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【浏览器跑Python】交互式Python学习

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OpenAI gym 环境库

作者: 莫烦编辑: 莫烦发布于: 2017-02-26

学习资料:

全部代码
什么是 DQN 短视频
OpenAI gym 官网
本节内容的模拟视频效果:
- CartPole: Youtube, Youtube
- Mountain Car: Youtube, Youtube

要点¶

手动编环境是一件很耗时间的事情, 所以如果有能力使用别人已经编好的环境, 可以节约我们很多时间. OpenAI gym 就是这样一个模块, 他提供了我们很多优秀的模拟环境. 我们的各种 RL 算法都能使用这些环境. 不过 OpenAI gym 暂时只支持 MacOS 和 Linux 系统. Windows 已经支持, 但是听说还没有全面支持, 大家时不时查看下官网, 可能就有惊喜. 是在等不及更新了, 也行用 tkinter 来手动编写一下环境. 这里有我制作的很好的 tkinter 入门教程, 之前的 maze 环境也是用 tkinter 编出来的. 大家可以仿照这个文件编写就 ok 啦. 或者还可以玩玩更厉害的, 想 OpenAI 一样, 使用 pyglet 模块来编写, 我做了一个从环境开始编写的强化学习实战.

安装 gym¶

在 MacOS 和 Linux 系统下, 安装 gym 很方便, 首先确定你是 python 2.7 或者 python 3.5 版本. 然后在你的 terminal 中复制下面这些. 但是 gym 暂时还不完全支持 Windows, 不过有些虚拟环境已经的到了支持, 想立杆子那个已经支持了. 所以接下来要说的安装方法只有 MacOS 和 Linux 的. Windows 用户的安装方式应该也差不多, 如果 Windows 用户遇到了问题, 欢迎在留言区分享解决的方法.

# python 2.7, 复制下面
$ pip install gym

# python 3.5, 复制下面
$ pip3 install gym

如果没有报错, 恭喜你, 这样你就装好了 gym 的最基本款, 可以开始玩以下游戏啦:

algorithmic
toy_text
classic_control (这个需要 pyglet 模块)

如果在安装中遇到问题. 可能是缺少了一些必要模块, 可以使用下面语句来安装这些模块(安装时间可能有点久):

# MacOS:
$ brew install cmake boost boost-python sdl2 swig wget

# Ubuntu 14.04:
$ apt-get install -y python-numpy python-dev cmake zlib1g-dev libjpeg-dev xvfb libav-tools xorg-dev python-opengl libboost-all-dev libsdl2-dev swig

如果想要玩 gym 提供的全套游戏, 下面这几句就能满足你:

# python 2.7, 复制下面
$ pip install gym[all]

# python 3.5, 复制下面
$ pip3 install gym[all]

CartPole 例子¶

之前我编写的 maze_env 基本上是按照 gym 环境格式写的, 所以你换成 gym 格式会很简单.

接下来我们对应上面的算法, 来实现主循环. 首先 import 所需模块.

于之前使用 tkinter 定义的环境有点不一样, 我们可以不适用 if __name__ == "__main__" 的方式, 下面是一种类似, 却更简单的写法. 之中我们会用到里面的 reward, 但是 env.step() 说提供的 reward 不一定是最有效率的 reward, 我们大可对这些进行修改, 使 DQN 学得更有效率. 你可以自己对比一下不修改 reward 和按我这样修改, 他们学习过程的不同.

# 定义使用 DQN 的算法
RL = DeepQNetwork(n_actions=env.action_space.n,
                  n_features=env.observation_space.shape[0],
                  learning_rate=0.01, e_greedy=0.9,
                  replace_target_iter=100, memory_size=2000,
                  e_greedy_increment=0.0008,)

total_steps = 0 # 记录步数

for i_episode in range(100):

# 获取回合 i_episode 第一个 observation
    observation = env.reset()
    ep_r = 0
    while True:
        env.render()    # 刷新环境

action = RL.choose_action(observation)  # 选行为

observation_, reward, done, info = env.step(action) # 获取下一个 state

x, x_dot, theta, theta_dot = observation_   # 细分开, 为了修改原配的 reward

# x 是车的水平位移, 所以 r1 是车越偏离中心, 分越少
        # theta 是棒子离垂直的角度, 角度越大, 越不垂直. 所以 r2 是棒越垂直, 分越高

x, x_dot, theta, theta_dot = observation_
        r1 = (env.x_threshold - abs(x))/env.x_threshold - 0.8
        r2 = (env.theta_threshold_radians - abs(theta))/env.theta_threshold_radians - 0.5
        reward = r1 + r2   # 总 reward 是 r1 和 r2 的结合, 既考虑位置, 也考虑角度, 这样 DQN 学习更有效率

# 保存这一组记忆
        RL.store_transition(observation, action, reward, observation_)

if total_steps > 1000:
            RL.learn()  # 学习

ep_r += reward
        if done:
            print('episode: ', i_episode,
                  'ep_r: ', round(ep_r, 2),
                  ' epsilon: ', round(RL.epsilon, 2))
            break

observation = observation_
        total_steps += 1
# 最后输出 cost 曲线
RL.plot_cost()

这是更为典型的 RL cost 曲线:

MountainCar 例子¶

代码基本和上述代码相同, 就只是在 reward 上动了下手脚.

import gym
from RL_brain import DeepQNetwork

env = gym.make('MountainCar-v0')
env = env.unwrapped

print(env.action_space)
print(env.observation_space)
print(env.observation_space.high)
print(env.observation_space.low)

RL = DeepQNetwork(n_actions=3, n_features=2, learning_rate=0.001, e_greedy=0.9,
                  replace_target_iter=300, memory_size=3000,
                  e_greedy_increment=0.0001,)

total_steps = 0

for i_episode in range(10):

observation = env.reset()
    ep_r = 0
    while True:
        env.render()

action = RL.choose_action(observation)

observation_, reward, done, info = env.step(action)

position, velocity = observation_

# 车开得越高 reward 越大
        reward = abs(position - (-0.5))

RL.store_transition(observation, action, reward, observation_)

if total_steps > 1000:
            RL.learn()

ep_r += reward
        if done:
            get = '| Get' if observation_[0] >= env.unwrapped.goal_position else '| ----'
            print('Epi: ', i_episode,
                  get,
                  '| Ep_r: ', round(ep_r, 4),
                  '| Epsilon: ', round(RL.epsilon, 2))
            break

observation = observation_
        total_steps += 1

RL.plot_cost()

出来的 cost 曲线是这样:

这两个都只是例子而已, 具体的实施你也可以大动手脚, 比如你的 reward 定义得更好, 你的神经网络结构更好, 使得他们学的更快. 这些都是自己定义的.

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