强化学习从PG到PPO（基于百度飞桨PaddlePaddle+PARL）

Posted 2022-10-17 tostq

前段时间抽空学习了《百度强化学习基础课程》强化学习7日打卡营-世界冠军带你从零实践，总共七天的视频+线上作业（视频地址：世界冠军带你从零实践强化学习），让我这个小白基本对于强化学习有了简单的理解，知识虽然是灌进脑袋里，但仍是一团浆糊，好记性不如烂笔头，后续会多写笔记整理下自己的对于课程所学的理解、思考和发散，今天先从最简单的PG算法开始，然后到最近刚有了解的PPO算法。

PG算法原理

PG算法即是基于策略（Policy-based），不同于Value-based的算法的Q函数，其是直接优化策略函函数，在深度强化学习中，其一般是采用神经网络拟合策略函数π(s,a)，而优化的目标是策略函数的期望回报，即所有策略路径同策略路径发生概率p的加权和，当迭代次数足够的情况，可以用所有迭代的策略路径回报的平均值来表示。

在paddle中使用PG是非常简单的，通过如下调用PG算法

from parl.algorithms import PolicyGradient

然后可以用paddle创建一个简单的模型。

class Model(parl.Model):
    def __init__(self, act_dim):
        act_dim = act_dim
        hid1_size = act_dim * 10

        self.fc1 = layers.fc(size=hid1_size, act='tanh')
        self.fc2 = layers.fc(size=act_dim, act='softmax')

    def forward(self, obs):  # 可直接用 model = Model(5); model(obs)调用
        out = self.fc1(obs)
        out = self.fc2(out)
        return out

之后定义Agent，然后按如下就能完成PG框架的配置~

# 根据parl框架构建agent
model = Model(act_dim=act_dim)
alg = PolicyGradient(model, lr=LEARNING_RATE)
agent = Agent(alg, obs_dim=obs_dim, act_dim=act_dim)

回到PPO的实现

PPO论文地址：https://arxiv.org/abs/1707.06347

对于PG算法来说，最大的问题是在策略参数更新后，还要需要重新使用同环境互动收集数据再进行下一轮迭代，PPO算法是利用了重要性采样的思想，在不知道策略路径的概率p情况下，通过模拟一个近似的q分布，只要p同q分布不差得太远，通过多轮迭代可以快速参数收敛。

如何去实现这个重要性采样呢？PPO结合AC框架， agent由两部分组成，Actor负责与环境互动收集样本，等同于原来PG的情况，其更新即PPO梯度的更新，添加了Critic，负责评判actor的动作好坏，实际上就是重要性采样了。

class Model(parl.Model):
    def __init__(self, act_dim):
        self.actor_model = ActorModel(act_dim)
        self.critic_model = CriticModel()

    def policy(self, obs):
        return self.actor_model.policy(obs)

    def value(self, obs, act):
        return self.critic_model.value(obs, act)

    def get_actor_params(self):
        return self.actor_model.parameters()


class ActorModel(parl.Model):
    def __init__(self, act_dim):
        hid_size = 100

        self.fc1 = layers.fc(size=hid_size, act='relu')
        self.fc2 = layers.fc(size=act_dim, act='tanh')

    def policy(self, obs):
        hid = self.fc1(obs)
        means = self.fc2(hid)
        return means


class CriticModel(parl.Model):
    def __init__(self):
        hid_size = 100

        self.fc1 = layers.fc(size=hid_size, act='relu')
        self.fc2 = layers.fc(size=1, act=None)

    def value(self, obs, act):
        concat = layers.concat([obs, act], axis=1)
        hid = self.fc1(concat)
        Q = self.fc2(hid)
        Q = layers.squeeze(Q, axes=[1])
        return Q

完成了模型的设置，在算法上重点在于如下两个模型的学习更新参数（在parl可以直接调用）

Actor模型优化的LOSS，其中KL是参数是描述新旧π(s,a)的相似程度的散度

Critic模型优化的LOSS

具体代码如下：

def Actor_learn(self, obs, actions, reward, beta=None):
    """
    """
    # 之前策略函数q
    old_means, old_logvars = self.old_policy_model.policy(obs)
    old_means.stop_gradient = True
    old_logvars.stop_gradient = True
    # 给定均值及方差，计算actions的log概率函数
    old_logprob = self._calc_logprob(actions, old_means, old_logvars)
    # 现在的策略函数p
    means, logvars = self.model.policy(obs)
    logprob = self._calc_logprob(actions, means, logvars)
    # 新旧策略函数p及q的KL散度
    kl = self._calc_kl(means, logvars, old_means, old_logvars)
    kl = layers.reduce_mean(kl)
    # 以下对应于PPO参数更新LOSS
    loss1 = - layers.reduce_mean(reward * layers.exp(logprob - old_logprob))
    loss2 = kl * beta
    loss = loss1 + loss2
    
    optimizer = fluid.optimizer.AdamOptimizer(self.policy_lr)
    optimizer.minimize(loss)
    return loss, kl

def Critic_learn(self, obs, val):
    """ 
    """
    predict_val = self.model.value(obs)
    # LOSS
    loss = layers.square_error_cost(predict_val, val)
    loss = layers.reduce_mean(loss)
    optimizer = fluid.optimizer.AdamOptimizer(self.value_lr)
    optimizer.minimize(loss)
    return loss

在运行时可以先用一个简单的环境跑下程序，看看能否跑通，训练时参数能否收敛~

from gridworld import FrozenLakeWapper
env = gym.make("FrozenLake-v0", is_slippery=False)  # 0 left, 1 down, 2 right, 3 up
#env = gym.make("CliffWalking-v0")  # 0 up, 1 right, 2 down, 3 left
env = FrozenLakeWapper(env)

这里非常推荐大家使用parl例子的里gridword.py文件https://github.com/PaddlePaddle/PARL/blob/develop/examples/tutorials/lesson1/gridworld.py，可以直接渲染出运行环境

最后再吹一拨parl，其里面已经集群了算法和例子，调用起来非常方便~，另外还可以上百度飞桨平台https://aistudio.baidu.com/，里面有许多深度学习的课程。