Stable-Baselines项目中的预训练与行为克隆技术详解

最新推荐文章于 2025-06-17 09:28:42 发布

石喜宏Melinda

最新推荐文章于 2025-06-17 09:28:42 发布

阅读量335

点赞数 3

CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00736/article/details/148527449

Stable-Baselines项目中的预训练与行为克隆技术详解

stable-baselines A fork of OpenAI Baselines, implementations of reinforcement learning algorithms 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stable-baselines

什么是行为克隆预训练

在强化学习领域，预训练（Pre-Training）是一种常见的技术手段，它可以帮助智能体更快地学习任务。Stable-Baselines项目提供了一种基于行为克隆（Behavior Cloning, BC）的预训练方法，允许开发者使用专家轨迹来初始化强化学习策略。

行为克隆本质上是一种监督学习技术，它将模仿学习问题转化为分类或回归问题。给定专家演示的观察-动作对（即轨迹），策略网络被训练去复制专家的行为：对于特定的观察，策略采取的动作应该与专家采取的动作一致。

行为克隆的应用场景

专家轨迹可以来自多种渠道：

人类演示（如自动驾驶中的人类驾驶数据）
传统控制器（如PID控制器）
已训练好的强化学习智能体
其他规则系统

专家轨迹生成方法

在Stable-Baselines中，生成专家轨迹有两种主要方式：

1. 使用已训练的RL模型生成

from stable_baselines import DQN
from stable_baselines.gail import generate_expert_traj

model = DQN('MlpPolicy', 'CartPole-v1', verbose=1)
# 训练DQN智能体并生成10条轨迹
generate_expert_traj(model, 'expert_cartpole', n_timesteps=int(1e5), n_episodes=10)

2. 使用自定义专家函数生成

import gym
from stable_baselines.gail import generate_expert_traj

env = gym.make("CartPole-v1")

def custom_expert(_obs):
    # 这里可以是任何决策逻辑
    return env.action_space.sample()

# 生成10条专家轨迹
generate_expert_traj(custom_expert, 'custom_expert', env, n_episodes=10)

预训练模型实战

获得专家轨迹后，我们可以用它来预训练强化学习模型：

from stable_baselines import PPO2
from stable_baselines.gail import ExpertDataset

# 加载专家数据集
dataset = ExpertDataset(expert_path='expert_cartpole.npz',
                       traj_limitation=1, batch_size=128)

# 初始化PPO2模型
model = PPO2('MlpPolicy', 'CartPole-v1', verbose=1)

# 进行预训练（1000个epoch）
model.pretrain(dataset, n_epochs=1000)

# 测试预训练后的模型
env = model.get_env()
obs = env.reset()
reward_sum = 0.0

for _ in range(1000):
    action, _ = model.predict(obs)
    obs, reward, done, _ = env.step(action)
    reward_sum += reward
    if done:
        print(f"Episode reward: {reward_sum}")
        reward_sum = 0.0
        obs = env.reset()