さて最終章に近づいてまいりました。（ような気がする）
ニューラルネットワークの学習をより安定化させるために標準化Standarzation,正規化Normalizationをやっていきましょう。
Contents
まずは入力値について考えます
各特徴量ごとの学習の感度を同じくらいにそろえるために、入力値の値を相対的に加工します。
標準化
Z-scor normalization
手持ちデータを平均ゼロ、分散１の正規分布にする手法
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from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() x = scaler.fit_transform(x) |
正規化
Min-Max normalization
最小値～最大値を0~1にスケーリングする手法
使い分け
標準化：最大最小が決まっていない場合、外れ値が存在する場合
正規化：最大値および最小値が決まっている場合
戦闘力は標準化が良い
住宅価格も標準化が良い
弱点
弱点として、入力値はいいのですが、ネットワークを伝播していくうちに各ノードの入力値（活性化関数がかかる前）の分布は崩れていきます。
すると、勾配消失が起こりやすくなります。
重みパラメータの初期値を工夫する
そこで重みの初期値を工夫して一様分布や正規分布に従うランスを使うのですがディープラーニングではうまく動かないことがあります。
解決策として 乱数ｘネットワークの大きさに合わせた係数 を初期値とすると 分布が崩れにくくなるそうです。（ちょっとわかりません。）
活性化関数がシグモイド関数の場合はXavierの初期値、ReLU関数の場合はHeの初期値というものが良いそうです。
重みの要素数がnである場合、Heの初期値は1/√nとなります。
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self.fc1 = nn.Linear(self.input_dims, self.fc1_dims) f1 = 1 / np.sqrt(self.fc1.weight.data.size()[0]) T.nn.init.uniform_(self.fc1.weight.data, -f1, f1) T.nn.init.uniform_(self.fc1.bias.data, -f1, f1) |
バッチ正規化
もっと直接的で良い方法があります。
各ノードに入力されたら、そこで正規化してしまえば良いのです。各層で毎回正規化を繰り返します。
因みになぜバッチ正規化というのかはわかりません。各レイヤーのノード群をバッチと呼んでいるのでしょうか。
とにかく各層のノードを正規化するのです。
学習の成功率を上げるとともに過学習もしにくくなるらしいです。
やりかた
標準化して線形変換するだけです。
標準化：
あるレイヤーのノード群の平均値μと分散sを求める
各ノードの値xから平均値μを引いて標準偏差σで割った値が標準化された値z
線形変換：
zにパラメータw,バイアスbを使って y=wz+bへ線形変換する。
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self.bn1 = nn.LayerNorm(self.fc1_dims) |
正確に言うとこれはバッチ正規化の発展系であるレイヤーノーマライゼーションを使っています。
ActorNNクラスの改造：
重みパラメータ、バイアスパラメータの初期値
今まではランダムに初期値を決めていたところをHeの初期値に変更しました。つまり、ネットワークの各層のノード数ActorNN.各fc.weight.data.size()[0]に応じて、初期値の上下限f1,f2を決定するようにしました。nn.init.uniform_()。
各層の入力値を正規化
今までは各層への入力値は特に加工せずに活性化関数へ入れていましたが、入力値は正規化nn.LayerNorm()を適用してから活性化関数に入れるように変更しました。入力値→正規化bn→活性化関数ReLU。
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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, layer3_size=256, batch_size=64): #print('ActorNN.__init__ is working.') super(ActorNN, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(n_obs_space, layer1_size) f1 = 1 / np.sqrt(self.fc1.weight.data.size()[0]) # Heの初期値 nn.init.uniform_(self.fc1.weight, -f1, +f1) # 重み初期値 -fから+fの範囲で一様分布 nn.init.uniform_(self.fc1.bias, -f1, +f1) # バイアス初期値 -fから+fの範囲で一様分布 self.bn1 = nn.LayerNorm(layer1_size) #レイヤーノーマライゼーション self.fc2 = nn.Linear(layer1_size, layer2_size) f2 = 1 / np.sqrt(self.fc2.weight.data.size()[0]) # Heの初期値 nn.init.uniform_(self.fc2.weight, -f2, +f2) # -fから+fの範囲で一様分布 nn.init.uniform_(self.fc2.bias, -f2, +f2) # -fから+fの範囲で一様分布 self.bn2 = nn.LayerNorm(layer2_size) #レイヤーノーマライゼーション 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) #self.optimizer = optim.SGD(self.parameters(), lr=alpha) def forward(self, obs): #print('AgetDDPG.ActorNN.forward is working') #print('====ここまではOK1====') x = self.fc1(obs) x = self.bn1(x) x = F.relu(x) x = self.fc2(x) x = self.bn2(x) x = F.relu(x) x = self.fc3(x) action = F.tanh(x) return action |
CriticNNクラスの改造：
こちらも考え方は同じです。
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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, layer3_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) f1 = 1 / np.sqrt(self.fc1.weight.data.size()[0]) # Heの初期値 nn.init.uniform_(self.fc1.weight, -f1, +f1) # 重み初期値 -fから+fの範囲で一様分布 nn.init.uniform_(self.fc1.bias, -f1, +f1) # バイアス初期値 -fから+fの範囲で一様分布 self.bn1 = nn.LayerNorm(layer1_size) #レイヤーノーマライゼーション self.fc2 = nn.Linear(layer1_size, layer2_size) f2 = 1 / np.sqrt(self.fc2.weight.data.size()[0]) # Heの初期値 nn.init.uniform_(self.fc2.weight, -f1, +f1) # 重み初期値 -fから+fの範囲で一様分布 nn.init.uniform_(self.fc2.bias, -f1, +f1) # バイアス初期値 -fから+fの範囲で一様分布 self.bn2 = nn.LayerNorm(layer2_size) #レイヤーノーマライゼーション 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) #self.optimizer = optim.SGD(self.parameters(), lr=beta) |
学習結果
1000エピソード以上学習しましたが、どういうことでしょう調子いいのは３００エピソードくらいのところで、そこから一気に悪化しています。
横軸：エピソード、縦軸：収益
ハーフチーターは一体何をやっているのでしょうか？
開始直後に素早く美しく前転し、ひっくり返りながらバタバタしていました。どうやら３００回転超えたあたりから学習するべきデータが間違ったものしかない状況になり、回復しなかったと推測します。負のスパイラルに落ち込んでいったのでしょう。
反省
今回の条件を確認します。
agentインスタンス：
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,
layer3_size=256,
batch_size=256,
AgentDDPGクラス__init__():
alpha=0.000025,
beta=0.00025,
amma=0.99,
tau=0.001,
n_obs_space=17 ,
n_action_space=6,
n_state_action_value=1,
layer1_size=64,
layer2_size=64,
layer3_size=64,
batch_size=64,
self.actorインスタンス:
alpha=0.000025,※ここ間違った。alpha=self.alphaにするべき
n_obs_space=17,※ここ間違った。同上
n_action_space=6,※ここ間違った。同上
layer1_size=64,※ここ間違った。同上
layer2_size=64,※ここ間違った。同上
layer3_size=64,※ここ間違った。同上
batch_size=64※ここ間違った。同上
なので actorとしては
ActorNN:He適用, alpha=0.000025, Adam
batch64,obs17→17 fc1 64→64 bn1 64→64 ReLU 64→64 fc2 64→64 bn2 64→64ReLU64→64fc3 6 →Tanh6→ action6
※layer3_sizeは不使用
という状況でした。一部間違っていました。直します。
修整後↓
self.actor = ActorNN(device=self.device, alpha=self.alpha, n_obs_space=self.n_obs_space, n_action_space=self.n_action_space,
layer1_size=self.layer1_size, layer2_size=self.layer2_size, layer3_size=self.layer3_size, batch_size=self.batch_size)
ちなみにActorNNの初期化メソドは
ActorNNクラス__init__():
alpha=0.001
n_obs_space=17,
n_action_space=6
layer1_size=256,
layer2_size=256,
layer3_size=256,
batch_size=64
です。
target_actorインスタンスも下記のように間違っているので
self.target_actor = ActorNN(device=self.device, alpha=0.000025, n_obs_space=17, n_action_space=6,
layer1_size=64, layer2_size=64, layer3_size=64, batch_size=64)
直します。↓修整後
self.target_actor = ActorNN(device=self.device, alpha=self.alpha, n_obs_space=self.n_obs_space, n_action_space=self.n_action_space,
layer1_size=self.layer1_size, layer2_size=self.layer2_size, layer3_size=self.layer3_size, batch_size=self.batch_size)
次に、target_criticインスタンスを見ていきます。
beta=0.000025,※ここも間違い。self.betaにするべき
n_obs_space=17,※同上
n_action_space=6,※同上
layer1_size=64,※同上
layer2_size=64,※同上
layer3_size=64,※同上
batch_size=64)※同上
これも間違っているので修正。修整後はこちら↓
self.target_critic = CriticNN(device=self.device, beta=self.beta, n_obs_space=self.n_obs_space, n_action_space=self.n_action_space,
layer1_size=self.layer1_size, layer2_size=self.layer2_size, layer3_size=self.layer3_size, batch_size=self.batch_size)
同じくtarget_criticインスタンスもself.なんちゃらにしていないので修正が必要です。修整後↓
self.critic = CriticNN(device=self.device, beta=self.beta, n_obs_space=self.n_obs_space, n_action_space=self.n_action_space,
layer1_size=self.layer1_size, layer2_size=self.layer2_size, layer3_size=self.layer3_size, batch_size=self.batch_size)
なので target_criticとしては
CriticNN:He適用, beta=0.000025, Adam
batch64,obs17+act6→input23 fc1 64→64 bn1 64→64 ReLU 64→64 fc2 64→64 bn2 64→64fc3 1→活性化関数なし→Q_value 1
※layer3_sizeは不使用
ちなみに
CriticNNクラスの__init__()
beta=0.001,
n_obs_space=17,
n_action_space=6,
layer1_size=256,
layer2_size=256,
layer3_size=256,
batch_size=64):
です。
現在までのまとめ
学習率とノード数を間違って入れていましたが、これが悪いとは現時点では言えません。
可能性としてはバッファメモリが１００００で１エピソード2000ステップなので５回連続でダメな収益結果の場合、「ひっくり返ってお終い」、のようなダメな経験しか持ってない状態になります。
これが、二度とまともな状態に学習が継続できない要因ではないでしょうか。
（メモ：ステップを400とすると１エピソードがなぜか５倍の2000ステップまで実行されます。仕様ですかね。）
修正したコード
ひとまず、間違っていた部分を直したので張っておきます。
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, layer3_size=256, batch_size=256, mode=EVAL_TRAIN_MODE) # cuda追加
がネットワーク生成までこのパラメータが適用されるように修正しました。
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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 # 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 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, layer3_size=256, batch_size=64): #print('ActorNN.__init__ is working.') super(ActorNN, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(n_obs_space, layer1_size) f1 = 1 / np.sqrt(self.fc1.weight.data.size()[0]) # Heの初期値 nn.init.uniform_(self.fc1.weight, -f1, +f1) # 重み初期値 -fから+fの範囲で一様分布 nn.init.uniform_(self.fc1.bias, -f1, +f1) # バイアス初期値 -fから+fの範囲で一様分布 self.bn1 = nn.LayerNorm(layer1_size) #レイヤーノーマライゼーション self.fc2 = nn.Linear(layer1_size, layer2_size) f2 = 1 / np.sqrt(self.fc2.weight.data.size()[0]) # Heの初期値 nn.init.uniform_(self.fc2.weight, -f2, +f2) # -fから+fの範囲で一様分布 nn.init.uniform_(self.fc2.bias, -f2, +f2) # -fから+fの範囲で一様分布 print(self.fc2.weight.data.size()[0]) self.bn2 = nn.LayerNorm(layer2_size) #レイヤーノーマライゼーション 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) #self.optimizer = optim.SGD(self.parameters(), lr=alpha) def forward(self, obs): #print('AgetDDPG.ActorNN.forward is working') #print('====ここまではOK1====') x = self.fc1(obs) x = self.bn1(x) x = F.relu(x) x = self.fc2(x) x = self.bn2(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, layer3_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) f1 = 1 / np.sqrt(self.fc1.weight.data.size()[0]) # Heの初期値 nn.init.uniform_(self.fc1.weight, -f1, +f1) # 重み初期値 -fから+fの範囲で一様分布 nn.init.uniform_(self.fc1.bias, -f1, +f1) # バイアス初期値 -fから+fの範囲で一様分布 self.bn1 = nn.LayerNorm(layer1_size) #レイヤーノーマライゼーション self.fc2 = nn.Linear(layer1_size, layer2_size) f2 = 1 / np.sqrt(self.fc2.weight.data.size()[0]) # Heの初期値 nn.init.uniform_(self.fc2.weight, -f1, +f1) # 重み初期値 -fから+fの範囲で一様分布 nn.init.uniform_(self.fc2.bias, -f1, +f1) # バイアス初期値 -fから+fの範囲で一様分布 self.bn2 = nn.LayerNorm(layer2_size) #レイヤーノーマライゼーション 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) #self.optimizer = optim.SGD(self.parameters(), lr=beta) def forward(self, obs, action): input_data = T.cat([obs, action], dim=1) x = self.fc1(input_data) x = self.bn1(x) x = F.relu(x) x = self.fc2(x) x = self.bn2(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, layer3_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 self.layer3_size = layer3_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=self.alpha, n_obs_space=self.n_obs_space, n_action_space=self.n_action_space, layer1_size=self.layer1_size, layer2_size=self.layer2_size, layer3_size=self.layer3_size, batch_size=self.batch_size) 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.actor.load_state_dict(T.load('actor_params.pt', map_location=device)) 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') # 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=self.alpha, n_obs_space=self.n_obs_space, n_action_space=self.n_action_space, layer1_size=self.layer1_size, layer2_size=self.layer2_size, layer3_size=self.layer3_size, batch_size=self.batch_size) if os.path.isfile('target_actor_params.pt'): # パラメータファイルが存在する場合はロード self.target_actor.load_state_dict(T.load('target_actor_params.pt', map_location=device)) print("パラメータファイルをロードしました:", 'target_actor_params.pt') else: print("パラメータファイルが見つかりません:", 'target_actor_params.pt') # 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=self.beta, n_obs_space=self.n_obs_space, n_action_space=self.n_action_space, layer1_size=self.layer1_size, layer2_size=self.layer2_size, layer3_size=self.layer3_size, batch_size=self.batch_size) if os.path.isfile('target_critic_params.pt'): # パラメータファイルが存在する場合はロード self.target_critic.load_state_dict(T.load('target_critic_params.pt', map_location=device)) print("パラメータファイルをロードしました:", 'target_critic_params.pt') else: print("パラメータファイルが見つかりません:", 'target_critic_params.pt') # 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=self.beta, n_obs_space=self.n_obs_space, n_action_space=self.n_action_space, layer1_size=self.layer1_size, layer2_size=self.layer2_size, layer3_size=self.layer3_size, batch_size=self.batch_size) 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.critic.load_state_dict(T.load('critic_params.pt', map_location=device)) 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') # 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) # 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()) # 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' # 強制的にcpuを使う EVAL_TRAIN_MODE = 'train_mode' # eval_mode 評価モードか train_mode 訓練モードかを選択 EPISODES = 10001 # episodes STEPS = 400 # 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, layer3_size=256, batch_size=256, 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) 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 next_state, reward, done, _, info = env.step(action) #print('next_state, reward, done, _, info :', next_state, reward, done, _, info) #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.') |
ノード数が多すぎる？256
学習率が小さすぎる？0.01
パラメータの初期値 Heがうまくいってない？/1√256は小さすぎる？
レイヤー正規化が上手くいってない？
次回へ続きます。
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Keita N
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