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DRL深度强化学习代码实战1
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如果你是刚刚接触DRL的同学，那么本文的内容就是引你入胜的第一个小实验。 DRL的学习离不开理论知识，但更不能缺少实践！废话不多说我们直接开始。 0、 实验环境和包版本① PyCharm 2022 Pro ② gym 0.25.2 ③ python 3.8.16 ④ numpy 1.23.5 1、初步了解Gym关于gym（以及其他的库/包），了解它的最好方法我认为是直接看官方文档，因为官方的文档和说明永远是最权威最前沿的，你看再多的类似于这篇文章的学习分享，也都是二手内容，要知道这些Python库是在不断更新升级的，但是这些文章可能不会更新得那么快。在此我强烈建议当你慢慢熟悉这些环境、知识、框架的时候，可以试着通过阅读、查看官方文档这样的方式学习（只是个人建议，可能每个人适合的方式也不一样）。 官方文档链接（建议收藏）： Gym官方文档——Gym Documentation 打开之后就是这样的界面啦： 图1中左侧是他的文档目录，新手可以从ENVIRONMENTS下的Classic Control（经典控制环境）开始了解，之前进入炼丹炉的测试代码也是用的gym的经典控制环境（比如小车上山：MountainCar-v0等）。 2、 强化学习代码框架注意这里仅仅是gym版本为0.25.2的RL框架！不是完整代码！先不要急着跑它。 import gym #导入gym库 env = gym.make("MountainCar-v0", render_mode = "human") #导入/构建实验环境MountainCar-v0，当然你也可以导入其他环境 observation = env.reset() #重置环境/重置一个回合，env.reset()函数返回一个初始观测 agent = load_agent() #load_agent()需要自己编写，是个类。可以理解为控制智能体的算法 for step in range(100): #开始让agent和环境交互 action = agent(observation) #给agent一个观测/状态，agent作出一个动作 observation, reward, done, info = env.step(action) #env.step()函数是环境在agent做出动作后的变化，返回4个值以上代码仅仅是框架，直接粘贴在PyCharm里是跑不出东西的。 这几行代码展示了RL中智能体和环境之间的交互。具体来说，gym库为我们提供了很多环境，MountainCar-v0只是经典控制里的一个环境；我们导入环境后，利用env.reset()函数重置环境，并给予agent一个初始观测，也就是agent来到这个环境里看到的第一个画面；agent/load_agent()是需要我们自己创造的类，它应该包含我们我们设计的RL的算法，是智慧的结晶，agent类接收到一个观测后，应当依据你赋予的算法输出动作到环境中，与环境进行交互；那么环境在agent的输出动作的影响下，将新的状态/新的观测（observation）、agent刚刚做出的动作的奖励（reward）、游戏是否结束的标志（done）、以及环境的其他信息（info）返回给我们。 2.1、 认识环境（gym version = 0.25.2）以MountainCar-v0为例： 这个环境将为你提供如下信息（在Gym Documentation中MountainCar-v0的介绍里面写的很清楚）： 注意： 不同环境的观测Observation的维度是不同的，上下界是不同的；不同环境的动作空间Action Space也是不同的；观测空间和动作空间可以是离散的（Discrete）也可以是连续的（Continuous）；在 Gym 库中，一般离散空间用 gym.spaces.Discrete 类表示，连续空间用 gym.spaces.Box 类表示环境会更新升级，也许过段时间gym会将MountainCar-v0升级为MountainCar-v1，因此调用环境报错时可以留意PyCharm给你的报错提示或去官网查看环境信息。 2.2、 观测空间
如果想查看一个环境的观测空间，可以在Python Console中用print()打印相关信息： import gym env = gym.make("MountainCar-v0") #打印观测空间 print(env.observation_space)Box([-1.2 -0.07], [0.6 0.07], (2,), float32) print(env.observation_space.high) #打印上界[0.6 0.07] print(env.observation_space.low) #打印下界[-1.2 -0.07] 运行效果如下：
动作空间有离散动作空间（Discrete Action Space）和连续动作空间（Continuous Action Space）。 利用print()可以打印出相关信息，如： import gym env = gym.make("MountainCar-v0") print(env.action_space) #查看MountainCar-v0的动作空间Discrete(3) print(env.action_space.n) #查看离散动作空间的动作个数3 上述代码运行结果： （gym version = 0.25.2） 大致认识了MountainCar-v0环境后，我们可以跑一下测试代码了： import gym #导入gym env = gym.make("MountainCar-v0") #导入环境MountainCar-v0，你也可以试试其他环境，比如CartPole-v0等 env.reset() #初始化环境 for step in range(1000): #开始交互 env.render() #env.render()方法用于显示环境状态，渲染画面 action = env.action_space.sample() #利用env.action_space.sample()方法在动作空间中随机抽取一个动作，并把这个动作赋给action observation, reward, done, info = env.step(action) #把动作提交给环境，并存储环境反馈的信息 print(observation, reward, done, info) #打印环境反馈的信息 env.close() #env.close()用于关闭显示窗口，应和env.render()成对存在，确保程序正常结束并释 放资源运行结果如下： 注意：下列代码请在gym 0.25.2下运行 目前而言，我们没有介绍任何RL算法，因此这个实验只是一张gym环境的体验卡。 下列代码中BespokeAgent类并不是一个真正意义的智能体，由代码可见，他里面只包含了一些给定的数学表达式，因此他做出的动作只是靠这些表达式进行的，并没有实现真正的学习。因此下列代码只是一个让我们体会agent-env交互的体验代码。不建议直接复制粘贴，动手敲一敲，仔细读一下，会有自己的体会。 完整代码： import gym import numpy as np env = gym.make("MountainCar-v0") #构建实验环境 class BespokeAgent: #自定义的智能体类 def __init__(self, env): pass def decide(self, observation): #决策 position,velocity = observation lb = min(-0.09 * (position + 0.25) ** 2 + 0.03, 0.3 * (position + 0.9) ** 4 -0.008) ub = -0.07 * (position + 0.38) ** 2 +0.07 if lb |
上图的这一段代码其实就可以直接复制粘贴到你的PyCharm中运行，注意这里的gym版本对应的是0.26.2。
上图说：
如上图图3所示：
如上图（图5）所示：
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