python的rllib库你了解吗

当谈到控制理论或者强化学习算法时，Python语言的RLLib(Library for Reinforcement Learning) 库是一个有价值的库之一。RLLib库在强化学习领域中提供了可集成的途径，以训练端到端的强化学习智能体，并将其应用于真实世界的问题中。

下面是一个使用RLLib库训练一个小车教授自己在一个轨道上行驶的示例。

第一步是安装RLLib库。可以通过命令行运行以下命令在你的Python环境中安装rllib：

pip install ray[rllib]

建议使用conda或虚拟环境运行RLLib的示例。

请注意，本示例将使用OpenAI“Gym 开发人工智能 Agent”提供的gym库，以测试我们的RL环境并评估agent。

第二步是创建一个强化学习环境，该环境也可以从RLLib的预设配置中选取。

例如，这里我们使用CartPole-v0环境。 Cartpole环境是一个简单的环境，旨在演示强化学习系统的工作原理。这是一个已知的稳定和受欢迎的环境，在OpenAI Gym中有很好的支持。

例如，一个简单的自定义强化学习环境如下所示：

import gym
from gym import spaces


class MyEnv(gym.Env):

    def __init__(self, config):
        self.action_space = spaces.Discrete(2)  
        self.observation_space = spaces.Box(
            low=-10, high=10, shape=(1,)) 

    def reset(self):

        self.state = 0
        return self.state

    def step(self, action):

        reward = 0
        if action == 0:
            self.state -= 1
        else:
            self.state += 1
        done = self.state > 10 or self.state < -10
        if done: 
            if self.state > 10:
                reward = 10 
            else:
                reward = -10
        return self.state, reward, done, {}

这个环境的‘’reset‘’方法将重置位置状态并返回状态。 而‘’step’’方法将记录位置状态，根据动作更新状态，返回回报值以及是否完成。

然后，只需定义好模型和训练器并可以让模型自我学习。

import ray
import ray.rllib.agents.ppo as ppo

ray.init()

config = ppo.DEFAULT_CONFIG.copy()
config["num_gpus"] = 0
config["num_workers"] = 1
config["env_config"] = {}  

trainer = ppo.PPOTrainer(env=MyEnv, config=config)

for i in range(10):
   trainer.train()

在这个示例中，我们为PPOTrainer提供环境和配置信息。然后，我们开始进行训练。

我们可以调整训练次数、策略、动作、学习率、学习速度以及其他参数，以获得最优的结果。

现在，您已经学会了如何使用RLLib库来构建和训练自定义强化学习环境。下面是一个更有趣的示例，在其中使用RLLib库训练一个小车教授自己在一个轨道上行驶：

import gym
import ray
from ray.rllib.agents.ppo import PPOTrainer
from ray.tune.logger import pretty_print


ray.init()

config = {
    "env": "MountainCarContinuous-v0",
    "framework": "torch",
    "num_workers": 1,
    "num_envs_per_worker": 1,
    "lr": 0.005,
    "gamma": 0.99,
    "lambda": 0.95,
    "kl_coeff": 1.0,
    "num_sgd_iter": 20,
    "clip_param": 0.2,
    "batch_mode": "truncate_episodes",
    "sgd_minibatch_size": 128,
    "train_batch_size": 2048,
    "observation_filter": "MeanStdFilter",
    "model": {
        "conv_filters": None,
        "fcnet_activation": "tanh",
        "fcnet_hiddens": [256, 256],
        "use_lstm": False
    },
    "log_level": "WARN",
    "framework": "tf"
}

trainer = PPOTrainer(config=config, env=gym.make('MountainCarContinuous-v0'))
env = gym.make('MountainCarContinuous-v0')
for i in range(10):
    result = trainer.train()
    print(pretty_print(result))

在这个示例中，我们将使用MountainCarContinuous-v0强化学习环境。该示例使用PPO策略算法进行训练，我们使用torch框架进行GPU计算。 我们同时指定了学习率、折扣因子和优化器以及其他参数。

然后，我们使用trainer来训练Agent，Trainer每次会返回训练过程的值，直到训练结束。

在这个示例的最后，我们使用print(pretty_print(result))打印出最终权重值，以获得更好的结果。

总的来说，RLLib是Python中一个有价值的库来训练强化学习模型，可以自定义强化学习环境和使用多种训练方法进行模型训练。 以上是RL库使用的简单示例。