使用 JAX 构建强化学习 agent，并借助 TensorFlow Lite 将其部署到 Android 应用中

Posted 2022-12-16 谷歌开发者

发布人: 技术推广工程师 魏巍

在我们之前发布的文章《一个新的 TensorFlow Lite 示例应用：棋盘游戏》中，展示了如何使用 TensorFlow 和 TensorFlow Agents 来训练强化学习 (RL) agent，使其玩一个简单的棋盘游戏 "Plane Strike"。我们还将训练后的模型转换为 TensorFlow Lite，然后将其部署到功能完备的 android 应用中。本文，我们将演示一种全新路径: 使用 Flax/JAX 训练相同的强化学习 agent，然后将其部署到我们之前构建的同一款 Android 应用中。我们已经在 tensorflow/examples 代码库中开放了完整的源代码以供您参考。

• Flax
  

  https://flax.readthedocs.io/

• JAX
  

  https://jax.readthedocs.io/

• tensorflow/examples
  

  https://github.com/tensorflow/examples/blob/master/lite/examples/reinforcement_learning/ml/tf_and_jax/training_jax.py

简单回顾一下游戏规则: 我们基于强化学习的 agent 需要根据真人玩家的棋盘位置预测击打位置，以便能早于真人玩家完成游戏。如需进一步了解游戏规则，请参阅我们之前发布的文章。

△ "Plane Strike" 游戏演示

背景: JAX 和 TensorFlow

JAX 是一个与 NumPy 类似的内容库，由 Google Research 部门专为实现高性能计算而开发。JAX 使用 XLA 针对 GPU 和 TPU 优化的程序进行编译。

• JAX
  

  https://github.com/google/jax

• XLA
  

  https://tensorflow.google.cn/xla

• TPU
  

  https://cloud.google.com/tpu

而 Flax 则是在 JAX 基础上构建的一款热门神经网络库。研究人员一直在使用 JAX/Flax 来训练包含数亿万个参数的超大模型 (如用于语言理解和生成的 PaLM，或者用于图像生成的 Imagen)，以便充分利用现代硬件。

• Flax
  

  https://github.com/google/flax

• PaLM
  

  https://ai.googleblog.com/2022/04/pathways-language-model-palm-scaling-to.html

• Imagen
  

  https://imagen.research.google/

如果您不熟悉 JAX 和 Flax，可以先从 JAX 101 教程和 Flax 入门示例开始。

• JAX 101 教程
  

  https://jax.readthedocs.io/en/latest/jax-101/index.html

• Flax 入门示例
  

  https://flax.readthedocs.io/en/latest/getting_started.html

2015 年底，TensorFlow 作为 Machine Learning (ML) 内容库问世，现已发展为一个丰富的生态系统，其中包含用于实现 ML 流水线生产化 (TFX)、数据可视化 (TensorBoard)，和将 ML 模型部署到边缘设备 (TensorFlow Lite) 的工具，以及在网络浏览器上运行的装置，或能够执行 javascript (TensorFlow.js) 的任何装置。

• TFX
  

  https://tensorflow.google.cn/tfx

• TensorBoard
  

  https://tensorboard.dev/

• TensorFlow Lite
  

  https://tensorflow.google.cn/lite

• TensorFlow.js
  

  https://tensorflow.google.cn/js

在 JAX 或 Flax 中开发的模型也可以利用这一丰富的生态系统。方法是首先将此类模型转换为 TensorFlow SavedModel 格式，然后使用与它们在 TensorFlow 中原生开发相同的工具。

• SavedModel
  

  https://tensorflow.google.cn/guide/saved_model

如果您已经拥有经 JAX 训练的模型并希望立即进行部署，我们整合了一份资源列表供您参考: 

• 视频 "使用 TensorFlow Serving 为 JAX 模型提供服务"，展示了如何使用 TensorFlow Serving 部署 JAX 模型: 

  https://youtu.be/I4dx7OI9FJQ?t=36

• 文章《借助 TensorFlow.js 在网络上使用 JAX》，对如何将 JAX 模型转换为 TFJS，并在网络应用中运行进行了详细讲解: 

  https://blog.tensorflow.org/2022/08/jax-on-web-with-tensorflowjs.html

• 本篇文章演示了如何将 Flax/JAX 模型转换为 TFLite，并在原生 Android 应用中运行该模型。

总而言之，无论您的部署目标是服务器、网络还是移动设备，我们都会为您提供相应的帮助。

使用 Flax/JAX 实现游戏 agent

将目光转回到棋盘游戏。为了实现强化学习 agent，我们将会利用与之前相同的 OpenAI gym 环境。这次，我们将使用 Flax/JAX 训练相同的策略梯度模型。回想一下，在数学层面上策略梯度的定义是: 

• OpenAI gym
  

  https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/reinforcement_learning/ml/tf_and_jax/gym_planestrike/gym_planestrike/envs

其中: 

• T: 每段的时步数，各段的时步数可能有所不同

• st: 时步上的状态 t

• at: 时步上的所选操作 t 指定状态 s

• πθ: 参数为 θ 的策略

• R(*): 在指定策略下，收集到的奖励

我们定义了一个 3 层 MLP 作为策略网络，该网络可以预测 agent 的下一个击打位置。

class PolicyGradient(nn.Module):
  """Neural network to predict the next strike position."""


@nn.compact
  def __call__(self, x):
    dtype = jnp.float32
    x = x.reshape((x.shape[0], -1))
    x = nn.Dense(
        features=2 * common.BOARD_SIZE**2, name='hidden1', dtype=dtype)(
           x)
    x = nn.relu(x)
    x = nn.Dense(features=common.BOARD_SIZE**2, name='hidden2', dtype=dtype)(x)
    x = nn.relu(x)
    x = nn.Dense(features=common.BOARD_SIZE**2, name='logits', dtype=dtype)(x)
    policy_probabilities = nn.softmax(x)
    return policy_probabilities

在我们训练循环的每次迭代中，我们都会使用神经网络玩一局游戏、收集轨迹信息 (游戏棋盘位置、采取的操作和奖励)、对奖励进行折扣，然后使用相应轨迹训练模型。

for i in tqdm(range(iterations)):
   predict_fn = functools.partial(run_inference, params)
   board_log, action_log, result_log = common.play_game(predict_fn)
   rewards = common.compute_rewards(result_log)
   optimizer, params, opt_state = train_step(optimizer, params, opt_state,
                                             board_log, action_log, rewards)

在 train_step() 方法中，我们首先会使用轨迹计算损失，然后使用 jax.grad() 计算梯度，最后，使用 Optax (用于 JAX 的梯度处理和优化库) 来更新模型参数。

def compute_loss(logits, labels, rewards):
  one_hot_labels = jax.nn.one_hot(labels, num_classes=common.BOARD_SIZE**2)
  loss = -jnp.mean(
      jnp.sum(one_hot_labels * jnp.log(logits), axis=-1) * jnp.asarray(rewards))
  return loss


def train_step(model_optimizer, params, opt_state, game_board_log,
              predicted_action_log, action_result_log):
"""Run one training step."""

  def loss_fn(model_params):
    logits = run_inference(model_params, game_board_log)
    loss = compute_loss(logits, predicted_action_log, action_result_log)
    return loss

  def compute_grads(params):
    return jax.grad(loss_fn)(params)

  grads = compute_grads(params)
  updates, opt_state = model_optimizer.update(grads, opt_state)
  params = optax.apply_updates(params, updates)
  return model_optimizer, params, opt_state


@jax.jit
def run_inference(model_params, board):
  logits = PolicyGradient().apply('params': model_params, board)
  return logits

• Optax
  

  https://github.com/deepmind/optax

这就是训练循环。如下图所示，我们可以在 TensorBoard 中观察训练进度；其中，我们使代理指标 "game_length" (完成游戏所需的步骤数) 来跟踪进度: 若 agent 变得更聪明，它便能以更少的步骤完成游戏。

将 Flax/JAX 模型转换为 TensorFlow Lite 并与 Android 应用集成

完成模型训练后，我们使用 jax2tf (一款 TensorFlow-JAX 互操作工具)，将 JAX 模型转换为 TensorFlow concrete function。最后一步是调用 TensorFlow Lite 转换器来将 concrete function 转换为 TFLite 模型。

# Convert to tflite model
 model = PolicyGradient()
 jax_predict_fn = lambda input: model.apply('params': params, input)


 tf_predict = tf.function(
     jax2tf.convert(jax_predict_fn, enable_xla=False),
     input_signature=[
         tf.TensorSpec(
             shape=[1, common.BOARD_SIZE, common.BOARD_SIZE],
             dtype=tf.float32,
             name='input')
     ],
     autograph=False,
 )


 converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_concrete_functions(
     [tf_predict.get_concrete_function()], tf_predict)


 tflite_model = converter.convert()


 # Save the model
 with open(os.path.join(modeldir, 'planestrike.tflite'), 'wb') as f:
   f.write(tflite_model)

• jax2tf
  

  https://github.com/google/jax/tree/main/jax/experimental/jax2tf

经 JAX 转换的 TFLite 模型与任何经 TensorFlow 训练的 TFLite 模型会有完全一致的行为。您可以使用 Netron 进行可视化:

△ 使用 Netron 对 Flax/JAX 转换的 TFLite 模型进行可视化

我们可以使用与之前完全一样的 Java 代码来调用模型并获取预测结果。

convertBoardStateToByteBuffer(board);
tflite.run(boardData, outputProbArrays);
float[] probArray = outputProbArrays[0];
int agentStrikePosition = -1;
float maxProb = 0;
for (int i = 0; i < probArray.length; i++) 
  int x = i / Constants.BOARD_SIZE;
  int y = i % Constants.BOARD_SIZE;
  if (board[x][y] == BoardCellStatus.UNTRIED && probArray[i] > maxProb) 
    agentStrikePosition = i;
    maxProb = probArray[i];
  

总结

本文详细介绍了如何使用 Flax/JAX 训练简单的强化学习模型、利用 jax2tf 将其转换为 TensorFlow Lite，以及将转换后的模型集成到 Android 应用。

现在，您已经了解了如何使用 Flax/JAX 构建神经网络模型，以及如何利用强大的 TensorFlow 生态系统，在几乎任何您想要的位置部署模型。我们十分期待看到您使用 JAX 和 TensorFlow 构建出色应用！

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