ElegantRL项目教程：基于Isaac Gym实现大规模并行强化学习训练-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00497/article/details/148549715

ElegantRL项目教程：基于Isaac Gym实现大规模并行强化学习训练

ElegantRL Massively Parallel Deep Reinforcement Learning. 🔥 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/eleg/ElegantRL

引言

在强化学习领域，训练效率一直是一个关键挑战。传统CPU模拟环境往往成为训练瓶颈，而GPU加速的模拟环境可以显著提升训练速度。本文将介绍如何在ElegantRL框架中利用NVIDIA Isaac Gym实现大规模并行强化学习训练。

Isaac Gym简介

NVIDIA Isaac Gym是一款专为强化学习研究设计的高性能机器人物理仿真环境，具有以下突出特点：

GPU加速仿真：利用NVIDIA PhysX物理引擎，在单工作站上实现数千个环境的并行仿真
高性能传感器：提供位置、速度、力和扭矩等多种高保真传感器数据
直接Tensor访问：通过Python Tensor API直接访问物理缓冲区，无需经过CPU瓶颈
机器人模型支持：支持导入URDF和MJCF文件，自动进行3D网格的凸分解

Isaac Gym特别适合需要大规模并行仿真的连续控制任务，如机器人操作和运动控制等场景。

性能对比实验

我们以Ant(蚂蚁)和Humanoid(人形机器人)两个典型机器人控制任务为例，在DGX-2服务器上对比了ElegantRL-podracer与RLlib的性能表现。

实验设置

算法：ElegantRL使用PPO算法，RLlib使用DD-PPO算法
参数统一：神经网络结构、总训练步数/时间、worker数量、GPU/CPU资源等保持一致
关键参数：
- 批量大小：1024
- 学习率：0.001
- 回放缓冲区大小：4096

评估指标

奖励vs训练时间：反映算法收敛速度、通信开销和调度效率
奖励vs样本数：考察GPU大规模并行仿真能力和算法性能

实验结果显示，ElegantRL在这两个任务上都表现出了优异的训练效率和性能。

在ElegantRL中使用Isaac Gym

ElegantRL提供了IsaacVecEnv封装器来简化Isaac Gym环境的使用流程：

环境配置

from elegantrl.envs.IsaacGym import IsaacVecEnv, IsaacOneEnv
import isaacgym
import torch  # 注意：在导入IsaacGym模块后再导入torch

env_func = IsaacVecEnv
env_args = {
    'env_num': 4096,        # 并行环境数量
    'env_name': 'Ant',      # 环境名称
    'max_step': 1000,       # 每个episode最大步数
    'state_dim': 60,        # 状态维度
    'action_dim': 8,        # 动作维度
    'if_discrete': False,   # 是否为离散动作空间
    'target_return': 14000.0,  # 目标回报值
    
    'device_id': None,      # 由worker设置
    'if_print': False,      # 默认不打印调试信息
}

训练流程

配置好环境和参数后，训练流程与其他环境一致：

from elegantrl.agents.AgentPPO import AgentPPO
from elegantrl.run import train_and_evaluate_mp

# 初始化参数
args = Arguments(agent=AgentPPO, env_func=env_func, env_args=env_args)

# 设置评估环境
args.eval_env_func = IsaacOneEnv
args.eval_env_args = args.env_args.copy()
args.eval_env_args['env_num'] = 1  # 评估环境数量设为1

# 设置超参数
args.net_dim = 2 ** 9          # 网络维度
args.batch_size = args.net_dim * 4  # 批量大小
args.target_step = args.max_step    # 目标步数
args.repeat_times = 2 ** 4     # 重复次数

# 训练和评估间隔设置
args.save_gap = 2 ** 9         # 模型保存间隔
args.eval_gap = 2 ** 8        # 评估间隔
args.eval_times1 = 2 ** 0      # 评估次数1
args.eval_times2 = 2 ** 2      # 评估次数2

# 资源设置
args.worker_num = 1            # worker数量
args.learner_gpus = 0          # 学习器GPU编号

# 开始训练
train_and_evaluate_mp(args)