MindSpore强化学习：使用PPO配合环境HalfCheetah-v2进行训练
本文分享自华为云社区《MindSpore强化学习：使用PPO配合环境HalfCheetah-v2进行训练》，作者： irrational。
半猎豹（Half Cheetah）是一个基于MuJoCo的强化学习环境，由P. Wawrzyński在“A Cat-Like Robot Real-Time Learning to Run”中提出。这个环境中的半猎豹是一个由9个链接和8个关节组成的2D机器人（包括两个爪子）。在这个环境中，目标是通过施加扭矩在关节上使猎豹尽可能快地向前（向右）奔跑，正向奖励基于前进的距离，而向后移动则会得到负向奖励。猎豹的躯干和头部是固定的，扭矩只能施加在前后大腿、小腿和脚上。
动作空间是一个Box(-1, 1, (6,), float32)，其中每个动作代表链接之间的扭矩。观察空间包含猎豹不同身体部位的位置值和速度值，其中所有位置值在前，所有速度值在后。默认情况下，观察不包括猎豹质心x坐标，可以通过在构建时传递exclude_current_positions_from_observation=False来包括它。如果包括，观察空间将有18个维度，其中第一个维度代表猎豹质心的x坐标。
奖励分为两部分：向前奖励和控制成本。向前奖励是根据动作前后x坐标的变化计算的，控制成本是为了惩罚猎豹采取过大动作的成本。总奖励是向前奖励减去控制成本。
每个状态的开始是在状态(0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,)上添加噪声以增加随机性。前8个值是位置值，最后9个值是速度值。位置值添加均匀噪声，而初始速度值（全为零）添加标准正态噪声。
当一个剧集的长度超过1000时，该剧集将被截断。
该环境的详细信息可以参考：https://www.gymlibrary.dev/environments/mujoco/half_cheetah/
这个比很多环境都要复杂。
不过没关系，我们有ppo算法，这个算法可以跑强化学习，甚至大语言模型。
PPO（Proximal Policy Optimization）算法是一种用于强化学习的策略优化方法，它旨在解决传统策略梯度方法（如TRPO，Trust Region Policy Optimization）中的信任区域问题
PPO算法通过引入clipping技巧和重要性采样技巧来减少计算梯度时的方差，从而提高算法的收敛速度和稳定性。
在PPO算法中，有两个关键概念：
- 策略（Policy）：策略是一个函数，它定义了在给定状态s时采取动作a的概率分布。
- 价值函数（Value Function）：价值函数估计了在给定策略下，从状态s出发，到达某个特定状态或终端时所能获得的期望回报。
PPO算法的主要步骤包括：
- 采样（Sampling）：从当前策略中采样数据，包括状态、动作、奖励和下一个状态。
- 计算目标（Calculating Targets）：使用目标策略计算目标价值函数，并计算目标策略的KL散度。
- 更新策略（Updating Policy）：使用重要性采样技巧和clipping技巧更新策略。
- 更新价值函数（Updating Value Function）：使用策略梯度方法更新价值函数。
PPO算法的核心思想是交替更新策略和价值函数，以实现策略和价值的共同优化。这种方法可以有效减少计算梯度时的方差，提高算法的收敛速度和稳定性。
以下是PPO算法的一个简化的Markdown公式：
# Proximal Policy Optimization (PPO) Algorithm ## 1. Sampling 采样当前策略的数据，包括状态 $ s $、动作 $ a $、奖励 $ r $ 和下一个状态 $ s' $。 ## 2. Calculating Targets 使用目标策略计算目标价值函数，并计算目标策略的KL散度。 ## 3. Updating Policy 使用重要性采样技巧和clipping技巧更新策略。 ## 4. Updating Value Function 使用策略梯度方法更新价值函数。 ## 重复步骤1-4，实现策略和价值的共同优化。
这个公式是一个简化的版本，实际上PPO算法还包括了许多其他细节和技巧，如经验回放、动态调整学习率等。
import argparse
import os
from mindspore import context
from mindspore import dtype as mstype
from mindspore.communication import get_rank, init
import mindspore_rl.distribution.distribution_policies as DP
from mindspore_rl.algorithm.ppo import config
from mindspore_rl.algorithm.ppo.ppo_session import PPOSession
from mindspore_rl.algorithm.ppo.ppo_trainer import PPOTrainer
parser = argparse.ArgumentParser(description="MindSpore Reinforcement PPO")
parser.add_argument("--episode", type=int, default=650, help="total episode numbers.")
parser.add_argument(
"--device_target",
type=str,
default="Auto",
choices=["Ascend", "CPU", "GPU", "Auto"],
help="Choose a device to run the ppo example(Default: Auto).",
)
parser.add_argument(
"--precision_mode",
type=str,
default="fp32",
choices=["fp32", "fp16"],
help="Precision mode",
)
parser.add_argument(
"--env_yaml",
type=str,
default="../env_yaml/HalfCheetah-v2.yaml",
help="Choose an environment yaml to update the ppo example(Default: HalfCheetah-v2.yaml).",
)
parser.add_argument(
"--algo_yaml",
type=str,
default=None,
help="Choose an algo yaml to update the ppo example(Default: None).",
)
parser.add_argument(
"--enable_distribute",
type=bool,
default=False,
help="Train in distribute mode (Default: False).",
)
parser.add_argument(
"--worker_num", type=int, default=2, help="Worker num (Default: 2)."
)
parser.add_argument(
"--graph_op_run", type=int, default=1, help="Run kernel by kernel (Default: 1)."
)
options, _ = parser.parse_known_args()`
wget https://www.roboti.us/download/mujoco200_linux.zip mv mujoco200_linux ~/.mujoco/mujoco200 wget https://www.roboti.us/file/mjkey.txt cp mjkey.txt /home/kewei/.mujoco/mjkey.txt wget https://download-ib01.fedoraproject.org/pub/epel/7/x86_64/Packages/p/patchelf-0.12-1.el7.x86_64.rpm yum localinstall patchelf-0.12-1.el7.x86_64.rpm pip install 'mujoco_py==2.0.2.13'
第一次编译mujoco会有一点久
在bashrc加入如下内容：
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:~/.mujoco/mujoco200/bin
export MUJOCO_KEY_PATH=~/.mujoco${MUJOCO_KEY_PATH}
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/kewei/.mujoco/mujoco210/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/lib/nvidia
然后就可以开启训练了。使用上一节的with保留输入。
# dqn_session.run(class_type=DQNTrainer, episode=episode)
with RealTimeCaptureAndDisplayOutput() as captured_new:
ppo_session.run(class_type=PPOTrainer, episode=episode, duration=duration)
