() # ==== （２）アクターの学習 ==== # 32. アクターの勾配をゼロに初期化する self.actor.optimizer.zero_grad() # 33. アクターに観測情報を入力して行動を算出する。バッチサイズは６４個 predicted_actions = self.actor.forward(observations) # 34.アクターの損失関数を算出する # Actorの目的は、Criticネットワークの出力（行動価値）を最大化するような行動を選択すること。 # なので、actorNN→criticNNのDDPG構造全体の出力結果をactor_lossとして、actorNNとcriticNNの両方をbackwardし、 # actorだけをパラメータ更新することによりactorの学習をすることができる。 actor_loss = -self.critic.forward(observations, predicted_actions) actor_loss = T.mean(actor_loss) self.actor_loss = actor_loss #print(f'actor_loss: {actor_loss}, critic_loss: {critic_loss}') # 35. DDPG構造全体の損失関数actor_lossを微分し、勾配を算出する actor_loss.backward() # 36. 勾配からオプティマイザーによってアクターのパラメータだけを（重みとバイアス）を更新する self.actor.optimizer.step() # 37. 全ニューラルネットワークのパラメータを更新する。 self.update_network_parameters() # 37. パラメータ更新メソド。 def update_network_parameters(self, tau=None): if tau is None: tau = self.tau # 38. actor, critic, target_actor, target_criticのネットワーク内の全てのパラメータ（重みとバイアス）とその名前を取得する # actorとcriticは先ほど更新されたばかりのパラメーター actor_params = self.actor.named_parameters() critic_params = self.critic.named_parameters() target_actor_params = self.target_actor.named_parameters() target_critic_params = self.target_critic.named_parameters() #print('actor_params : ', actor_params) # actor_params : <generator object Module.named_parameters at 0x000001661B2D9D48> # 39. パラメータをディクショナリとして取り出す。 actor_params_dict = dict(actor_params) critic_params_dict = dict(critic_params) target_actor_params_dict = dict(target_actor_params) target_critic_params_dict = dict(target_critic_params) #print('actor_params_dict : ', actor_params_dict) #print(actor_params_dict.keys()) """ actor_params_dict : {'fc1.weight': Parameter containing: tensor([[-0.1895, -0.0343, 0.1138, ..., 0.2157, 0.0527, -0.1173],/ dict_keys(['fc1.weight', 'fc1.bias', 'fc2.weight', 'fc2.bias', 'fc3.weight', 'fc3.bias']) """ # 40. クリティックの各パラメーター毎に 更新重みtau=0.0001の分だけほんの少しcriticパラメータをtarget_criticパラメータに近づける。 for name in critic_params_dict: critic_params_dict[name] = tau * critic_params_dict[name].clone() + \ (1-tau) * target_critic_params_dict[name].clone() # 41. 更新したcriticパラメータをtarget_criticのパラメータとしてロードする。 self.target_critic.load_state_dict(critic_params_dict) # 42.アクターの各パラメーター毎に 更新重みtau=0.0001の分だけほんの少しactorパラメータをtarget_actorパラメータに近づける。 for name in actor_params_dict: actor_params_dict[name] = tau * actor_params_dict[name].clone() + \ (1 - tau) * target_actor_params_dict[name].clone() # 43. 更新したactorパラメータをtarget_actorのパラメータとしてロードする。 self.target_actor.load_state_dict(actor_params_dict) #### =================== メインスクリプト ======================= #### device = T.device('cuda' if T.cuda.is_available() else 'cpu') # cuda追加 #device = 'cpu' EVAL_TRAIN_MODE = 'train_mode' # 評価モードか訓練モードかを選択 EPISODES = 5 # episodes STEPS = 500 # steps DELAY_TIME = 0.00 # sec print('Selected Mode : ', EVAL_TRAIN_MODE) # 2.エージェントクラスのインスタンスを生成する agent = AgentDDPG(device=device, alpha=0.01, beta=0.01, gamma=0.99, tau=0.01, n_obs_space=17 , n_action_space=6, n_state_action_value=1, layer1_size=256, layer2_size=256, batch_size=64, mode=EVAL_TRAIN_MODE) # cuda追加 if EVAL_TRAIN_MODE == 'train_mode': env = gym.make("HalfCheetah-v4", render_mode='depth_array') elif EVAL_TRAIN_MODE == 'eval_mode': env = gym.make("HalfCheetah-v4", render_mode= 'human') total_rewards = [] actor_losses = [] critic_losses = [] for episode in range(EPISODES): obs = env.reset() obs = T.tensor(obs[0], dtype=T.float) # tensor([ 0.0040, 0.0199, -0.0622, 0.0594, -0.0605, 0.0577, -0.0056, 0.0333, -0.0072, 0.0532, -0.0512, 0.0173, -0.0529, -0.1104, 0.0946, -0.0559, 0.0824]) #print(type(obs)) # observation_space : Box(-inf, inf, (17,), float64) #print('observation_space : ', env.observation_space) #print('obs :', obs) reward: float = 0 total_reward: float = 0 done: bool = False for j in range(STEPS): env.render() # ここをDDPGに置き換えていく action = agent.choose_action(obs) # 1.Agentクラスを定義していく # GPU対応済み #action : [ 0.06660474 -0.11753064 0.02527559 0.06465236 0.1050786 0.05048539] #print('====ここまではOK4====') #print('action_space : ', env.action_space) #print('action : ', action) next_state, reward, done, _, info = env.step(action) #print('next_state, reward, done, _, info :', next_state, reward, done, _, info) """ action : [ 0.06660474 -0.11753064 0.02527559 0.06465236 0.1050786 0.05048539] next_state, reward, done, _, info : [-0.00265179 0.0229547 0.00463243 -0.04729936 -0.00959038 0.04734605 0.03672746 0.02857842 0.09980254 -0.32065693 0.04221647 1.58668951 -2.31089174 1.30338924 -0.25465526 1.08250465 -0.14134398] 0.07553858359316026 False False {'x_position': -0.09233384215910741, 'x_velocity': 0.07920445513883267, 'reward_run': 0.07920445513883267, 'reward_ctrl': -0.0036658715456724168} """ #7. トラジェクトを保存する。経験再生(ReplayBuffer) agent.remember(obs, action, reward, next_state, int(done)) #12. ニューラルネットワークを学習する agent.learn() # 26.エピソード内での報酬を累積していく total_reward += reward # 27. next_stateをobsとして再出発する #print('next_state:', next_state) obs = next_state obs = T.tensor(obs, dtype=T.float) # 28. チーターの動きを見たいのでスリープを入れる time.sleep(DELAY_TIME) #print('total_reward : ', total_reward) total_rewards.append(total_reward) actor_losses.append(float(agent.actor_loss)) critic_losses.append(float(agent.critic_loss)) # print('epsisode', i, 'score %.2f' % score, '100 game sverage %.2f' % np.mean(score_history[-100:])) # 47. 各ニューラルネットワークのパラメータを１０エピソード毎に保存する print('episode, total_reward : ', episode , total_reward) if episode % 10 == 0: T.save(agent.actor.state_dict(), 'actor_params.pt') T.save(agent.critic.state_dict(), 'critic_params.pt') T.save(agent.target_actor.state_dict(), 'target_actor_params.pt') T.save(agent.target_critic.state_dict(), 'target_critic_params.pt') print('==== params were saved. ====') #print('total_rewards : ', total_rewards) #plt.plot(total_rewards) #plt.plot(actor_losses, label='actor_losses') #plt.plot(critic_losses, label='critic_losses') plt.plot(total_rewards, label='total_rewards') plt.legend() plt.grid(True) plt.ioff() plt.show() env.close() # 空なんですけど・・・ print('script is done.') |
