策略梯度算法（Policy Gradient）是强化学习中的一种经典算法，它通过直接优化策略函数来学习最优动作选择。本文将介绍如何在 PyTorch 中实现策略梯度算法。
1. 策略梯度算法简介
策略梯度算法是一种基于策略的强化学习算法，它通过直接优化策略函数来学习最优动作选择。策略函数定义了智能体在给定状态下采取动作的概率分布。
2. 策略梯度算法原理
策略梯度算法的目标是最小化以下损失函数：
[ J(\theta) = E_{\tau \sim \pi} [G(\tau)] ]
其中，( \theta ) 是策略参数，( \pi(\theta) ) 是策略函数，( G(\tau) ) 是累积奖励。
为了估计这个损失函数的梯度，我们可以使用如下公式：
[ \nabla_{\theta} J(\theta) = E_{\tau \sim \pi} [\nabla_{\theta} \log \pi(\tau)] G(\tau) ]
3. PyTorch 中实现策略梯度算法
在 PyTorch 中，我们可以使用以下步骤来实现策略梯度算法：
- 定义策略网络
- 定义损失函数
- 定义优化器
- 训练策略网络
3.1 定义策略网络
import torch
import torch.nn as nn
class PolicyNetwork(nn.Module):
def __init__(self, state_dim, action_dim):
super(PolicyNetwork, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(state_dim, 64)
self.fc2 = nn.Linear(64, action_dim)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
return torch.softmax(self.fc2(x), dim=1)
3.2 定义损失函数
def loss_function(logits, actions, rewards):
log_probs = torch.log(logits.gather(1, actions))
policy_loss = -torch.mean(rewards * log_probs)
return policy_loss
3.3 定义优化器
optimizer = torch.optim.Adam(policy_network.parameters(), lr=0.01)
3.4 训练策略网络
def train_policy_network(policy_network, optimizer, env, episodes):
for episode in range(episodes):
state = env.reset()
done = False
total_reward = 0
while not done:
logits = policy_network(state)
action = torch.argmax(logits)
next_state, reward, done, _ = env.step(action.item())
total_reward += reward
optimizer.zero_grad()
loss = loss_function(logits, action, torch.tensor([total_reward]))
loss.backward()
optimizer.step()
state = next_state
print(f"Episode {episode}: Total Reward = {total_reward}")
4. 总结
本文介绍了策略梯度算法及其在 PyTorch 中的实现。通过以上步骤，我们可以训练一个智能体在环境中学习最优策略。如果你对 PyTorch 和强化学习感兴趣，可以访问本站的其他相关教程。