Tensorflow基础教程6：深度强化学习（DRL）

　　强化学习 (Reinforcement learning，RL)强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。结合了深度学习技术后的强化学习(Deep Reinforcement learning，DRL)更是如虎添翼。近年广为人知的 AlphaGo 即是深度强化学习的典型应用。

　　可参考强化学习基础以获得强化学习的基础知识。

　　这里，我们使用深度强化学习玩 CartPole(倒立摆)游戏。倒立摆是控制论中的经典问题，在这个游戏中，一根杆的底部与一个小车通过轴相连，而杆的重心在轴之上，因此是一个不稳定的系统。在重力的作用下，杆很容易倒下。而我们则需要控制小车在水平的轨道上进行左右运动，以使得杆一直保持竖直平衡状态。

　　CartPole 游戏

　　我们使用 OpenAI 推出的 Gym 环境库 中的 CartPole 游戏环境，可使用 pip install gym 进行安装，具体安装步骤和教程可参考 官方文档 和 这里 。和 Gym 的交互过程很像是一个回合制游戏，我们首先获得游戏的初始状态(比如杆的初始角度和小车位置)，然后在每个回合 t，我们都需要在当前可行的动作中选择一个并交由 Gym 执行(比如向左或者向右推动小车，每个回合中二者只能择一)，Gym 在执行动作后，会返回动作执行后的下一个状态和当前回合所获得的奖励值(比如我们选择向左推动小车并执行后，小车位置更加偏左，而杆的角度更加偏右，Gym 将新的角度和位置返回给我们。而如果杆在这一回合仍没有倒下，Gym 同时返回给我们一个小的正奖励)。这个过程可以一直迭代下去，直到游戏终止(比如杆倒下了)。

　　在 Python 中，Gym 的基本调用方法如下：

　　import gym

　　env = gym.make('CartPole-v1') # 实例化一个游戏环境，参数为游戏名称

　　state = env.reset() # 初始化环境，获得初始状态

　　while True:

　　env.render() # 对当前帧进行渲染，绘图到屏幕

　　action = model.predict(state) # 假设我们有一个训练好的模型，能够通过当前状态预测出这时应该进行的动作

　　next_state, reward, done, info = env.step(action) # 让环境执行动作，获得执行完动作的下一个状态，动作的奖励，游戏是否已结束以及额外信息

　　if done: # 如果游戏结束则退出循环

　　break

　　那么，我们的任务就是训练出一个模型，能够根据当前的状态预测出应该进行的一个好的动作。粗略地说，一个好的动作应当能够最大化整个游戏过程中获得的奖励之和，这也是强化学习的目标。以 CartPole 游戏为例，我们的目标是希望做出合适的动作使得杆一直不倒，即游戏交互的回合数尽可能地多。而回合每进行一次，我们都会获得一个小的正奖励，回合数越多则累积的奖励值也越高。因此，我们最大化游戏过程中的奖励之和与我们的最终目标是一致的。

　　以下代码展示了如何使用深度强化学习中的 Deep Q-Learning 方法 [Mnih2013] 来训练模型。首先，我们引入 TensorFlow、Gym 和一些常用库，并定义一些模型超参数：

　　import tensorflow as tf

　　import numpy as np

　　import gym

　　import random

　　from collections import deque

　　num_episodes = 500 # 游戏训练的总episode数量

　　num_exploration_episodes = 100 # 探索过程所占的episode数量

　　max_len_episode = 1000 # 每个episode的最大回合数

　　batch_size = 32 # 批次大小

　　learning_rate = 1e-3 # 学习率

　　gamma = 1. # 折扣因子

　　initial_epsilon = 1. # 探索起始时的探索率

　　final_epsilon = 0.01 # 探索终止时的探索率

　　然后，我们使用 tf.keras.Model 建立一个 Q 函数网络(Q-network)，用于拟合 Q Learning 中的 Q 函数。这里我们使用较简单的多层全连接神经网络进行拟合。该网络输入当前状态，输出各个动作下的 Q-value(CartPole 下为 2 维，即向左和向右推动小车)。

　　class QNetwork(tf.keras.Model):

　　def __init__(self):

　　super().__init__()

　　self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(units=24, activation=tf.nn.relu)

　　self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(units=24, activation=tf.nn.relu)

　　self.dense3 = tf.keras.layers.Dense(units=2)

　　def call(self, inputs):

　　x = self.dense1(inputs)

　　x = self.dense2(x)

　　x = self.dense3(x)

　　return x

　　def predict(self, inputs):

　　q_values = self(inputs)

　　return tf.argmax(q_values, axis=-1)

　　最后，我们在主程序中实现 Q Learning 算法。

　　if __name__ == '__main__':

　　env = gym.make('CartPole-v1') # 实例化一个游戏环境，参数为游戏名称

　　model = QNetwork()

　　optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate)

　　replay_buffer = deque(maxlen=10000) # 使用一个 deque 作为 Q Learning 的经验回放池

　　epsilon = initial_epsilon

　　for episode_id in range(num_episodes):

　　state = env.reset() # 初始化环境，获得初始状态

　　epsilon = max( # 计算当前探索率

　　initial_epsilon * (num_exploration_episodes - episode_id) / num_exploration_episodes,

　　final_epsilon)

　　for t in range(max_len_episode):

　　env.render() # 对当前帧进行渲染，绘图到屏幕

　　if random.random() < epsilon: # epsilon-greedy 探索策略，以 epsilon 的概率选择随机动作

　　action = env.action_space.sample() # 选择随机动作(探索)

　　else:

　　action = model.predict(np.expand_dims(state, axis=0)).numpy() # 选择模型计算出的 Q Value 最大的动作

　　action = action[0]

　　# 让环境执行动作，获得执行完动作的下一个状态，动作的奖励，游戏是否已结束以及额外信息

　　next_state, reward, done, info = env.step(action)

　　# 如果游戏Game Over，给予大的负奖励

　　reward = -10. if done else reward

　　# 将(state, action, reward, next_state)的四元组(外加 done 标签表示是否结束)放入经验回放池

　　replay_buffer.append((state, action, reward, next_state, 1 if done else 0))

　　# 更新当前 state大连专业人流医院 http://www.dlrlyy.net/

　　state = next_state

　　if done: # 游戏结束则退出本轮循环，进行下一个 episode

　　print("episode %d, epsilon %f, score %d" % (episode_id, epsilon, t))

　　break

　　if len(replay_buffer) >= batch_size:

　　# 从经验回放池中随机取一个批次的四元组，并分别转换为 NumPy 数组

　　batch_state, batch_action, batch_reward, batch_next_state, batch_done = zip(

　　*random.sample(replay_buffer, batch_size))

　　batch_state, batch_reward, batch_next_state, batch_done = \

　　[np.array(a, dtype=np.float32) for a in [batch_state, batch_reward, batch_next_state, batch_done]]

　　batch_action = np.array(batch_action, dtype=np.int32)

　　q_value = model(batch_next_state)

　　y = batch_reward + (gamma * tf.reduce_max(q_value, axis=1)) * (1 - batch_done) # 计算 y 值

　　with tf.GradientTape() as tape:

　　loss = tf.keras.losses.mean_squared_error( # 最小化 y 和 Q-value 的距离

　　y_true=y,

　　y_pred=tf.reduce_sum(model(batch_state) * tf.one_hot(batch_action, depth=2), axis=1)

　　)

　　grads = tape.gradient(loss, model.variables)

　　optimizer.apply_gradients(grads_and_vars=zip(grads, model.variables)) # 计算梯度并更新参数

　　对于不同的任务(或者说环境)，我们需要根据任务的特点，设计不同的状态以及采取合适的网络来拟合 Q 函数。例如，如果我们考虑经典的打砖块游戏(Gym 环境库中的 Breakout-v0 )，每一次执行动作(挡板向左、向右或不动)，都会返回一个 210 * 160 * 3 的 RGB 图片，表示当前屏幕画面。为了给打砖块游戏这个任务设计合适的状态表示，我们有以下分析：

　　砖块的颜色信息并不是很重要，画面转换成灰度也不影响操作，因此可以去除状态中的颜色信息(即将图片转为灰度表示);

　　小球移动的信息很重要，如果只知道单帧画面而不知道小球往哪边运动，即使是人也很难判断挡板应当移动的方向。因此，必须在状态中加入表征小球运动方向的信息。一个简单的方式是将当前帧与前面几帧的画面进行叠加，得到一个 210 * 160 * X (X 为叠加帧数)的状态表示;

　　每帧的分辨率不需要特别高，只要能大致表征方块、小球和挡板的位置以做出决策即可，因此对于每帧的长宽可做适当压缩。

　　而考虑到我们需要从图像信息中提取特征，使用 CNN 作为拟合 Q 函数的网络将更为适合。由此，将上面的 QNetwork 更换为 CNN 网络，并对状态做一些修改，即可用于玩一些简单的视频游戏。