使用 actor-critic 方法来控制 CartPole-V0 游戏

CartPole 介绍

在一个光滑的轨道上有个推车，杆子垂直微置在推车上，随时有倒的风险。系统每次对推车施加向左或者向右的力，但我们的目标是让杆子保持直立。杆子保持直立的每个时间单位都会获得 +1 的奖励。但是当杆子与垂直方向成 15 度以上的位置，或者推车偏离中心点超过 2.4 个单位后，这一轮局游戏结束。因此我们可以获得的最高回报等于 200 。我们这里就是要通过使用 PPO 算法来训练一个强化学习模型 actor-critic ，通过对比模型训练前后的游戏运行 gif 图，可以看出来我们训练好的模型能长时间保持杆子处于垂直状态。

Actor Critic 介绍

当 agent 采取行动并在环境中移动时，它在观察到的环境状态的情况下，学习两个可能的输出：

接下来最合适的一个操作，actor 负责此部分输出。
未来可能获得的奖励总和，critic 负责此部分的输出。

actor 和 critic 通过不断地学习，以便使得 agent 在游戏中最终获得的奖励最大，这里的 agent 就是那个小车。

库准备

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

设置超参数

这部分代码主要有：

（1）导入所需的Python库：gym、numpy、tensorflow 和 keras。

（2）设置整个环境的超参数：种子、折扣因子和每个回合的最大步数。

（3）创建 CartPole-v0 环境，并设置种子。

（4）定义一个非常小的值 eps ，表示的机器两个不同的数字之间的最小差值,用于检验数值稳定性。

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

Actor Critic 结构搭建

（1）Actor：将环境的状态作为输入，返回操作空间中每个操作及其概率值，其实总共只有两个操作，往左和往右。

（2）Critic：将环境的状态作为输入，返回未来奖励综合的估计。

（3）在这里网络结构中我们在一开始接收 inputs 之后，我们的 Actor 和 Critic 共用了中间的部分隐藏层 common 层，然后在一个输出分支上连接了一个全连接进行动作分类作为 action ，另一个分支上连接了一个全连接层进行未来奖励计算作为 critic 。

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

训练前的样子

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:breakwith imageio.get_writer('未训练前的样子.gif', mode='I') as writer:for frame in frames:writer.append_data(frame)

模型训练

设置训练所需要的优化器，以及各种参数来记录每个时间步上的数据。

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

一直训练下去，直到满足奖励大于 195 才会停下训练过程。

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breakrunning_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 = 0for 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 - valueactor_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

打印：

在第 10 轮游戏中获得奖励: 11.17 分
在第 20 轮游戏中获得奖励: 17.12 分
...
在第 170 轮游戏中获得奖励: 155.02 分
在第 180 轮游戏中获得奖励: 171.67 分
...
在第 220 轮游戏中获得奖励: 193.74 分
奖励超过 195 ，训练结束

训练后的样子

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:breakwith imageio.get_writer('训练后的样子.gif', mode='I') as writer:for frame in frames:writer.append_data(frame)

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阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍