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DQN初探之学习"Breakout-v0"

本文记录了我初次使用DQN训练agent完成Atari游戏之"Breakout-v0"的过程。整个过程仿照DeepMind在nature发表的论文"Human-level control through deep reinforcement learning"。

1.gym环境之"Breakout-v0"

1.1.环境的状态空间和动作空间

首先确定"Breakout-v0"的动作空间和状态空间，其状态是游戏截图。

env = gym.make('Breakout-v0')print(env.observation_space)  # Box(0, 255, (210, 160, 3), uint8)print(env.action_space)  # Discrete(4)env.reset()observation = env.reset()print(observation.shape)  # (210, 160, 3) h, w, c

由上可以知道，"Breakout-v0"的状态空间和动作空间的基本情况：

• “observation space”：Box(0, 255, (210, 160, 3), uint8)，每一个状态都是一张游戏截图，分辨率为$210\times 160\times 3(h,w,c)$，每一个像素取值在0~255；
• “action space”：Discrete(4)，有四个动作$(0,1,2,3)$。

上述两个空间都是gym中的抽象类space的实例化。space有两个常用的方法：

• contains(x)：检查"x"是否属于该空间；
• sample()：随机从空间中返回一个采样值。

env = gym.make('Breakout-v0')action_space = env.action_spaceprint(action_space.contains(2))  # Trueprint(action_space.sample())  # 3

gym的第一步通常是使用make得到一个游戏环境，如"Breakout-v0"。这个环境是抽象类env的实例化，通常具有以下属性和方法：

• observation_space：环境的状态空间；
• action_space：环境的动作空间；
• reset()：重置环境为初始状态，并且返回该初始状态；
• step()：agent与环境交互的接口。它会接受一个动作，然后返回更新后的环境状态、奖励、结束标识符以及其它相关游戏信息。

env = gym.make('Breakout-v0')env.reset()observation, reward, done, info = env.step(env.action_space.sample())print(observation)  # (210, 160, 3) print(reward)  # scalarprint(done)  # boolprint(info)  # {'ale.lives': 5}

1.2.Wrapper

gym除了上述功能外，还有一个强大的自定义工具Wrapper。Wrapper是env的子类，其构造函数只接受一个参数：env的实例化对象。通过这个抽象类，我们可以对env的功能进行一些扩展。比如，可以自定义step()或reset()，改变环境的状态输出；也可以对奖励进行一些处理等等。

此外，为了处理更加特殊的情况，gym还对Wrapper扩展了三个子类，使其可以单独对状态、动作和奖励进行处理。

• ObservationWrapper：observation(obs)
• ActionWrapper：action(act)
• RewardWrapper：reward(rew)

接下来以ActionWrapper为例，说明如何使用该类对动作进行处理。以下代码是ActionWrapper的源码。可以发现，ActionWrapper的step()并没有直接接受输入的action，而是先使用action()进行了某些处理。 但是处理方法并没有定义，这里就需要我们对该方法根据使用需要重新定义该函数。

# gym源码class ActionWrapper(Wrapper):    def reset(self, **kwargs):        return self.env.reset(**kwargs)    def step(self, action):        return self.env.step(self.action(action))    def action(self, action):        raise NotImplementedError    def reverse_action(self, action):        raise NotImplementedError

以下是对action()的重定义，用定义好的ActionWrapper封装env后，程序就会在使用step()时自动调用action()对输入动作进行处理。

# 自定义动作class RandomActionWrapper(gym.ActionWrapper):    def __init__(self, env, epsilon=0.1):        super(RandomActionWrapper, self).__init__(env)        self.epsilon = epsilon    def action(self, action):        if random() > self.epsilon:            print("it is random!")            return self.env.action_space.sample()        else:            return action

举例和解读了常见的Wrapper，这些Wrapper就是DeepMind在论文中提出的一些处理过程。

除此之外，其实通过gym.make()获得的环境本身也是经过封装的。使用env.unwrapper可以获得最原始的环境。比如，使用gym.make('CartPole-v0')获得的环境存在最大迭代次数为200次的设置，但是env.unwrapper就没有这种限制了。

env.unwrapper存在一些方法可以让我们理解该环境的一些内容：

• “env.unwrapped.get_action_meanings()”：返回字符列表，表示动作空间每一个对应动作的含义；

  env = gym.make("Breakout-v0")env.action_space  # Discrete(4) [0, 1, 2, 3]env.unwrapped.get_action_meanings()  # ['NOOP', 'FIRE', 'RIGHT', 'LEFT']

1.3.Monitor

如果你想记录agent的训练过程，那么Monitor是一个很好的工具。只需要对环境做一个简单的封装，Monitor就可以实现很多有用的功能。但需要注意的是，使用该工具必须要确保系统具有FFmpeg功能，否则程序会报错。最简单的做法就是安装FFmpeg。在Windows环境下，可以使用命令conda install -c conda-forge ffmpeg进行安装。

env = gym.make("Breakout-v0")# argument2: save path# argument3(force): if force=False，then the save folder shouldn't exist.env = gym.wrappers.Monitor(env, "recording", force=True)

2.创建经验回放类

DQN中的一个重要机制就是经验回放机制，它是为了打破训练数据之间的相关性而专门设置的。在深度学习中，通常会假设训练数据是相互独立的。但是在强化学习中，这种假设并不成立。因为，它的学习资料是各组相互关联的MDP序列。

为了打破训练数据之间的相关性，DQN会专门设置一个经验池，用于储存经历过的状态序列$(x_i,a_i,r_{i+1},x_{i+1})$。然后，DQN会从经验池中随机抽取"batch_size"组序列用于神经网络的训练。在提出DQN的论文中，把经验池的大小设置为1,000,000，即可以存放这个数量的序列。

First, we use a technique known as experience replay23 in which we store the agent’s experiences at each time-step, $e_t=(s_t,a_t,r_t,s_{t+1})$, in a data set $D_t=e_1,\dots ,e_t$, pooled over many episodes (where the end of an episode occurs when a terminal state is reached) into a replay memory.

经验回放池需要实现以下功能：

• 创建一个储存memory的变量作为经验池，用于储存所有的memory；
• 实现经验池的随机采样功能，即可以从经验池中随机选择任意数量的样本作为训练资料；
• 对memory进行重组，返回由最近的k个memory组成的obs$(k\times c,h,w)$，训练时的一个batch的资料大小应为$(b,k\times c,h,w)$。以"Breakout-v0"为例，每次会以当前的最近的k帧图片作为输入，使用网络找到价值最高的动作。那么同样地，下一个状态的维度也应该是$(k\times c,h,w)$；

关于第三个功能，即把k帧图像重构为一组状态输入，存在以下三种情况特殊处理：

1. 若索引号小于k，且经验池未填满，该如何处理？
2. 若索引号小于k，但经验池已填满，该如何处理？
3. 若k帧图像中，其中的某帧图像是终止图像（即游戏结束），该如何处理之后的图像？

由于经验池的容量是固定的，当经验池填满后，算法会根据先进先出的原则移除最早的数据。因此，对于第2种情况，我们需要进行经验的首尾拼接。

关于剩余2种情况，一种方法是用0填充不足的图像；当然，也可以不处理这种情况。

下面详细分析以上几种特殊情况的处理方法（注：从后往前检测）：

• situation 1 (no situation 3)

  假设需要4帧图像，但是目前经验池中只有2帧，则取该2帧图像，剩余2帧图像用0补足。

• situation 1 (with situation 3)

  假设需要4帧图像，但是目前经验池中只有3帧。取停止标志后的那些帧，剩余的用0补足。

• situation 2 (no situation 3)

  假设需要4帧图像，但是前2帧是经验池的最后两帧，后2帧是经验池的开始2帧。将这4帧拼接。

• situation 2 (no situation 3)

  假设需要4帧图像，但是前2帧是经验池的最后两帧，后2帧是经验池的开始2帧。

  • 停止标志出现在前2帧

    取后两帧和停止标志后的那些帧，剩余的用0补足。

  • 停止标志出现在后2帧

    取停止标志后的那些帧，剩余的用0补足。

• situation 3

  取停止标志后的那些帧，剩余的用0补足。

3.target net

DQN与其它使用神经网络训练强化学习的方法不同，它把target网络和预测网络分开了。两个网络采样相同的网络结构，但是target网络不参与模型的训练，而是每隔一定时间加载预测网络的参数。

The second modification to online Q-learning aimed at further improving the stability of our method with neural networks is to use a separate network for generating the targets yj in the Q-learning update. More precisely, every C updates we clone the network Q to obtain a target network $\hat{Q}$ and use$\hat{Q}$ for generating the Q-learning targets $y_j$ for the following C updates to Q.

这样处理可以让算法更加稳定，减少策略更新时的振荡。

4.其它技巧

DeepMind在论文中还提出了很多可以提高算法性能的trick。这些数据处理的过程通常都可以使用Wrapper对环境进行改写，上文的重组k帧图像的过程也可以放在Wrapper中处理。

下面简要介绍DeepMind的一些小技巧：

• 对Atari游戏截图$(210\times 160\times 3)$做预处理，灰度化和尺寸裁剪后，新图像的维度为$(84\times 84\times 1)$；
• 取两帧相邻的图像，取两者之间的最大值作为输出图像，这样可以消除那些闪烁的像素（仅出现在奇数帧或偶数帧）；
• 把环境输出的奖励裁剪到$(-1,1)$；
• 使用frame-skipping技术，对于k帧相邻图像只计算一个动作。比如，取一帧图像使用神经网络得到一个动作，之后的$(k-1)$帧仍然使用该动作。这样可以减少计算代价，提高训练效率；
• 把网络的训练误差$|r+\gamma {\max }_{a^{\prime }}Q(s^{\prime },a^{\prime };{\theta }_i^{-})-Q(s,a;{\theta }_i)|$裁剪到$(-1,1)$。

其它内容可以查看DeepMind发表的论文"Human-level control through deep reinforcement learning"。

关于DQN的代码实现，我放在了。我是基于Pytorch实现的，torch版本为1.8.1。由于本人没有专门跑深度学习的配置，因此只跑了900000次就结束了。从结果看，agent的得到的平均奖励还是有明显提升的。

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