使用actor-critic方法来控制CartPole-V0游戏详解

tensorflow-gpu==2.10.0
imageio==2.26.1
keras==2.10,0
gym==0.20.0
pyglet==1.5.20
scipy==1.10.1

import gym # 导入Gym库，用于开发和比较强化学习算法
import numpy as np # 导入NumPy库，用于进行科学计算
import tensorflow as tf # 导入TensorFlow库
from tensorflow import keras # 导入keras模块，这是一个高级神经网络API
from tensorflow.keras import layers # 导入keras中的layers模块，用于创建神经网络层
seed = 42 # 设定随机种子，用于复现实验结果
gamma = 0.99 # 定义折扣率，用于计算未来奖励的现值
max_steps_per_episode = 10000 # 设定每个 episode 的最大步数
env = gym.make("CartPole-v0") # 创建 CartPole-v0 环境实例
env.seed(seed) # 设定环境的随机种子
eps = np.finfo(np.float32).eps.item() # 获取 float32 数据类型的误差最小值 epsilon 

num_inputs = 4 # 状态空间的维度，即输入层的节点数
num_actions = 2 # 行为空间的维度，即输出层的节点数
num_hidden = 128 # 隐藏层的节点数
inputs = layers.Input(shape=(num_inputs,)) # 创建输入层，指定输入的形状
common = layers.Dense(num_hidden, activation="relu")(inputs) # 创建一个全连接层，包含num_hidden 个神经元，使用 ReLU 作为激活函数
action = layers.Dense(num_actions, activation="softmax")(common) # 创建一个全连接层，包含 num_actions 个神经元，使用 softmax 作为激活函数
critic = layers.Dense(1)(common) # 创建一个全连接层，包含1个神经元
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=[action, critic]) # 创建一个 Keras 模型，包含输入层、共享的隐藏层和两个输出层

import imageio
start = env.reset() 
frames = []
for t in range(max_steps_per_episode):
    frames.append(env.render(mode='rgb_array'))
    start = start.reshape(1, -1)
    start, reward, done, _ = env.step(np.random.choice(num_actions, p=np.squeeze(action_probs)))
    if done:
        break
with imageio.get_writer('未训练前的样子.gif', mode='I') as writer:
    for frame in frames:
        writer.append_data(frame)

optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01) # 创建 Adam 优化器实例，设置学习率为 0.01
huber_loss = keras.losses.Huber() # 创建损失函数实例
action_probs_history = [] # 创建一个列表，用于保存 action 网络在每个步骤中采取各个行动的概率
critic_value_history = [] # 创建一个列表，用于保存 critic 网络在每个步骤中对应的值
rewards_history = [] # 创建一个列表，用于保存每个步骤的奖励值
running_reward = 0 # 初始化运行过程中的每轮奖励
episode_count = 0 # 初始化 episode 计数器

while True:  
    state = env.reset()  # 新一轮游戏开始，重置环境
    episode_reward = 0  # 记录本轮游戏的总奖励值
    with tf.GradientTape() as tape:  # 构建 GradientTape 用于计算梯度
        for timestep in range(1, max_steps_per_episode): # 本轮游戏如果一切正常会进行 max_steps_per_episode 步
            state = tf.convert_to_tensor(state)  # 将状态转换为张量
            state = tf.expand_dims(state, 0)  # 扩展维度，以适应模型的输入形状
            action_probs, critic_value = model(state)  # 前向传播，得到 action 网络输出的动作空间的概率分布，和 critic 网络预测的奖励值
            critic_value_history.append(critic_value[0, 0])  # 将上面 critic 预测的奖励值记录在 critic_value_history 列表中
            action = np.random.choice(num_actions, p=np.squeeze(action_probs))  # 依据概率分布抽样某个动作，当然了某个动作概率越大越容易被抽中，同时也保留了一定的随机性
            action_probs_history.append(tf.math.log(action_probs[0, action]))  # 将使用该动作的对数概率值记录在 action_probs_history 列表中
            state, reward, done, _ = env.step(action)  # 游戏环境使用选中的动作去执行，得到下一个游戏状态、奖励、是否终止和其他信息
            rewards_history.append(reward)  # 将该时刻的奖励记录在 rewards_history 列表中
            episode_reward += reward  # 累加本轮游戏的总奖励值
            if done:  # 如果到达终止状态，则结束循环
                break
        running_reward = 0.05 * episode_reward + (1 - 0.05) * running_reward  # 计算平均奖励
        returns = []  # 存储折扣回报
        discounted_sum = 0
        for r in rewards_history[::-1]:  # 从后往前遍历奖励的历史值
            discounted_sum = r + gamma * discounted_sum  # 计算折扣回报
            returns.insert(0, discounted_sum)  # 将折扣回报插入列表的开头，最后形成的还是从前往后的折扣奖励列表
        returns = np.array(returns)  # 将折扣回报转换为数组
        returns = (returns - np.mean(returns)) / (np.std(returns) + eps)  # 归一化折扣回报
        returns = returns.tolist()  # 将折扣回报转换为列表形式
        history = zip(action_probs_history, critic_value_history, returns)  # 将三个列表进行 zip 压缩
        actor_losses = []  # 存储 action 网络的损失
        critic_losses = []  # 存储 critic 网络的损失
        for log_prob, value, ret in history:
            diff = ret - value
            actor_losses.append(-log_prob * diff)  # 计算 actor 的损失函数
            critic_losses.append(
                huber_loss(tf.expand_dims(value, 0), tf.expand_dims(ret, 0)) # 计算 critic 的损失函数
            )
        loss_value = sum(actor_losses) + sum(critic_losses) # 计算总损失函数
        grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables) # 计算梯度
        optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables)) # 更新模型参数
        action_probs_history.clear() # 清空之前的历史记录
        critic_value_history.clear() # 清空之前的历史记录
        rewards_history.clear() # 清空之前的历史记录
    episode_count += 1 # 当一轮游戏结束时， episode 加一
    if episode_count % 10 == 0: # 每训练 10 个 episode ，输出当前的平均奖励
        template = "在第 {} 轮游戏中获得奖励: {:.2f} 分"
        print(template.format(episode_count, running_reward))
    if running_reward > 195:  # 如果平均奖励超过195，视为任务已经解决
        print("奖励超过 195 ，训练结束")
        break

import imageio
start = env.reset() 
frames = []
for t in range(max_steps_per_episode):
    frames.append(env.render(mode='rgb_array'))
    start = start.reshape(1, -1)
    action_probs, _ = model(start)
    action = np.random.choice(num_actions, p=np.squeeze(action_probs))
    start, reward, done, _ = env.step(action)
    if done:
        break
with imageio.get_writer('训练后的样子.gif', mode='I') as writer:
    for frame in frames:
        writer.append_data(frame)