maddpg_pytorch

MADDPGです。これもうまく動かないけど、メモ。

import os
import numpy as np
import torch as T
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from make_env import make_env

""" pip install
pip uninstall torch
pip install torch==1.4.0

pip uninstall numpy
pip install numpy==1.14.5

"""

"""
#env = make_env('simple')
env = make_env('simple_adversary')
observation = env.reset()


print(observation)
print(observation[0])
print(env.action_space)
print(env.action_space[0])
"""

# リプレイバッファのクラスを作成する
class MultiAgentReplayBuffer:
    def __init__(self, max_size, critic_dims, actor_dims,
                 n_actions, n_agents, batch_size):
        # 引数をアトリビュートとして保存する
        self.mem_cntr = 0 # メモリーカウンター

        self.mem_size = max_size # メモリーサイズ
        self.critic_dims = critic_dims
        self.actor_dims = actor_dims
        self.n_actions = n_actions
        self.n_agents = n_agents
        self.batch_size = batch_size

        # メモリーの枠を確保する
        self.state_memory = np.zeros((self.mem_size, critic_dims))
        self.new_state_memory = np.zeros((self.mem_size, critic_dims))#同じ
        self.reward_memory = np.zeros((self.mem_size, n_agents))
        self.terminal_memory = np.zeros((self.mem_size, n_agents), dtype=bool)#最終状態は値がないようにマスクする
        
        # アクターメモリーの初期化（メソドの作成が必要）
        self.init_actor_memory()

        """ memo
        print(np.zeros((2,3)))
        [[0. 0. 0.]
        [0. 0. 0.]]
        """
    # アクターメモリーの初期化
    def init_actor_memory(self):
        self.actor_state_memory = []
        self.actor_new_state_memory = []
        self.actor_action_memory = []

        for i in range(self.n_agents):
            self.actor_state_memory.append(
                np.zeros((self.mem_size, self.actor_dims[i])))
            self.actor_new_state_memory.append(
                np.zeros((self.mem_size, self.actor_dims[i])))
            self.actor_action_memory.append(
                np.zeros((self.mem_size, self.n_actions)))

    # トランジションの保存
    def store_transition(self, raw_obs, state, action, reward,
                         raw_obs_, state_, done):
        if self.mem_cntr % self.mem_size == 0 and self.mem_cntr > 0:
            self.init_actor_memory()
        
        index = self.mem_cntr % self.mem_size

        for agent_idx in range(self.n_agents):
            self.actor_state_memory[agent_idx][index] = raw_obs[agent_idx]
            self.actor_new_state_memory[agent_idx][index] = raw_obs_[agent_idx]
            self.actor_action_memory[agent_idx][index] = action[agent_idx]

        self.state_memory[index] = state # ここで８次元と２８次元で食い違っている
        self.new_state_memory[index] = state_
        self.terminal_memory[index] = done

        self.mem_cntr += 1

    # サンプルバッファー
    def sample_buffer(self):
        max_mem = min(self.mem_cntr, self.mem_size)

        batch = np.random.choice(max_mem, self.batch_size, replace=False)

        states = self.state_memory[batch]
        rewards = self.reward_memory[batch]
        states_ = self.new_state_memory[batch]
        terminal = self.terminal_memory[batch]

        actor_states = []
        actor_new_states = []
        actions = []

        for agent_idx in range(self.n_agents):
            actor_states.append(self.actor_state_memory[agent_idx][batch])
            actor_new_states.append(self.actor_new_state_memory[agent_idx][batch])
            actions.append(self.actor_action_memory[agent_idx][batch])

        return actor_states, states, actions, rewards , \
                actor_new_states, states_, terminal
        
    def ready(self):
        if self.mem_cntr >= self.batch_size:
            return True
        return False

# クリティックのニューラルネットワークを作成する
class CriticNetwork(T.nn.Module):
    def __init__(self, beta, input_dims, fc1_dims, fc2_dims,
                 n_agents, n_actions, chkpt_dir, name):
        # CriticNetworkクラスの親クラスT.nn.Moduleの___init__()にアクセスして、初期化する
        super(CriticNetwork, self).__init__() # super()で親クラスの__init__()を呼び出す
        #super(CriticNetwork, self).__init__()# 親のクラス=super(現在のクラス名,現在のクラス) 

        self.chkpt_dir = chkpt_dir
        self.chkpt_file = os.path.join(chkpt_dir, name)

        self.fc1 = T.nn.Linear(input_dims+n_agents*n_actions, fc1_dims)
        self.fc2 = T.nn.Linear(fc1_dims, fc2_dims)
        self.q = T.nn.Linear(fc2_dims, 1) # 出力は一つのみ

        self.optimizer = optim.Adam(self.parameters(), lr=beta)
        self.device = T.device('cuda:0' if T.cuda.is_available() else 'cpu')
        self.to(self.device)
        if not os.path.exists(self.chkpt_file):
            with open(self.chkpt_file, 'w'):
               pass
    # 順伝播する
    def forward(self, state, action):
        # Q関数のNN入力は　現在のstateと方針piのNN出力としてのactionの２つである。 
        x = T.cat((state, action), dim=1) #列方向に合体する
        x = F.relu(self.fc1(x)) 
        x = F.relu(self.fc2(x))
        q = self.q(x) # 出力は一つのみ

        return q
    
    def save_checkpoint(self):

        if not os.path.exists(self.chkpt_file):
            with open(self.chkpt_file, 'w'):
               pass
        # state_dictは、モデルのパラメータを格納しているPythonの辞書オブジェクト
        T.save(self.state_dict(), self.chkpt_file)
    
    def load_checkpoint(self):
        self.load_state_dict(T.load(self.chkpt_file))

# アクターのニューラルネットワークを作成する
class ActorNetwork(T.nn.Module):
    def __init__(self, alpha, input_dims, fc1_dims, fc2_dims,
                 n_actions, chkpt_dir, name):
        # ActorNetworkクラスの親クラスT.nn.Moduleの___init__()にアクセスして、初期化する
        super(ActorNetwork, self).__init__() # 親のクラス=super(現在のクラス名,現在のクラス)       


        self.chkpt_file = os.path.join(chkpt_dir, name)

        self.fc1 = T.nn.Linear(input_dims, fc1_dims)
        self.fc2 = T.nn.Linear(fc1_dims, fc2_dims)
        self.pi = T.nn.Linear(fc2_dims, n_actions) # 方策piはactionの選択肢の数分用意する

        self.optimizer = optim.Adam(self.parameters(), lr=alpha)
        self.device = T.device('cuda' if T.cuda.is_available() else 'cpu')
        self.to(self.device)
        if not os.path.exists(self.chkpt_file):
            with open(self.chkpt_file, 'w'):
               pass
    # 順伝播する
    def forward(self, state): 
        # 方針piのNN入力はstateのみで良い。出力はpi
        x = F.relu(self.fc1(state)) # ここでエラーが出ている
        x = F.relu(self.fc2(x))
        pi = T.softmax(self.pi(x), dim=1) # これも列方向 dim=1

        return pi
     
    def save_checkpoint(self):
        if not os.path.exists(self.chkpt_file):
            with open(self.chkpt_file, 'w'):
               pass
        # state_dictは、モデルのパラメータを格納しているPythonの辞書オブジェクト
        T.save(self.state_dict(), self.chkpt_file)
    
    def load_checkpoint(self):
        self.load_state_dict(T.load(self.chkpt_file))

class Agent:
    def __init__(self, agent_idx,
                 actor_dims, critic_dims,
                 n_agents, n_actions,
                 fc1=64, fc2=64,
                 alpha=0.01, beta=0.01,
                 gamma=0.95, tau=0.01,
                 chkpt_dir='tmp/maddpg/'):
        
        self.gamma = gamma
        self.tau = tau
        self.n_agents = n_agents
        self.n_actions = n_actions
        self.agent_name = 'agent_%s' % agent_idx
        self.chkpt_dir = chkpt_dir
        
        #アクターとクリティックのNNをインスタンス化
        self.actor = ActorNetwork(alpha, actor_dims, fc1, fc2, n_actions,
                                  chkpt_dir=self.chkpt_dir, name=self.agent_name+'_actor')
        self.critic = CriticNetwork(beta, critic_dims, fc1, fc2, n_agents, n_actions,
                                    chkpt_dir=self.chkpt_dir, name=self.agent_name+'_critic')

        
        # ターゲットアクターとターゲットクリティックのNNをインスタンス化
        self.target_actor = ActorNetwork(alpha, actor_dims, fc1, fc2, n_actions,
                                          chkpt_dir=self.chkpt_dir, name=self.agent_name+'_target_actor')
        self.target_critic = CriticNetwork(beta, critic_dims, fc1, fc2, n_agents, n_actions,
                                           chkpt_dir=self.chkpt_dir, name=self.agent_name+'_target_critic')

        # NNのパラメーターを更新する
        self.update_network_parameters(tau=1)

    # NNパラメータのアップデート
    def update_network_parameters(self, tau=None):
        if tau is None:
            tau = self.tau

        # ターゲットアクターとアクターに対してNNパラメータのアップデート
        target_actor_params = self.target_actor.named_parameters()
        actor_params = self.actor.named_parameters()

        target_actor_state_dict = dict(target_actor_params)
        actor_state_dict = dict(actor_params)

        for name in actor_state_dict:
            actor_state_dict[name] = tau*actor_state_dict[name].clone() + \
                    (1-tau)*target_actor_state_dict[name].clone()
        self.target_actor.load_state_dict(actor_state_dict)

        # ターゲットクリティックとクリティックに対してNNパラメータのアップデート
        target_critic_params = self.target_critic.named_parameters()
        critic_params = self.critic.named_parameters()

        target_critic_state_dict = dict(target_critic_params)
        critic_state_dict = dict(critic_params)

        for name in critic_state_dict:
            critic_state_dict[name] = tau*critic_state_dict[name].clone() + \
                    (1-tau)*target_critic_state_dict[name].clone()
        self.target_critic.load_state_dict(critic_state_dict)

    # actionを選択する
    def choose_action(self, observation):
        state = T.tensor(np.array([observation]), dtype=T.float).to(self.actor.device)
        actions = self.actor.forward(state)
        noise = T.rand(T.tensor(self.n_actions).to(self.actor.device)) #n_actionsは整数なのでtensorに変換する
        action = actions + noise

        return action.detach().cpu().numpy()[0]
    
    # モデルを保存する
    def save_models(self):
        self.actor.save_checkpoint()
        self.target_actor.save_checkpoint()
        self.critic.save_checkpoint()
        self.target_critic.save_checkpoint()
    
    # モデルをロードする
    def load_models(self):
        self.actor.load_checkpoint()
        self.target_actor.load_checkpoint()
        self.critic.load_checkpoint()
        self.target_critic.load_checkpoint()

# MADDPクラスを作成する
class MADDPG:

    def __init__(self,
                 actor_dims, critic_dims, n_agents, n_actions,
                 fc1=64, fc2=64,
                 alpha=0.01, beta=0.01,
                 gamma=0.99, tau=0.01,
                 scenario='simple_adversary',
                 chkpt_dir='tmp/maddpg/'):
       
        self.agents = []
        self.n_agents = n_agents
        self.n_actions = n_actions
        chkpt_dir += scenario


        for agent_idx in range(self.n_agents):

            self.agents.append(Agent(agent_idx, 
                                     actor_dims[agent_idx], critic_dims,
                                     n_agents, n_actions,
                                     fc1=64, fc2=64,
                                     alpha=0.01, beta=0.01, 
                                     gamma=0.95, tau=0.01,
                                     chkpt_dir=chkpt_dir))


    def save_checkpoint(self):
        print('==== saving checkpoint ====')
        for agent in self.agents:
            agent.save_models()

    def load_checkpoint(self):
        print('==== loading checkpoint ====')
        for agent in self.agents:
            agent.load_models()
    
    def choose_action(self, raw_obs):
        actions = []
        for agent_idx, agent in enumerate(self.agents):
            action = agent.choose_action(raw_obs[agent_idx])
            actions.append(action)

        return actions
    
    def learn(self, memory):
        if not memory.ready():
            return
        
        # リプレイバッファーのメモリからデータを引っ張り出す
        actor_states, states, actions, rewards,\
        actor_new_states, states_, dones = memory.sample_buffer()

        # できれば,cudaを使いたい
        device = self.agents[0].actor.device

        states = T.tensor(states, dtype=T.float).to(device)
        actions = T.tensor(actions, dtype=T.float).to(device)
        rewards = T.tensor(rewards, dtype=T.float).to(device)
        states_ = T.tensor(states_, dtype=T.float).to(device)
        dones = T.tensor(dones).to(device)

        # 全てのエージェントの行動を入れる箱
        all_agents_new_actions = []
        all_agents_new_mu_actions = []
        old_agents_actions = []
        
        # エージェント毎に行動を空リストへappendしていく
        for agent_idx, agent in enumerate(self.agents):
            #まずは新しい状態new_statesを定義する
            new_states = T.tensor(actor_new_states[agent_idx],
                                  dtype=T.float).to(device)
            # ターゲットアクターNNを順伝搬
            new_pi = agent.target_actor.forward(new_states) # ここでActorNN.forwardへ飛ぶ1024x8
            
            # 新しい方針（行動）new_piをappendする
            all_agents_new_actions.append(new_pi)

            # 次はmu_statesをやっていく muは現在のstatesでの方策（行動）μ(θ)のこと
            mu_states = T.tensor(actor_states[agent_idx],
                                 dtype=T.float).to(device)
            # アクターNNを順伝搬
            pi = agent.actor.forward(mu_states)# ここでActorNN.forwardへ飛ぶ1024x8
        
            #  新しい方針（行動）new_piをappendする
            all_agents_new_mu_actions.append(pi)

            old_agents_actions.append(actions[agent_idx])

        new_actions = T.cat([acts for acts in all_agents_new_actions], dim=1)
        mu = T.cat([acts for acts in all_agents_new_mu_actions], dim=1)
        old_actions = T.cat([acts for acts in old_agents_actions], dim=1)

        for agent_idx, agent in enumerate(self.agents):
            
            # target_qの計算1024x1：ターゲットクリティック（次の状態、次の行動）1024x28, 1024x15
            critic_value_ = agent.target_critic(states_, new_actions).flatten()
            critic_value_[dones[:,0]] = 0.0 # バッチ1024全てのエージェント0のdonesを0.0にする
            
            # qの計算
            critic_value = agent.critic(states, old_actions).flatten()
            
            #収益計算（割引率考慮）:target = 即時報酬r + （割引率γ x 次の状態行動価値q）
            target = rewards[:, agent_idx] + (agent.gamma * critic_value_)
            
            #criticNNの損失計算  
            critic_loss = F.mse_loss(target.detach(), critic_value)
            
            # criticの誤差逆伝播
            agent.critic.optimizer.zero_grad() # 勾配初期化
            critic_loss.backward(retain_graph=True) # 損失関数から勾配を計算
            agent.critic.optimizer.step() 

            # =================================

            # actorNNの損失計算 
            actor_loss = agent.critic.forward(states, mu)#.flatten()
            actor_loss = - actor_loss.mean() # 本当にmeanか？
            #actor_loss = - actor_loss

            #actorの誤差逆伝播
            agent.actor.optimizer.zero_grad()
            actor_loss.backward(retain_graph=True) # ここでエラーが起こっている
            #actor_loss = actor_loss.detach() # 独自に追加：detach()を使用して、計算グラフを切り離す
            agent.actor.optimizer.step()


            """改良コードだが、動かなかったので元に戻した 
            with T.no_grad():
                agent.actor.optimizer.zero_grad()
                actor_loss_copy = actor_loss.clone() # コピーを作成する
                actor_loss_copy.backward(retain_graph=True) # コピーに対して誤差逆伝播を行う
                actor_loss = actor_loss_copy.detach() # 独自に追加：detach()を使用して、計算グラフを切り離す
                actor_loss = actor_loss_copy.detach() # detach()を使用して、計算グラフを切り離す
                agent.actor.optimizer.step()
            """

            # agentのパラメータ更新実行(actor, critic, target_actor, target_critic)
            agent.update_network_parameters()
            #以上を３エージェント分繰り返す

def obsavation_list_to_state_vector(observation):
    state = np.array([])
    for obs in observation:
        # 観察空間を縦につなげていく
        state = np.concatenate([state, obs])
    return state
    
# ここからがメインスクリプト
if __name__ == '__main__':

    # 勾配エラー検出をオンにする
    #T.autograd.set_detect_anomaly(True)

    # シナリオを定義する
    #scenario = 'simple'
    scenario = 'simple_adversary'

    # 環境を定義する
    env = make_env(scenario)
    # エージェントの数を定義する
    n_agents = env.n # 3
    print('n_agents : ', n_agents) # 1
    # アクターの次元を初期化する = []
    actor_dims = []

    # エージェントの数だけ繰り返す
    for i in range(n_agents):
        # エージェントの次元にエージェントiの観察空間の数を入れる
        actor_dims.append(env.observation_space[i].shape[0]) #8, 10, 10
    print(f'actor_dims : {actor_dims}') # actor_dims : [8, 10, 10]
        
    # 全てのエージェントについて、アクターの観察空間数を足し算した数をクリティックNNの入力次元とする
    # が、間違ってないか？アクターの観察空間数を全部足したらアクターNNの入力次元ではないか？
    critic_dims = sum(actor_dims) # 28 = 8 + 10 + 10
    
    # 行動空間の数を定義する
    n_actions = env.action_space[0].n # 5

    # MADDPGに基づいたエージェントのインスタンスを作成する
    # args: アクターの次元[8,10,10]、クリティックの次元28、エージェントの数3、行動空間の数5
    #       NN第一層のノード数64、NN第二層のノード数64、アクターNNの学習率0.01、クリティックNNの学習率0.01,
    #       シナリオsimple_adversary, チェックポイント保存用フォルダ

    maddpg_agents = MADDPG(actor_dims, critic_dims,
                           n_agents, n_actions,
                           fc1=64, fc2=64,
                           alpha=0.01, beta=0.01,
                           gamma=0.99, tau=0.01,
                           scenario=scenario,
                           chkpt_dir='tmp/maddpg/')
     
    # リプレイバッファーからのメモリーのインスタンスを作成する
    memory = MultiAgentReplayBuffer(1000000, critic_dims, actor_dims,
                                    n_actions, n_agents, batch_size=1024)
    
    # 出力頻度
    PRINT_INTERVAL = 500

    # 試行回数
    N_GAMES = 30000

    # 1試行中の最大ステップ数
    MAX_STEPS = 25

    # 初期化
    total_steps = 0
    best_score = 0
    
    # 学習=False , 評価検証=True
    evaluate = False # or True

    # 評価検証の場合は学習済みのモデルパラメータをダウンロードする
    if evaluate:
        maddpg_agents.load_checkpoint()

    # 試行回数分繰り返す
    for i in range(N_GAMES):
        # gym環境リセット　初期位置・初期条件
        obs = env.reset() 
        score = 0
        score_history = []
        done = [False] * n_agents # エージェントの数ぶん
        episode_step = 0

        # 全エージェントのdoneが格納されているdoneリストの各要素が全部Trueでない限り繰り返す。
        # つまり、全エージェントがゴールに到達したら繰り返しは終了する。
        while not any(done):
            if evaluate:
                env.render()
            
            # 環境obsのときエージェントがとる行動確率から行動を抽出し、決定する
            actions = maddpg_agents.choose_action(obs)

            # 決定した行動から、次の環境、報酬、ゴールしたかどうか、その他情報を得る
            obs_, reward, done, info = env.step(actions)

            # 環境obsをベクトルに変換して状態stateとする。
            state = obsavation_list_to_state_vector(obs)
            
            # 次の環境obs をベクトルに変換して次の状態state_とする。
            state_ = obsavation_list_to_state_vector(obs_)

            # ここで、最大ステップを超えたら全エージェントのdoneを強制的にTrueにする。
            if episode_step > MAX_STEPS:
                done = [True] * n_agents

            # リプレイバッファメモリーにトランジションを保存する
            memory.store_transition(obs, state, actions, reward, obs_, state_, done)

            # 100ステップ毎に実行する
            if total_steps % 100 == 0 and not evaluate:
                # インスタンスを引数にとるとどうなるのか？
                maddpg_agents.learn(memory)

            # 次の環境を現在の環境としてアップデートする
            obs = obs_  

            # 全エージェントの報酬をスコアとして加算する
            score += sum(reward)
            
            # ステップ数を更新する
            total_steps += 1

            # エピソードを更新する
            episode_step += 1

        # スコアを履歴に追加する
        score_history.append(score)

        # スコア履歴から平均スコアを算出する
        avg_score = np.mean(score_history[-100:])

        if not evaluate:
            # ベストスコアより平均スコアのほうが高ければ
            if avg_score > best_score:
                # チェックポイントを保存
                maddpg_agents.save_checkpoint()
                # 平均スコアをベストスコアとして上書きする
                best_score = avg_score

        if i % PRINT_INTERVAL == 0 and i > 0:
            print('(episode)', i, 'average_score {:.1f}'.format(avg_score))


print('Script is done')        
#1:47:03
# #https://www.youtube.com/watch?v=tZTQ6S9PfkE

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import os

import numpy as np

import torch as T

import torch.nn.functional as F

import torch.optim as optim

from make_env import make_env

""" pip install

pip uninstall torch

pip install torch==1.4.0

pip uninstall numpy

pip install numpy==1.14.5

"""

#env = make_env('simple')

env = make_env('simple_adversary')

observation = env.reset()

print(observation)

print(observation[0])

print(env.action_space)

print(env.action_space[0])

"""

# リプレイバッファのクラスを作成する

class MultiAgentReplayBuffer:

def __init__(self, max_size, critic_dims, actor_dims,

n_actions, n_agents, batch_size):

# 引数をアトリビュートとして保存する

self.mem_cntr = 0 # メモリーカウンター

self.mem_size = max_size # メモリーサイズ

self.critic_dims = critic_dims

self.actor_dims = actor_dims

self.n_actions = n_actions

self.n_agents = n_agents

self.batch_size = batch_size

# メモリーの枠を確保する

self.state_memory = np.zeros((self.mem_size, critic_dims))

self.new_state_memory = np.zeros((self.mem_size, critic_dims))#同じ

self.reward_memory = np.zeros((self.mem_size, n_agents))

self.terminal_memory = np.zeros((self.mem_size, n_agents), dtype=bool)#最終状態は値がないようにマスクする

# アクターメモリーの初期化（メソドの作成が必要）

self.init_actor_memory()

""" memo

print(np.zeros((2,3)))

[[0. 0. 0.]

[0. 0. 0.]]

"""

# アクターメモリーの初期化

def init_actor_memory(self):

self.actor_state_memory = []

self.actor_new_state_memory = []

self.actor_action_memory = []

for i in range(self.n_agents):

self.actor_state_memory.append(

np.zeros((self.mem_size, self.actor_dims[i])))

self.actor_new_state_memory.append(

np.zeros((self.mem_size, self.actor_dims[i])))

self.actor_action_memory.append(

np.zeros((self.mem_size, self.n_actions)))

# トランジションの保存

def store_transition(self, raw_obs, state, action, reward,

raw_obs_, state_, done):

if self.mem_cntr % self.mem_size == 0 and self.mem_cntr > 0:

self.init_actor_memory()

index = self.mem_cntr % self.mem_size

for agent_idx in range(self.n_agents):

self.actor_state_memory[agent_idx][index] = raw_obs[agent_idx]

self.actor_new_state_memory[agent_idx][index] = raw_obs_[agent_idx]

self.actor_action_memory[agent_idx][index] = action[agent_idx]

self.state_memory[index] = state # ここで８次元と２８次元で食い違っている

self.new_state_memory[index] = state_

self.terminal_memory[index] = done

self.mem_cntr += 1

# サンプルバッファー

def sample_buffer(self):

max_mem = min(self.mem_cntr, self.mem_size)

batch = np.random.choice(max_mem, self.batch_size, replace=False)

states = self.state_memory[batch]

rewards = self.reward_memory[batch]

states_ = self.new_state_memory[batch]

terminal = self.terminal_memory[batch]

actor_states = []

actor_new_states = []

actions = []

for agent_idx in range(self.n_agents):

actor_states.append(self.actor_state_memory[agent_idx][batch])

actor_new_states.append(self.actor_new_state_memory[agent_idx][batch])

actions.append(self.actor_action_memory[agent_idx][batch])

return actor_states, states, actions, rewards , \

actor_new_states, states_, terminal

def ready(self):

if self.mem_cntr >= self.batch_size:

return True

return False

# クリティックのニューラルネットワークを作成する

class CriticNetwork(T.nn.Module):

def __init__(self, beta, input_dims, fc1_dims, fc2_dims,

n_agents, n_actions, chkpt_dir, name):

# CriticNetworkクラスの親クラスT.nn.Moduleの___init__()にアクセスして、初期化する

super(CriticNetwork, self).__init__() # super()で親クラスの__init__()を呼び出す

#super(CriticNetwork, self).__init__()# 親のクラス=super(現在のクラス名,現在のクラス)

self.chkpt_dir = chkpt_dir

self.chkpt_file = os.path.join(chkpt_dir, name)

self.fc1 = T.nn.Linear(input_dims+n_agents*n_actions, fc1_dims)

self.fc2 = T.nn.Linear(fc1_dims, fc2_dims)

self.q = T.nn.Linear(fc2_dims, 1) # 出力は一つのみ

self.optimizer = optim.Adam(self.parameters(), lr=beta)

self.device = T.device('cuda:0' if T.cuda.is_available() else 'cpu')

self.to(self.device)

if not os.path.exists(self.chkpt_file):

with open(self.chkpt_file, 'w'):

pass

# 順伝播する

def forward(self, state, action):

# Q関数のNN入力は　現在のstateと方針piのNN出力としてのactionの２つである。

x = T.cat((state, action), dim=1) #列方向に合体する

x = F.relu(self.fc1(x))

x = F.relu(self.fc2(x))

q = self.q(x) # 出力は一つのみ

return q

def save_checkpoint(self):

if not os.path.exists(self.chkpt_file):

with open(self.chkpt_file, 'w'):

pass

# state_dictは、モデルのパラメータを格納しているPythonの辞書オブジェクト

T.save(self.state_dict(), self.chkpt_file)

def load_checkpoint(self):

self.load_state_dict(T.load(self.chkpt_file))

# アクターのニューラルネットワークを作成する

class ActorNetwork(T.nn.Module):

def __init__(self, alpha, input_dims, fc1_dims, fc2_dims,

n_actions, chkpt_dir, name):

# ActorNetworkクラスの親クラスT.nn.Moduleの___init__()にアクセスして、初期化する

super(ActorNetwork, self).__init__() # 親のクラス=super(現在のクラス名,現在のクラス)

self.chkpt_file = os.path.join(chkpt_dir, name)

self.fc1 = T.nn.Linear(input_dims, fc1_dims)

self.fc2 = T.nn.Linear(fc1_dims, fc2_dims)

self.pi = T.nn.Linear(fc2_dims, n_actions) # 方策piはactionの選択肢の数分用意する

self.optimizer = optim.Adam(self.parameters(), lr=alpha)

self.device = T.device('cuda' if T.cuda.is_available() else 'cpu')

self.to(self.device)

if not os.path.exists(self.chkpt_file):

with open(self.chkpt_file, 'w'):

pass

# 順伝播する

def forward(self, state):

# 方針piのNN入力はstateのみで良い。出力はpi

x = F.relu(self.fc1(state)) # ここでエラーが出ている

x = F.relu(self.fc2(x))

pi = T.softmax(self.pi(x), dim=1) # これも列方向 dim=1

return pi

def save_checkpoint(self):

if not os.path.exists(self.chkpt_file):

with open(self.chkpt_file, 'w'):

pass

# state_dictは、モデルのパラメータを格納しているPythonの辞書オブジェクト

T.save(self.state_dict(), self.chkpt_file)

def load_checkpoint(self):

self.load_state_dict(T.load(self.chkpt_file))

class Agent:

def __init__(self, agent_idx,

actor_dims, critic_dims,

n_agents, n_actions,

fc1=64, fc2=64,

alpha=0.01, beta=0.01,

gamma=0.95, tau=0.01,

chkpt_dir='tmp/maddpg/'):

self.gamma = gamma

self.tau = tau

self.n_agents = n_agents

self.n_actions = n_actions

self.agent_name = 'agent_%s' % agent_idx

self.chkpt_dir = chkpt_dir

#アクターとクリティックのNNをインスタンス化

self.actor = ActorNetwork(alpha, actor_dims, fc1, fc2, n_actions,

chkpt_dir=self.chkpt_dir, name=self.agent_name+'_actor')

self.critic = CriticNetwork(beta, critic_dims, fc1, fc2, n_agents, n_actions,

chkpt_dir=self.chkpt_dir, name=self.agent_name+'_critic')

# ターゲットアクターとターゲットクリティックのNNをインスタンス化

self.target_actor = ActorNetwork(alpha, actor_dims, fc1, fc2, n_actions,

chkpt_dir=self.chkpt_dir, name=self.agent_name+'_target_actor')

self.target_critic = CriticNetwork(beta, critic_dims, fc1, fc2, n_agents, n_actions,

chkpt_dir=self.chkpt_dir, name=self.agent_name+'_target_critic')

# NNのパラメーターを更新する

self.update_network_parameters(tau=1)

# NNパラメータのアップデート

def update_network_parameters(self, tau=None):

if tau is None:

tau = self.tau

# ターゲットアクターとアクターに対してNNパラメータのアップデート

target_actor_params = self.target_actor.named_parameters()

actor_params = self.actor.named_parameters()

target_actor_state_dict = dict(target_actor_params)

actor_state_dict = dict(actor_params)

for name in actor_state_dict:

actor_state_dict[name] = tau*actor_state_dict[name].clone() + \

(1-tau)*target_actor_state_dict[name].clone()

self.target_actor.load_state_dict(actor_state_dict)

# ターゲットクリティックとクリティックに対してNNパラメータのアップデート

target_critic_params = self.target_critic.named_parameters()

critic_params = self.critic.named_parameters()

target_critic_state_dict = dict(target_critic_params)

critic_state_dict = dict(critic_params)

for name in critic_state_dict:

critic_state_dict[name] = tau*critic_state_dict[name].clone() + \

(1-tau)*target_critic_state_dict[name].clone()

self.target_critic.load_state_dict(critic_state_dict)

# actionを選択する

def choose_action(self, observation):

state = T.tensor(np.array([observation]), dtype=T.float).to(self.actor.device)

actions = self.actor.forward(state)

noise = T.rand(T.tensor(self.n_actions).to(self.actor.device)) #n_actionsは整数なのでtensorに変換する

action = actions + noise

return action.detach().cpu().numpy()[0]

# モデルを保存する

def save_models(self):

self.actor.save_checkpoint()

self.target_actor.save_checkpoint()

self.critic.save_checkpoint()

self.target_critic.save_checkpoint()

# モデルをロードする

def load_models(self):

self.actor.load_checkpoint()

self.target_actor.load_checkpoint()

self.critic.load_checkpoint()

self.target_critic.load_checkpoint()

# MADDPクラスを作成する

class MADDPG:

def __init__(self,

actor_dims, critic_dims, n_agents, n_actions,

fc1=64, fc2=64,

alpha=0.01, beta=0.01,

gamma=0.99, tau=0.01,

scenario='simple_adversary',

chkpt_dir='tmp/maddpg/'):

self.agents = []

self.n_agents = n_agents

self.n_actions = n_actions

chkpt_dir += scenario

for agent_idx in range(self.n_agents):

self.agents.append(Agent(agent_idx,

actor_dims[agent_idx], critic_dims,

n_agents, n_actions,

fc1=64, fc2=64,

alpha=0.01, beta=0.01,

gamma=0.95, tau=0.01,

chkpt_dir=chkpt_dir))

def save_checkpoint(self):

print('==== saving checkpoint ====')

for agent in self.agents:

agent.save_models()

def load_checkpoint(self):

print('==== loading checkpoint ====')

for agent in self.agents:

agent.load_models()

def choose_action(self, raw_obs):

actions = []

for agent_idx, agent in enumerate(self.agents):

action = agent.choose_action(raw_obs[agent_idx])

actions.append(action)

return actions

def learn(self, memory):

if not memory.ready():

return

# リプレイバッファーのメモリからデータを引っ張り出す

actor_states, states, actions, rewards,\

actor_new_states, states_, dones = memory.sample_buffer()

# できれば,cudaを使いたい

device = self.agents[0].actor.device

states = T.tensor(states, dtype=T.float).to(device)

actions = T.tensor(actions, dtype=T.float).to(device)

rewards = T.tensor(rewards, dtype=T.float).to(device)

states_ = T.tensor(states_, dtype=T.float).to(device)

dones = T.tensor(dones).to(device)

# 全てのエージェントの行動を入れる箱

all_agents_new_actions = []

all_agents_new_mu_actions = []

old_agents_actions = []

# エージェント毎に行動を空リストへappendしていく

for agent_idx, agent in enumerate(self.agents):

#まずは新しい状態new_statesを定義する

new_states = T.tensor(actor_new_states[agent_idx],

dtype=T.float).to(device)

# ターゲットアクターNNを順伝搬

new_pi = agent.target_actor.forward(new_states) # ここでActorNN.forwardへ飛ぶ1024x8

# 新しい方針（行動）new_piをappendする

all_agents_new_actions.append(new_pi)

# 次はmu_statesをやっていく muは現在のstatesでの方策（行動）μ(θ)のこと

mu_states = T.tensor(actor_states[agent_idx],

dtype=T.float).to(device)

# アクターNNを順伝搬

pi = agent.actor.forward(mu_states)# ここでActorNN.forwardへ飛ぶ1024x8

# 新しい方針（行動）new_piをappendする

all_agents_new_mu_actions.append(pi)

old_agents_actions.append(actions[agent_idx])

new_actions = T.cat([acts for acts in all_agents_new_actions], dim=1)

mu = T.cat([acts for acts in all_agents_new_mu_actions], dim=1)

old_actions = T.cat([acts for acts in old_agents_actions], dim=1)

for agent_idx, agent in enumerate(self.agents):

# target_qの計算1024x1：ターゲットクリティック（次の状態、次の行動）1024x28, 1024x15

critic_value_ = agent.target_critic(states_, new_actions).flatten()

critic_value_[dones[:,0]] = 0.0 # バッチ1024全てのエージェント0のdonesを0.0にする

# qの計算

critic_value = agent.critic(states, old_actions).flatten()

#収益計算（割引率考慮）:target = 即時報酬r + （割引率γ x 次の状態行動価値q）

target = rewards[:, agent_idx] + (agent.gamma * critic_value_)

#criticNNの損失計算

critic_loss = F.mse_loss(target.detach(), critic_value)

# criticの誤差逆伝播

agent.critic.optimizer.zero_grad() # 勾配初期化

critic_loss.backward(retain_graph=True) # 損失関数から勾配を計算

agent.critic.optimizer.step()

# =================================

# actorNNの損失計算

actor_loss = agent.critic.forward(states, mu)#.flatten()

actor_loss = - actor_loss.mean() # 本当にmeanか？

#actor_loss = - actor_loss

#actorの誤差逆伝播

agent.actor.optimizer.zero_grad()

actor_loss.backward(retain_graph=True) # ここでエラーが起こっている

#actor_loss = actor_loss.detach() # 独自に追加：detach()を使用して、計算グラフを切り離す

agent.actor.optimizer.step()

"""改良コードだが、動かなかったので元に戻した

with T.no_grad():

agent.actor.optimizer.zero_grad()

actor_loss_copy = actor_loss.clone() # コピーを作成する

actor_loss_copy.backward(retain_graph=True) # コピーに対して誤差逆伝播を行う

actor_loss = actor_loss_copy.detach() # 独自に追加：detach()を使用して、計算グラフを切り離す

actor_loss = actor_loss_copy.detach() # detach()を使用して、計算グラフを切り離す

agent.actor.optimizer.step()

"""

# agentのパラメータ更新実行(actor, critic, target_actor, target_critic)

agent.update_network_parameters()

#以上を３エージェント分繰り返す

def obsavation_list_to_state_vector(observation):

state = np.array([])

for obs in observation:

# 観察空間を縦につなげていく

state = np.concatenate([state, obs])

return state

# ここからがメインスクリプト

if __name__ == '__main__':

# 勾配エラー検出をオンにする

#T.autograd.set_detect_anomaly(True)

# シナリオを定義する

#scenario = 'simple'

scenario = 'simple_adversary'

# 環境を定義する

env = make_env(scenario)

# エージェントの数を定義する

n_agents = env.n # 3

print('n_agents : ', n_agents) # 1

# アクターの次元を初期化する = []

actor_dims = []

# エージェントの数だけ繰り返す

for i in range(n_agents):

# エージェントの次元にエージェントiの観察空間の数を入れる

actor_dims.append(env.observation_space[i].shape[0]) #8, 10, 10

print(f'actor_dims : {actor_dims}') # actor_dims : [8, 10, 10]

# 全てのエージェントについて、アクターの観察空間数を足し算した数をクリティックNNの入力次元とする

# が、間違ってないか？アクターの観察空間数を全部足したらアクターNNの入力次元ではないか？

critic_dims = sum(actor_dims) # 28 = 8 + 10 + 10

# 行動空間の数を定義する

n_actions = env.action_space[0].n # 5

# MADDPGに基づいたエージェントのインスタンスを作成する

# args: アクターの次元[8,10,10]、クリティックの次元28、エージェントの数3、行動空間の数5

# NN第一層のノード数64、NN第二層のノード数64、アクターNNの学習率0.01、クリティックNNの学習率0.01,

# シナリオsimple_adversary, チェックポイント保存用フォルダ

maddpg_agents = MADDPG(actor_dims, critic_dims,

n_agents, n_actions,

fc1=64, fc2=64,

alpha=0.01, beta=0.01,

gamma=0.99, tau=0.01,

scenario=scenario,

chkpt_dir='tmp/maddpg/')

# リプレイバッファーからのメモリーのインスタンスを作成する

memory = MultiAgentReplayBuffer(1000000, critic_dims, actor_dims,

n_actions, n_agents, batch_size=1024)

# 出力頻度

PRINT_INTERVAL = 500

# 試行回数

N_GAMES = 30000

# 1試行中の最大ステップ数

MAX_STEPS = 25

# 初期化

total_steps = 0

best_score = 0

# 学習=False , 評価検証=True

evaluate = False # or True

# 評価検証の場合は学習済みのモデルパラメータをダウンロードする

if evaluate:

maddpg_agents.load_checkpoint()

# 試行回数分繰り返す

for i in range(N_GAMES):

# gym環境リセット　初期位置・初期条件

obs = env.reset()

score = 0

score_history = []

done = [False] * n_agents # エージェントの数ぶん

episode_step = 0

# 全エージェントのdoneが格納されているdoneリストの各要素が全部Trueでない限り繰り返す。

# つまり、全エージェントがゴールに到達したら繰り返しは終了する。

while not any(done):

if evaluate:

env.render()

# 環境obsのときエージェントがとる行動確率から行動を抽出し、決定する

actions = maddpg_agents.choose_action(obs)

# 決定した行動から、次の環境、報酬、ゴールしたかどうか、その他情報を得る

obs_, reward, done, info = env.step(actions)

# 環境obsをベクトルに変換して状態stateとする。

state = obsavation_list_to_state_vector(obs)

# 次の環境obs をベクトルに変換して次の状態state_とする。

state_ = obsavation_list_to_state_vector(obs_)

# ここで、最大ステップを超えたら全エージェントのdoneを強制的にTrueにする。

if episode_step > MAX_STEPS:

done = [True] * n_agents

# リプレイバッファメモリーにトランジションを保存する

memory.store_transition(obs, state, actions, reward, obs_, state_, done)

# 100ステップ毎に実行する

if total_steps % 100 == 0 and not evaluate:

# インスタンスを引数にとるとどうなるのか？

maddpg_agents.learn(memory)

# 次の環境を現在の環境としてアップデートする

obs = obs_

# 全エージェントの報酬をスコアとして加算する

score += sum(reward)

# ステップ数を更新する

total_steps += 1

# エピソードを更新する

episode_step += 1

# スコアを履歴に追加する

score_history.append(score)

# スコア履歴から平均スコアを算出する

avg_score = np.mean(score_history[-100:])

if not evaluate:

# ベストスコアより平均スコアのほうが高ければ

if avg_score > best_score:

# チェックポイントを保存

maddpg_agents.save_checkpoint()

# 平均スコアをベストスコアとして上書きする

best_score = avg_score

if i % PRINT_INTERVAL == 0 and i > 0:

print('(episode)', i, 'average_score {:.1f}'.format(avg_score))

print('Script is done')

#1:47:03

# #https://www.youtube.com/watch?v=tZTQ6S9PfkE

メイン

"""
Code for creating a multiagent environment with one of the scenarios listed
in ./scenarios/.
Can be called by using, for example:
    env = make_env('simple_speaker_listener')
After producing the env object, can be used similarly to an OpenAI gym
environment.

A policy using this environment must output actions in the form of a list
for all agents. Each element of the list should be a numpy array,
of size (env.world.dim_p + env.world.dim_c, 1). Physical actions precede
communication actions in this array. See environment.py for more details.
"""

def make_env(scenario_name, benchmark=False):
    '''
    Creates a MultiAgentEnv object as env. This can be used similar to a gym
    environment by calling env.reset() and env.step().
    Use env.render() to view the environment on the screen.

    Input:
        scenario_name   :   name of the scenario from ./scenarios/ to be Returns
                            (without the .py extension)
        benchmark       :   whether you want to produce benchmarking data
                            (usually only done during evaluation)

    Some useful env properties (see environment.py):
        .observation_space  :   Returns the observation space for each agent
        .action_space       :   Returns the action space for each agent
        .n                  :   Returns the number of Agents
    '''
    from multiagent.environment import MultiAgentEnv
    import multiagent.scenarios as scenarios

    # load scenario from script
    scenario = scenarios.load(scenario_name + ".py").Scenario()
    # create world
    world = scenario.make_world()
    # create multiagent environment
    if benchmark:        
        env = MultiAgentEnv(world, scenario.reset_world, scenario.reward, scenario.observation, scenario.benchmark_data)
    else:
        env = MultiAgentEnv(world, scenario.reset_world, scenario.reward, scenario.observation)
    return env

"""

Code for creating a multiagent environment with one of the scenarios listed

in ./scenarios/.

Can be called by using, for example:

env = make_env('simple_speaker_listener')

After producing the env object, can be used similarly to an OpenAI gym

environment.

A policy using this environment must output actions in the form of a list

for all agents. Each element of the list should be a numpy array,

of size (env.world.dim_p + env.world.dim_c, 1). Physical actions precede

communication actions in this array. See environment.py for more details.

"""

def make_env(scenario_name, benchmark=False):

'''

Creates a MultiAgentEnv object as env. This can be used similar to a gym

environment by calling env.reset() and env.step().

Use env.render() to view the environment on the screen.

Input:

scenario_name : name of the scenario from ./scenarios/ to be Returns

(without the .py extension)

benchmark : whether you want to produce benchmarking data

(usually only done during evaluation)

Some useful env properties (see environment.py):

.observation_space : Returns the observation space for each agent

.action_space : Returns the action space for each agent

.n : Returns the number of Agents

'''

from multiagent.environment import MultiAgentEnv

import multiagent.scenarios as scenarios

# load scenario from script

scenario = scenarios.load(scenario_name + ".py").Scenario()

# create world

world = scenario.make_world()

# create multiagent environment

if benchmark:

env = MultiAgentEnv(world, scenario.reset_world, scenario.reward, scenario.observation, scenario.benchmark_data)

else:

env = MultiAgentEnv(world, scenario.reset_world, scenario.reward, scenario.observation)

return env

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