DeepMind Acme强化学习框架快速入门指南-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01198/article/details/148575232

DeepMind Acme强化学习框架快速入门指南

acme A library of reinforcement learning components and agents 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/acm/acme

概述

DeepMind Acme是一个用于构建强化学习(RL)系统的模块化框架，它提供了一套标准化的组件和接口，使研究人员能够快速实现和测试各种强化学习算法。本文将带您快速了解如何使用Acme框架构建一个完整的强化学习系统，包括环境定义、网络架构设计和算法实现。

环境准备

在开始之前，我们需要设置好开发环境。Acme支持多种深度学习后端，包括JAX和TensorFlow。以下是环境配置的基本步骤：

安装Acme框架及其依赖项
导入必要的Python模块

from typing import Optional
import collections
from dm_control import suite as dm_suite
import dm_env
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf

from acme import specs
from acme import wrappers
from acme.agents.jax import d4pg
from acme.jax import experiments
from acme.utils import loggers

环境定义

在强化学习中，环境定义了智能体与之交互的世界。Acme使用dm_env.Environment接口来表示环境。我们将创建一个简单的倒立摆平衡任务环境：

def make_environment(seed: int) -> dm_env.Environment:
    # 加载DM Control Suite中的倒立摆平衡任务
    environment = dm_suite.load('cartpole', 'balance')
    
    # 将观测值转换为平坦向量
    environment = wrappers.ConcatObservationWrapper(environment)
    
    # 规范化动作空间到[-1,1]范围
    environment = wrappers.CanonicalSpecWrapper(environment, clip=True)
    
    # 确保环境输出单精度浮点数
    environment = wrappers.SinglePrecisionWrapper(environment)
    
    return environment

这里使用了几个Acme提供的环境包装器：

ConcatObservationWrapper: 将多维观测展平为一维向量
CanonicalSpecWrapper: 规范化动作空间
SinglePrecisionWrapper: 确保数据类型一致性

网络架构设计

Acme中的算法通常需要一个Networks数据结构，它定义了算法所需的各种神经网络组件。对于D4PG算法，我们需要：

确定性策略网络(Policy Network)
分布式评论家网络(Critic Network)

def network_factory(spec: specs.EnvironmentSpec) -> d4pg.D4PGNetworks:
    return d4pg.make_networks(
        spec,
        policy_layer_sizes=(256, 256),  # 策略网络隐藏层大小
        critic_layer_sizes=(256, 256),  # 评论家网络隐藏层大小
    )

这个工厂函数接收环境规格(spec)作为输入，返回配置好的网络结构。隐藏层大小可以根据任务复杂度进行调整。

算法配置

D4PG(分布式深度确定性策略梯度)是DDPG算法的一个变种，它使用分布式评论家网络和n-step回报。我们通过D4PGConfig来配置算法参数：

d4pg_config = d4pg.D4PGConfig(
    learning_rate=3e-4,  # 学习率
    sigma=0.2           # 探索噪声标准差
)
d4pg_builder = d4pg.D4PGBuilder(d4pg_config)

关键参数说明：

learning_rate: 控制参数更新的步长
sigma: 探索噪声的标准差，影响探索策略的随机性

实验日志记录

为了跟踪训练进度和评估结果，我们需要配置日志系统。Acme提供了多种日志记录器，这里我们使用内存日志器：

logger_dict = collections.defaultdict(loggers.InMemoryLogger)

def logger_factory(
    name: str,
    steps_key: Optional[str] = None,
    task_id: Optional[int] = None,
) -> loggers.Logger:
    del steps_key, task_id
    return logger_dict[name]

这种配置方式允许我们在实验结束后访问记录的数据，便于分析和可视化。

实验配置与运行

将上述组件整合到一个实验中：

experiment_config = experiments.ExperimentConfig(
    builder=d4pg_builder,            # 算法构建器
    environment_factory=make_environment,  # 环境工厂
    network_factory=network_factory,       # 网络工厂
    logger_factory=logger_factory,         # 日志工厂
    seed=0,                               # 随机种子
    max_num_actor_steps=50_000            # 最大训练步数
)

运行实验：

experiments.run_experiment(
    experiment=experiment_config,
    eval_every=1000,      # 每1000步评估一次
    num_eval_episodes=1   # 每次评估运行1个回合
)

结果可视化

训练完成后，我们可以绘制训练曲线来观察算法性能：

%matplotlib inline
df = pd.DataFrame(logger_dict['evaluator'].data)
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.title('训练回合回报')
plt.xlabel('训练回合')
plt.ylabel('回合回报')
plt.plot(df['actor_episodes'], df['episode_return'], label='训练回合回报')

在倒立摆平衡任务中，最大可能得分为1000(每个回合最多1000步)，我们的目标是让曲线尽可能接近这个值。