Membetulkan Ralat Pembentukan Semula untuk Pembelajaran Pengukuhan Berbilang Ejen dalam Rangkaian Dasar Tersuai

Memahami Ralat Membentuk Semula dalam Rangkaian Tersuai

Apabila melaksanakan rangkaian dasar tersuai untuk pembelajaran pengukuhan, ralat membentuk semula adalah halangan biasa, terutamanya dalam persekitaran berbilang ejen. Kesilapan ini sering timbul apabila mentakrifkan ruang pemerhatian dan tindakan yang gagal diselaraskan dengan betul semasa latihan model.

Dalam senario ini, kami akan meneroka isu pembentukan semula yang dihadapi dalam persekitaran berkelompok tersuai, di mana ruang pemerhatian dan tindakan ejen perlu dikendalikan dengan teliti untuk mengelakkan ketidakpadanan dimensi. Isu ini boleh menghentikan latihan dan menghalang model daripada berkembang.

Masalah biasanya timbul apabila data disalurkan melalui lapisan rangkaian saraf, terutamanya apabila dimensi ruang tindakan tidak dibentuk semula dengan betul. Ini boleh dikesan kembali kepada interaksi antara dimensi ruang pemerhatian dan lapisan rangkaian dasar tersuai.

Dengan menganalisis mesej ralat dengan teliti dan menyemak struktur rangkaian, panduan ini akan membantu anda memahami punca ralat tersebut dan menyediakan penyelesaian untuk melaraskan reka bentuk rangkaian dasar. Pembentukan semula tatasusunan yang betul memastikan latihan lancar dan mengelakkan kegagalan kritikal semasa tugasan pembelajaran pengukuhan.

Meneroka Rangkaian Dasar Tersuai untuk Persekitaran Berbilang Ejen

Skrip Python yang disediakan direka untuk menangani ralat pembentukan semula dalam rangkaian dasar tersuai, terutamanya dalam persekitaran berbilang ejen menggunakan pembelajaran pengukuhan. Skrip pertama mentakrifkan struktur a dasar berbilang ejen tersuai, yang menggunakan kaedah pengkritik pelakon. Pelakon bertanggungjawab untuk memutuskan tindakan ejen berdasarkan pemerhatiannya, manakala pengkritik menilai nilai tindakan itu. Aspek penting rangkaian ini ialah cara ia mengendalikan ruang pemerhatian dan tindakan, memastikan ia sejajar dengan lapisan rangkaian. Penggunaan PyTorch's lapisan berjujukan menyelaraskan seni bina model dan membantu menghantar data dengan cekap melalui berbilang lapisan tersembunyi.

Bahagian kedua skrip memfokuskan pada definisi ruang tindakan dan pemerhatian menggunakan Gym's spaces.Box(). Ini adalah penting dalam persekitaran pembelajaran pengukuhan, di mana ejen perlu berinteraksi dalam sempadan yang telah ditetapkan. Ruang tindakan di sini adalah berterusan, dengan setiap ejen menerima dua nilai, seperti pergerakan dalam paksi x dan y. Ruang cerapan ditakrifkan sama tetapi termasuk parameter tambahan seperti halaju. Memastikan ruang ini sepadan dengan keperluan ejen adalah penting untuk mengelakkan ralat bentuk semula, terutamanya apabila berurusan dengan tatasusunan berbilang dimensi dan pasukan ejen yang besar.

Skrip juga menyepadukan pengendalian ralat untuk menangani isu pembentukan semula, yang biasa dalam persediaan pembelajaran pengukuhan. Garis menggunakan action.reshape() memastikan tatasusunan tindakan sepadan dengan dimensi yang dijangkakan oleh rangkaian. Ini ialah fungsi utama untuk mengelakkan ralat ketidakpadanan dimensi semasa masa jalan. Jika data tidak mematuhi bentuk yang dijangkakan, skrip menangkap ralat dan mencatatnya untuk penyahpepijatan. Mekanisme pengendalian ralat ini penting untuk proses latihan yang berterusan, di mana ralat yang tidak dikendalikan boleh menghentikan latihan keseluruhan rangkaian.

Bahagian ketiga penyelesaian memperkenalkan penggunaan Tensor PyTorch dan pensampelan pengedaran untuk pemilihan tindakan. Dengan menukar pemerhatian kepada tensor, model ini dioptimumkan untuk pelaksanaan pada kedua-dua CPU dan GPU. Penggunaan pengedaran Kategori membolehkan rangkaian membuat sampel tindakan berdasarkan logit yang dihasilkan oleh rangkaian aktor. Ini memastikan bahawa tindakan ejen dipilih secara probabilistik, yang penting dalam algoritma pembelajaran pengukuhan seperti Pengoptimuman Dasar Proksimal (PPO). Gabungan lapisan, ruang dan manipulasi tensor ini membolehkan pembelajaran berkesan dalam persekitaran yang dinamik dan berbilang ejen.

import torch as th
import numpy as np
from gym import spaces
from stable_baselines3.common.policies import ActorCriticPolicy

# Custom Policy Network for Reinforcement Learning
class CustomMultiAgentPolicy(ActorCriticPolicy):
    def __init__(self, observation_space, action_space, lr_schedule, kwargs):
        super(CustomMultiAgentPolicy, self).__init__(observation_space, action_space, lr_schedule, kwargs)
        self.obs_size = observation_space.shape[0]
        self.hidden_size = 128
        self.actor = th.nn.Sequential(
            th.nn.Linear(self.obs_size, self.hidden_size),
            th.nn.ReLU(),
            th.nn.Linear(self.hidden_size, action_space.shape[0])
        )
        self.critic = th.nn.Sequential(
            th.nn.Linear(self.obs_size, self.hidden_size),
            th.nn.ReLU(),
            th.nn.Linear(self.hidden_size, 1)
        )

    def forward(self, obs, kwargs):
        action_logits = self.actor(obs)
        action_distribution = th.distributions.Categorical(logits=action_logits)
        actions = action_distribution.sample()
        log_probs = action_distribution.log_prob(actions)
        values = self.critic(obs)
        return actions, values, log_probs

import numpy as np
import torch as th

# Observation and Action space setup
min_action = np.array([-5, -5] * len(self.agents), dtype=np.float32)
max_action = np.array([5, 5] * len(self.agents), dtype=np.float32)
self.action_space = spaces.Box(low=min_action, high=max_action, dtype=np.float32)

min_obs = np.array([-np.inf, -np.inf, -2.5, -2.5] * len(self.agents), dtype=np.float32)
max_obs = np.array([np.inf, np.inf, 2.5, 2.5] * len(self.agents), dtype=np.float32)
self.observation_space = spaces.Box(low=min_obs, high=max_obs, dtype=np.float32)

# Reshaping check to avoid errors
try:
    action = action.reshape((self.n_envs, self.action_dim))
except ValueError as e:
    print(f"Reshape error: {e}. Check input dimensions.")

Mengoptimumkan Pembelajaran Pengukuhan dengan Rangkaian Dasar Tersuai

Satu aspek utama pembelajaran pengukuhan dalam persekitaran tersuai ialah reka bentuk ruang pemerhatian dan tindakan yang betul. Ruang ini menentukan cara ejen berinteraksi dengan persekitaran mereka. Masalah biasa timbul apabila ejen dengan ruang tindakan berterusan seperti agen berbondong-bondong memerlukan penjajaran yang teliti antara ruang pemerhatian dan lapisan rangkaian. Di sini, yang ruang tindakan mesti ditakrifkan dengan betul menggunakan Gim spaces.Box(), memastikan bahawa tindakan ejen berada dalam julat yang ditentukan, yang secara langsung mempengaruhi prestasi pembelajaran rangkaian dasar.

Apabila menskalakan rangkaian ini kepada persekitaran berbilang ejen, pengendalian data berbilang dimensi menjadi cabaran utama. Dalam kes sedemikian, lapisan rangkaian harus mampu memproses input berbilang dimensi dengan cekap. Alat seperti PyTorch nn.ModuleList() membolehkan anda menyusun berbilang lapisan secara modular, menjadikannya lebih mudah untuk menskalakan seni bina rangkaian apabila kerumitan persekitaran meningkat. Seni bina modular meningkatkan kebolehgunaan semula kod dan juga memudahkan penyahpepijatan apabila ralat seperti masalah pembentukan semula timbul semasa latihan.

Tambahan pula, kepentingan pengendalian ralat tidak boleh dilebih-lebihkan. Penggunaan kaedah berstruktur seperti cuba-kecuali blok untuk menangkap ralat bentuk semula memastikan latihan boleh diteruskan tanpa kegagalan mendadak. Ini amat berguna apabila menguji dalam persekitaran dinamik di mana ejen sering berinteraksi antara satu sama lain. Dengan menangkap ralat ini lebih awal, anda boleh menentukan punca masalah dan melaksanakan pembetulan untuk meningkatkan prestasi keseluruhan model. Mengelog status peranti dan output lapisan secara kerap ialah satu lagi cara untuk memastikan pelaksanaan rangkaian dasar tersuai yang lancar dan bebas ralat.