几行代码实现强化学习

在过去的一年中，强化学习已经取得了重大进步，最新技术每两个月发布一次。我们已经看到AlphaGo击败了世界冠军围棋选手Ke Jie，Multi-Agents玩了捉迷藏，甚至AlphaStar在星际争霸中也拥有自己的实力。

实施这些算法可能会非常具有挑战性，因为它需要对深度学习和强化学习都有很好的理解。本文的目的是让您快速使用一些简洁的程序包，以便您可以轻松地开始学习强化学习。

有关如何实施SOTA深度强化学习算法的深入教程，请参阅此内容。强烈推荐您仔细阅读!

几行代码实现强化学习

一、环境

在开始实现这些算法之前，我们首先需要创建一个工作环境，即游戏。对于算法而言，重要的是要了解什么是动作和观察空间。为此，我们将介绍几个可用于选择有趣环境的软件包。

1. Gym

Gym是用于开发和比较强化学习算法的工具包。它通常用于实验和研究目的，因为它提供了一个易于使用的界面来处理环境。

只需使用以下命令安装软件包：

pip install gym

之后，您可以使用以下代码创建环境：

import gym 
env = gym.make(‘CartPole-v0’)

在 CartPole 环境中，您的任务是防止头连接到推车的电线杆掉落。

env变量包含有关环境(游戏)的信息。要了解CartPole的操作空间是什么，只需运行env.action_space即可产生Discrete(2)。这意味着可能有两个离散的动作。要查看观察空间，请运行env.observation_space，它产生Box(4)。此框代表 n(4)个封闭间隔的笛卡尔积。

要渲染游戏，请运行以下代码：

import gym 
env = gym.make('CartPole-v0') 
 
obs = env.reset() 
while True: 
    action = env.action_space.sample() 
    obs, rewards, done, info = env.step(action) 
    env.render() 
 
    if done: 
        break

我们可以看到，如果我们选择采取随机行动，则小车车一直在失败。最终，目标将是运行强化学习算法，该算法将学习如何解决此问题。

有关Gym中环境的完整列表，请参阅此。

注意：如果您在运行atari(阿塔利)游戏时遇到问题，请参见内容：https://github.com/openai/gym/issues/1726。

2. Retro

创建有趣的环境的另一个选项是使用Retro。该软件包由OpenAI开发，可让您使用ROMS来模拟Airstriker-Genesis之类的游戏。

只需使用以下命令安装软件包：

pip install gym-retro

然后，我们可以使用以下方法创建和查看环境：

import retro 
env = retro.make(game='Airstriker-Genesis')

同样，要渲染游戏，请运行以下代码：

import retro 
env = retro.make(game='Airstriker-Genesis') 
 
obs = env.reset() 
while True: 
    action = env.action_space.sample() 
    obs, rewards, done, info = env.step(action) 
    env.render() 
 
    if done: 
        break

要安装ROMS，您需要找到相应的.sha文件，然后运行：

python3 -m retro.import /path/to/your/ROMs/directory/

注意：有关易于使用的环境的完整列表，请运行：

retro.data.list_games()

3. Procgen

强化学习的一个典型问题是，生成的算法通常可以在特定环境下很好地工作，但无法学习任何可通用的技能。例如，如果我们要改变游戏的外观或敌人的反应该怎么办?

为了解决这个问题，OpenAI开发了一个名为Procgen的软件包，该软件包允许创建过程生成的环境。我们可以使用此软件包来衡量强化学习代理学习通用技能的速度。

渲染游戏非常简单：

import gym 
param = {"num_levels": 1, "distribution_mode": "hard"} 
env = gym.make("procgen:procgen-leaper-v0", **param) 
 
obs = env.reset() 
while True: 
    action = env.action_space.sample() 
    obs, rewards, done, info = env.step(action) 
    env.render() 
 
    if done: 
        break

这将生成可在其上训练算法的单个级别。有几个选项可用于以程序方式生成同一环境的许多不同版本：

num_levels-可以生成的唯一级别数
distribution_mode-使用哪种级别的变量，选项为"easy简单"，"hard难"，"extreme极致"，"memory记忆"，"exploration探索"。所有游戏都支持“易”和“难”，而其他选项则取决于游戏。

二、强化学习

现在，终于是时候进行实际的强化学习了。尽管有许多可用的软件包可用于训练算法，但由于它们的可靠实现，我将主要研究“稳定Baselines ”。

请注意，我不会在此帖子中解释RL算法的实际工作方式，因为这本身就需要一个全新的帖子。有关最新算法(例如PPO，SAC和TD3)的概述，请参见内容：

https://github.com/dennybritz/reinforcement-learning。

1. 稳定的基线(稳定Baselines)

稳定基准(SB)是基于OpenAI基准的，旨在使研究社区和行业更容易复制，改进和识别新想法。他们在“基线”上进行了改进，使之成为一个更稳定，更简单的工具，使初学者可以尝试进行“强化学习”，而不会陷入实施细节中。

SB之所以经常使用，是因为它可以轻松，快速地应用最新的强化学习算法。此外，创建和训练RL模型只需要几行代码。

安装可以简单地通过以下方式完成：pip install stable-baselines。然后，为了创建和学习RL模型(例如PPO2)，我们运行以下代码行：

from stable_baselines import PPO2 
from stable_baselines.common.policies import MlpPolicy 
model = PPO2(MlpPolicy, env, verbose=1) 
model.learn(total_timesteps=10_000, log_interval=10)

有些事情可能需要一些解释：

total_timesteps：要训练的样本总数
MlpPolicy：实现actor-critic的Policy对象。在这种情况下，将使用2层64层的多层感知器。还有视觉信息策略，例如CnnPolicy甚至CnnLstmPolicy

为了将此模型应用于CartPole示例，我们需要将环境包装在Dummy中，以使其可供SB使用。然后，在CartPole环境中训练PPO2的完整示例如下：

from stable_baselines.common.policies import MlpPolicy 
from stable_baselines.common.vec_env import DummyVecEnv 
from stable_baselines import PPO2 
import gym 
 
env = gym.make('CartPole-v0') 
env = DummyVecEnv([lambda: env]) 
 
model = PPO2(MlpPolicy, env, verbose=1) 
model.learn(total_timesteps=50_000, log_interval=10) 
 
obs = env.reset() 
while True: 
    action, _states = model.predict(obs) 
    obs, rewards, dones, info = env.step(action) 
    env.render()

如上图所示，PPO2仅用50,000步就设法找到一种保持极点稳定的方法。这只需要几行代码和几分钟的处理!

如果要将其应用于Procgen或Retro，请确保选择一个允许基于卷积的网络的策略，因为观察空间很可能是环境当前状态的图像。

最后，CartPole示例非常简单，仅需训练50,000步即可。大多数其他环境在显示出显着改进之前通常需要执行几千万步。

注意：《稳定基准》的作者警告初学者在产品中使用该软件包之前，对强化学习要有很好的了解。强化学习有许多关键组成部分，如果其中任何一个出现错误，该算法将失败，并且可能会留下很少的解释。

2. 其他软件包

还有其他一些常用于应用RL算法的软件包：

TF-Agents-比稳定基线需要更多的编码，但通常是强化学习研究的必备软件包。
MinimalRL-在Pytorch中以非常少的代码实现的最新RL算法。它绝对有助于理解算法。
DeepRL-Pytorch的另一种实现，但是此版本还具有实现要使用的其他环境。
MlAgents-一个开放源代码的Unity插件，使游戏和模拟可用作培训代理的环境。

几行代码实现强化学习

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