PyTorch RL 政策优化教程

政策优化是强化学习中的一个重要分支，它通过迭代的方式不断调整策略以最大化长期奖励。在本教程中，我们将使用 PyTorch RL 库来介绍政策优化的基本概念和实践。

什么是政策优化？

政策优化是强化学习中的一种方法，旨在学习一个策略函数，该函数定义了在给定状态下应该采取的行动。与值迭代方法不同，政策优化直接优化策略，而不是值函数。

实践步骤

以下是使用 PyTorch RL 进行政策优化的基本步骤：

环境设置：首先需要选择一个适合政策优化的环境，例如 gym 提供的 CartPole-v1。
定义模型：使用 PyTorch 定义一个策略网络，该网络将状态映射到动作概率。
定义优化器：选择一个优化器，例如 Adam，用于更新策略网络参数。
训练：使用强化学习算法（如 REINFORCE 或 Actor-Critic）进行训练，不断调整策略网络参数以优化策略。
评估：在测试环境中评估策略的性能。

示例代码

以下是一个简单的示例，演示如何使用 PyTorch RL 进行政策优化：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.distributions import Categorical

# 定义策略网络
class PolicyNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(PolicyNetwork, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, output_dim)
    
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 环境设置
env = gym.make('CartPole-v1')
policy = PolicyNetwork(input_dim=4, output_dim=2)
optimizer = optim.Adam(policy.parameters(), lr=0.001)

# 训练
for episode in range(1000):
    state = env.reset()
    total_reward = 0
    while True:
        state = torch.from_numpy(state).float().unsqueeze(0)
        probs = policy(state)
        m = Categorical(probs)
        action = m.sample()
        next_state, reward, done, _ = env.step(action.item())
        total_reward += reward
        optimizer.zero_grad()
        log_probs = m.log_prob(action)
        loss = -log_probs.mean()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if done:
            break
    print(f"Episode {episode} finished with reward: {total_reward}")

# 评估
obs = env.reset()
while True:
    obs = torch.from_numpy(obs).float().unsqueeze(0)
    probs = policy(obs)
    m = Categorical(probs)
    action = m.sample()
    obs, reward, done, _ = env.step(action.item())
    if done:
        break
print(f"Test reward: {reward}")

扩展阅读

更多关于 PyTorch RL 的内容，您可以访问 PyTorch RL 官方文档。

希望这个教程能够帮助您更好地理解 PyTorch RL 的政策优化。😊