关于莫烦老师的DQN强化学习的学习解读
莫烦用了强化学习非常直观和简单的Demo——平衡小车游戏，导入了物理引擎库gym。DQN用神经网络解决了Q-Learning的两个痛点：
- 状态过多，计算机直接存储Q值不现实。直接将状态s和动作a输入到神经网络得到Q值更合理方便；
- 利用神经网络输出状态s下所有动作a的reward，以此进行决策选择
DQN伪代码
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
代码解读
导入模块(torch,nn,F,np,gym)
设置超参数
- TARGET_REPLACE_ITER为target_net滞后更新的频率
- MEMORY_CAPACITY为最大记忆容量，满载后则新记忆覆盖最初的记忆
- gym.make(“CartPole-v0”)为创建平衡小车实例
import torch # 导入torch
import torch.nn as nn # 导入torch.nn
import torch.nn.functional as F # 导入torch.nn.functional
import numpy as np # 导入numpy
import gym # 导入gym
# 超参数
BATCH_SIZE = 32 # 样本数量
LR = 0.01 # 学习率
EPSILON = 0.9 # greedy policy
GAMMA = 0.9 # reward discount
TARGET_REPLACE_ITER = 100 # 目标网络更新频率
MEMORY_CAPACITY = 2000 # 记忆库容量
env = gym.make('CartPole-v0').unwrapped # 使用gym库中的环境：CartPole
N_ACTIONS = env.action_space.n # 杆子动作个数 (2个)，向左或者向右
N_STATES = env.observation_space.shape[0] # 杆子状态个数 (4个)
定义神经网络类——单个隐层，激活函数为relu，与输出输入层全连接
torch.nn是专门为神经网络设计的模块化接口。nn构建于Autograd之上，可以用来定义和运行神经网络。 nn.Module是nn中十分重要的类，包含网络各层的定义及forward方法。 定义网络：
1. 需要继承nn.Module类，并实现forward方法。 2. 一般把网络中具有可学习参数的层放在构造函数__init__()中。 3. 只要在nn.Module的子类中定义了forward函数，backward函数就会被自动实现(利用Autograd)。
# 定义Net类 (定义网络)
class Net(nn.Module):
def __init__(self): # 定义Net的一系列属性
# nn.Module的子类函数必须在构造函数中执行父类的构造函数
super(Net, self).__init__() # 等价与nn.Module.__init__()
self.fc1 = nn.Linear(N_STATES, 50) # 设置第一个全连接层(输入层到隐藏层): 状态数个神经元到50个神经元
self.fc1.weight.data.normal_(0, 0.1) # 权重初始化 (均值为0，方差为0.1的正态分布)
self.out = nn.Linear(50, N_ACTIONS) # 设置第二个全连接层(隐藏层到输出层): 50个神经元到动作数个神经元
self.out.weight.data.normal_(0, 0.1) # 权重初始化 (均值为0，方差为0.1的正态分布)
def forward(self, x): # 定义forward函数 (x为状态)
x = F.relu(self.fc1(x)) # 连接输入层到隐藏层，且使用激励函数ReLU来处理经过隐藏层后的值
actions_value = self.out(x) # 连接隐藏层到输出层，获得最终的输出值 (即动作值)
return actions_value
定义DQN类
- 初始化时创建eval_net和target_net两个神经网络，选择优化方法和损失函数。
- choose_action函数以超参数0.8的概率选择在神经网络评估下回报最高的行动，以0.2的概率随机决策。
- learn函数定义了如何更新eval_net和target_net的更新方法,每次从2000（MEMORY_CAPACITY）个记忆中选32（BATCH_SIZE）个记忆计算Q评估和Q真实，以此计算损失函数，对eval_net进行反向传递进行学习，每100（TARGET_REPLACE_ITER）次。后用eval_net的参数更新target_net。
class DQN(object):
def __init__(self): # 定义DQN的一系列属性
self.eval_net, self.target_net = Net(), Net() # 利用Net创建两个神经网络: 评估网络和目标网络
self.learn_step_counter = 0 # for target updating
self.memory_counter = 0 # for storing memory
self.memory = np.zeros((MEMORY_CAPACITY, N_STATES * 2 + 2)) # 初始化记忆库，一行代表一个transition（s,a,r,_s)
self.optimizer = torch.optim.Adam(self.eval_net.parameters(), lr=LR) # 使用Adam优化器 (输入为评估网络的参数和学习率)
self.loss_func = nn.MSELoss() # 使用均方损失函数 (loss(xi, yi)=(xi-yi)^2)
def choose_action(self, x): # 定义动作选择函数 (x为状态)
x = torch.unsqueeze(torch.FloatTensor(x), 0) # 将x转换成32-bit floating point形式，并在dim=0增加维数为1的维度
if np.random.uniform() < EPSILON: # 生成一个在[0, 1)内的随机数，如果小于EPSILON，选择最优动作
actions_value = self.eval_net.forward(x) # 通过对评估网络输入状态x，前向传播获得动作值
action = torch.max(actions_value, 1)[1].data.numpy() # 输出每一行最大值的索引，并转化为numpy ndarray形式
action = action[0] # 输出action的第一个数
else: # 随机选择动作
action = np.random.randint(0, N_ACTIONS) # 这里action随机等于0或1 (N_ACTIONS = 2)
return action # 返回选择的动作 (0或1)
def store_transition(self, s, a, r, s_): # 定义记忆存储函数 (这里输入为一个transition)
transition = np.hstack((s, [a, r], s_)) # 在水平方向上拼接数组
# 如果记忆库满了，便覆盖旧的数据
index = self.memory_counter % MEMORY_CAPACITY # 获取transition要置入的行数
self.memory[index, :] = transition # 置入transition
self.memory_counter += 1 # memory_counter自加1
def learn(self): # 定义学习函数(记忆库已满后便开始学习)
# 目标网络参数更新
if self.learn_step_counter % TARGET_REPLACE_ITER == 0: # 一开始触发，然后每100步触发
self.target_net.load_state_dict(self.eval_net.state_dict()) # 将评估网络的参数赋给目标网络
self.learn_step_counter += 1 # 学习步数自加1
# 抽取记忆库中的批数据
sample_index = np.random.choice(MEMORY_CAPACITY, BATCH_SIZE)# 在[0, 2000)内随机抽取32个数，可能会重复
b_memory = self.memory[sample_index, :] # 抽取32个索引对应的32个transition，存入b_memory
b_s = torch.FloatTensor(b_memory[:, :N_STATES])
# 将32个s抽出，转为32-bit floating point形式，并存储到b_s中，b_s为32行4列
b_a = torch.LongTensor(b_memory[:, N_STATES:N_STATES+1].astype(int))
# 将32个a抽出，转为64-bit integer (signed)形式，并存储到b_a中 (之所以为LongTensor类型，是为了方便后面torch.gather的使用)，b_a为32行1列
b_r = torch.FloatTensor(b_memory[:, N_STATES+1:N_STATES+2])
# 将32个r抽出，转为32-bit floating point形式，并存储到b_s中，b_r为32行1列
b_s_ = torch.FloatTensor(b_memory[:, -N_STATES:])
# 将32个s_抽出，转为32-bit floating point形式，并存储到b_s中，b_s_为32行4列
# 获取32个transition的评估值和目标值，并利用损失函数和优化器进行评估网络参数更新
q_eval = self.eval_net(b_s).gather(1, b_a)
# eval_net(b_s)通过评估网络输出32行每个b_s对应的一系列动作值，然后.gather(1, b_a)代表对每行对应索引b_a的Q值提取进行聚合
q_next = self.target_net(b_s_).detach()
# q_next不进行反向传递误差，所以detach；q_next表示通过目标网络输出32行每个b_s_对应的一系列动作值
q_target = b_r + GAMMA * q_next.max(1)[0].view(BATCH_SIZE, 1)
# q_next.max(1)[0]表示只返回每一行的最大值，不返回索引(长度为32的一维张量)；.view()表示把前面所得到的一维张量变成(BATCH_SIZE, 1)的形状；最终通过公式得到目标值
loss = self.loss_func(q_eval, q_target)
# 输入32个评估值和32个目标值，使用均方损失函数
self.optimizer.zero_grad() # 清空上一步的残余更新参数值
loss.backward() # 误差反向传播, 计算参数更新值
self.optimizer.step() # 更新评估网络的所有参数
- 实例化并进行训练：进行400轮游戏，最初进行记忆过程，不学习，当记够2000（MEMORY_CAPACITY）种情况后，开始学习。done为游戏是否结束，r为游戏自带的默认reward，后面莫烦老师使用了效果更好的reward来代替，s为游戏返回的状态，包括位置、速度、角度、角速度等信息。
dqn = DQN() # 令dqn=DQN类
for i in range(400): # 400个episode循环
print('<<<<<<<<<Episode: %s' % i)
s = env.reset() # 重置环境
episode_reward_sum = 0 # 初始化该循环对应的episode的总奖励
while True: # 开始一个episode (每一个循环代表一步)
env.render() # 显示实验动画
a = dqn.choose_action(s) # 输入该步对应的状态s，选择动作
s_, r, done, info = env.step(a) # 执行动作，获得反馈
# 修改奖励 (不修改也可以，修改奖励只是为了更快地得到训练好的摆杆)
x, x_dot, theta, theta_dot = s_
r1 = (env.x_threshold - abs(x)) / env.x_threshold - 0.8
r2 = (env.theta_threshold_radians - abs(theta)) / env.theta_threshold_radians - 0.5
new_r = r1 + r2
dqn.store_transition(s, a, new_r, s_) # 存储样本
episode_reward_sum += new_r # 逐步加上一个episode内每个step的reward
s = s_ # 更新状态
if dqn.memory_counter > MEMORY_CAPACITY: # 如果累计的transition数量超过了记忆库的固定容量2000
# 开始学习 (抽取记忆，即32个transition，并对评估网络参数进行更新，并在开始学习后每隔100次将评估网络的参数赋给目标网络)
dqn.learn()
if done: # 如果done为True
# round()方法返回episode_reward_sum的小数点四舍五入到2个数字
print('episode%s---reward_sum: %s' % (i, round(episode_reward_sum, 2)))
break # 该episode结束
