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前言

代码实现在:https://github.com/wild-firefox/FreeRL
欢迎star

参考

• 动手学强化学习
• elegentRL
• DRL-code-pytorch
• easy-rl
• maddpg-pettingzoo-pytorch
• 深度强化学习
• reinforcement-learning-algorithm
• DRL-Pytorch
• cleanRL

目的是写出像TD3作者那样简单易懂的DRL代码,
由于参考了ElegentRL和Easy的库,from easy to elegent 故起名为freeRL,
free也是希望写出的代码可以随意的,自由的从此代码移植到自己的代码上。

python环境

python 3.11.9
torch 2.3.1+cu121
gymnasium[all] 0.29.1
pygame 0.25.2 # 这个版本和gymnasium[all]0.29.1兼容

效果

在参数没有精细调整的情况下，在大多数的环境已能适用。
用DQN算法在LunarLander-v2环境下训练500个轮次的3个seed的效果：线为均值，阴影为方差

用 seed = 0 训练的模型评估,评估100个不同的seed的结果。

随机选择其中一个seed的结果，渲染环境。

已复现结果

1.DQN
2.DQN_Double
3.DQN_Dueling
4.DQN_PER
5.DQN_Noisy
6.DQN_N_Step
7.DQN_Categorical
8.DQN_Rainbow

其中：
1 实现在DQN_file/DQN.py
2-8 实现在DQN_file/DQN_with_tricks.py

综述

为了便于对算法的理解和改动，我将一个整体的算法训练和评估分离开来。

DQN_file
├── learning_curves
│   ├── env_name_1
│	│   ├── DQN_3_seed.npy
│   │   └── DQN.png
│   └── env_name_2
├── results
│   ├── env_name_1
│	│	├── DQN_1
│	│	│	├── DQN_seed_0.npy
│	│	│	├── DQN.pt
│	│	│	├── evaluate.gif
│	│	│	├── evaluate.png
│	│	│	└── events.out.tfevents.
│	│	├── DQN_2
│	│	└── DQN_3
│   └── env_name_2
├── plot_learning_curves.py
├── evaluate.py
├── Buffer.py
└── DQN.py

首先看最下面几个具体的py文件
1.evaluate.py 实现评估。
2.plot_learning_curves.py实现多个seed的学习曲线的绘制和算法比较。
3.DQN.py 实现算法。
4.Buffer.py 实现经验池，经验池基本通用。

以DQN.py为算法.py举例

DQN.py（主要）

建议边打开github上DQN.py的代码边看。

算法实现

一个深度强化学习算法分三个部分实现：
1.Agent类:包括actor、critic、target_actor、target_critic、actor_optimizer、critic_optimizer、
2.DQN算法类:包括select_action,learn、save、load等方法,为具体的算法细节实现
3.main函数:实例化DQN类,主要参数的设置,训练、测试、保存模型等

这三个部分均在DQN.py里实现。

参数修改

参数修改 改三处：
1.MLP的hidden （此参数往往在第一部分开头实现）
2.main中args
3.dis_to_con中的离散转连续空间维度（针对无法转成连续域的算法，例：DQN）

对于1.需要单独修改的理由
hidden的层数和个数容易变化，且RL的许多的算法创新实现在MLP(Qnet，Actor，Critic处）会有新增参数。
对于2.
args 为主要的参数，算法独有或共有或保存位置的修改。
对于3.
主要针对DQN只能对离散环境适用，不能对连续环境适用，进行的转换。
将动作分配成多维的离散动作，使得算法可以适用，相对的，在采样环境时，需要将离散的动作转换成连续的动作。

基本的参数没有精细调整，这里DQN使用离散环境MountainCar-v0为基准来调整参数，以此能收敛为目标了，后发现此参数可以适用大多数其他环境，但不是全部。
使用MountainCar-v0的理由：环境的目标是到达最高的山峰，但环境中还有个次高的山峰，个人认为可以很好拟合出梯度中的次优解。

细节实现

1.对于不同的算法的实现，在代码中给出论文链接和不同实现。
2.在RL中使用常用的，通用的pytorch代码，易懂。见：【深度强化学习】常常使用的pytorch代码
3.区分env的terminated，truncated
4.区分训练时用的action（例：（-1，1））和env能接受的action_（例：（-3，3））
(区分3，4两点对于收敛有很大帮助。)
5.区分环境采样过程和训练过程，以提高算法的拓展性。
6.以max_episodes为终止条件，但是训练以step为最小单位。

显示训练，保存训练

1.训练时，使用tensorboard来显示实时的学习曲率。

在DQN_file（算法）文件夹下，D:FreeRL/DQN_file 终端里输入：
tensorboard --logdir=results/env_name
在跳出的http://localhost:6008/ 按住ctrl点击进入就行。

tensorboard保存的文件events.out.tfevents.和模型的位置一致。

保存模型的频率设置为总回合的1/4。

2.在results文件夹下，不同环境为文件夹名下，在算法(或算法+trick)为文件夹名里，（results/env_name/DQN_1）保存模型文件（DQN.pt）及其训练时每个episode的return值，以不同seed为区分(DQN_seed_0.npy)（此npy用于后续画学习曲率）

每进行一次训练文件夹后面的数DQN_n，n+1。

Buffer.py

在创建buffer时直接使用zeros来创建，比使用deque来创建在最后使用python基本数据再转成numpy再转成tensor速度要快。
这里使用numpy实现来使它更快一点。（参考elegentrl）

其他一些buffer的实现，都实现在此。

evaluate.py

实现对模型的评估，可设定评估的轮次数，设定是否保存渲染环境gif。

这里seed的设定值须与训练的seed值不同。
由于gymnasium可以设定env的seed。这里将环境的seed值设定为当前遍历的轮次，以实现seed的改变。
在gymnasium中，如果有实现任务所达到的return值，在画评估图时，以此为基线。

环境gif的保存，则是随机挑选其中一个回合进行保存。

此代码所得到的evaluate.png，evaluate.gif均保存在模型所在位置。（results/env/DQN_1/下）

（上述效果的最后两个图）

learning_curves

1.将不同的results/env/algorithm_trick_n下的DQN_seed_n.npy绘制成一个学习曲线
以均值为线，阴影为方差。
2.将比较的多个seed的episode_return 另保存为DQN_3_seed.npy方便后续比较。
3.可以选择是否比较此算法的其他trick算法。

可以设置seed_num大小，取决于你在环境的测试中，实验了几次不同的seed大小，这里仅使用seed =
0,10,100来进行绘制，当然也可以只进行一个seed的绘制。（这里有进行平滑处理，可以设置）

生成的学习曲线图为DQN.py 和保存的DQN_3_seed.npy保存在learning_curves/env/下

（上述效果的第一张图为学习曲线图，已复现的结果为比较图）