کسٹم پالیسی نیٹ ورکس میں ملٹی ایجنٹ ریانفورسمنٹ لرننگ کے لیے نئی شکل دینے کی غلطیوں کو درست کرنا

کسٹم نیٹ ورکس میں نئی ​​شکل دینے کی غلطیوں کو سمجھنا

کمک سیکھنے کے لیے اپنی مرضی کے مطابق پالیسی نیٹ ورک کو لاگو کرتے وقت، غلطیاں تبدیل کرنا ایک عام رکاوٹ ہے، خاص طور پر ملٹی ایجنٹ ماحول میں۔ یہ غلطیاں اکثر اس وقت پیدا ہوتی ہیں جب مشاہدے اور عمل کی جگہوں کی وضاحت کی جاتی ہے جو ماڈل ٹریننگ کے دوران درست طریقے سے سیدھ میں نہیں آتیں۔

اس منظر نامے میں، ہم ایک حسب ضرورت فلاکنگ ماحول میں درپیش ایک نئی شکل دینے والے مسئلے کو تلاش کریں گے، جہاں ایجنٹ کے مشاہدے اور عمل کی جگہوں کو جہت کی مماثلت سے بچنے کے لیے احتیاط سے سنبھالنے کی ضرورت ہے۔ یہ مسئلہ تربیت کو روک سکتا ہے اور ماڈلز کو آگے بڑھنے سے روک سکتا ہے۔

مسئلہ عام طور پر اس وقت ابھرتا ہے جب ڈیٹا کو نیورل نیٹ ورک کی تہوں سے گزارا جاتا ہے، خاص طور پر جب ایکشن اسپیس کے طول و عرض کو غلط طریقے سے تبدیل کیا جاتا ہے۔ یہ مشاہدے کی جگہ کے طول و عرض اور اپنی مرضی کے مطابق پالیسی نیٹ ورک کی تہوں کے درمیان تعامل سے پتہ چلا جا سکتا ہے۔

خرابی کے پیغامات کا بغور تجزیہ کرنے اور نیٹ ورک کے ڈھانچے کا جائزہ لینے سے، یہ گائیڈ آپ کو ایسی غلطیوں کی بنیادی وجہ کو سمجھنے اور پالیسی نیٹ ورک کے ڈیزائن کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے حل فراہم کرنے میں مدد کرے گا۔ صفوں کی درست شکل بدلنا ہموار تربیت کو یقینی بناتا ہے اور کمک سیکھنے کے کاموں کے دوران اہم ناکامیوں کو روکتا ہے۔

ملٹی ایجنٹ ماحولیات کے لیے کسٹم پالیسی نیٹ ورکس کی تلاش

فراہم کردہ Python اسکرپٹس کو حسب ضرورت پالیسی نیٹ ورکس کے اندر نئی شکل دینے کی غلطیوں کو دور کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، خاص طور پر کمک سیکھنے کا استعمال کرتے ہوئے ملٹی ایجنٹ ماحول میں۔ پہلا اسکرپٹ a کی ساخت کی وضاحت کرتا ہے۔ اپنی مرضی کے کثیر ایجنٹ کی پالیسی، جو اداکار نقاد کے طریقے استعمال کرتا ہے۔ اداکار اپنے مشاہدے کی بنیاد پر ایجنٹ کے عمل کا فیصلہ کرنے کا ذمہ دار ہوتا ہے، جبکہ نقاد عمل کی قدر کا اندازہ کرتا ہے۔ اس نیٹ ورک کا اہم پہلو یہ ہے کہ یہ کس طرح مشاہدے اور کارروائی کی جگہوں کو سنبھالتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ وہ نیٹ ورک کی تہوں کے ساتھ سیدھ میں ہوں۔ کا استعمال PyTorch کی ترتیب وار پرتیں ماڈل فن تعمیر کو ہموار کرتی ہیں اور متعدد پوشیدہ پرتوں کے ذریعے ڈیٹا کو موثر طریقے سے منتقل کرنے میں مدد کرتی ہیں۔

اسکرپٹ کا دوسرا حصہ جم کا استعمال کرتے ہوئے عمل اور مشاہدے کی جگہ کی تعریف پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔ spaces.Box(). یہ کمک سیکھنے کے ماحول میں بہت اہم ہے، جہاں ایجنٹوں کو پہلے سے طے شدہ حدود میں بات چیت کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہاں ایکشن کی جگہ مسلسل ہے، ہر ایجنٹ کو دو قدریں ملتی ہیں، جیسے کہ x اور y محور میں حرکت۔ مشاہدے کی جگہ کی بھی اسی طرح تعریف کی گئی ہے لیکن اس میں اضافی پیرامیٹرز جیسے کہ رفتار شامل ہے۔ اس بات کو یقینی بنانا کہ یہ جگہیں ایجنٹ کی ضروریات سے مماثل ہوں، نئی شکل دینے کی غلطیوں سے بچنے کے لیے بہت ضروری ہے، خاص طور پر جب کثیر جہتی صفوں اور بڑی ایجنٹ ٹیموں سے نمٹ رہے ہوں۔

اسکرپٹ ری شیپنگ کے مسائل کو حل کرنے کے لیے ایرر ہینڈلنگ کو بھی مربوط کرتی ہے، جو کمک سیکھنے کے سیٹ اپ میں عام ہیں۔ لائن کا استعمال کرتے ہوئے action.reshape() اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ کارروائی کی صفیں نیٹ ورک کی طرف سے متوقع طول و عرض سے ملتی ہیں۔ رن ٹائم کے دوران طول و عرض کی مماثلت کی غلطیوں سے بچنے کے لیے یہ ایک کلیدی فنکشن ہے۔ اگر ڈیٹا متوقع شکل کے مطابق نہیں ہے، تو اسکرپٹ غلطی کو پکڑتا ہے اور اسے ڈیبگ کرنے کے لیے لاگ کرتا ہے۔ یہ غلطی سے نمٹنے کا طریقہ کار مسلسل تربیتی عمل کے لیے اہم ہے، جہاں نہ سنبھالی ہوئی غلطیاں پورے نیٹ ورک کی تربیت کو روک سکتی ہیں۔

حل کا تیسرا حصہ کا استعمال متعارف کرایا گیا ہے۔ پائ ٹارچ ٹینسرز اور عمل کے انتخاب کے لیے تقسیم کے نمونے لینے۔ مشاہدات کو ٹینسر میں تبدیل کر کے، ماڈل کو CPU اور GPU دونوں پر عمل درآمد کے لیے بہتر بنایا گیا ہے۔ کیٹیگوریکل ڈسٹری بیوشن کا استعمال نیٹ ورک کو ایکٹر نیٹ ورک کے ذریعہ تیار کردہ لاگٹس کی بنیاد پر کارروائیوں کے نمونے لینے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ایجنٹ کے اعمال کا انتخاب ممکنہ طور پر کیا گیا ہے، جو کہ Proximal Policy Optimization (PPO) جیسے کمک سیکھنے کے الگورتھم میں اہم ہے۔ تہوں، خالی جگہوں، اور ٹینسر کی ہیرا پھیری کا یہ مجموعہ متحرک، کثیر ایجنٹ ماحول میں موثر سیکھنے کے قابل بناتا ہے۔

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.")

کسٹم پالیسی نیٹ ورکس کے ساتھ کمک کی تعلیم کو بہتر بنانا

حسب ضرورت ماحول میں کمک سیکھنے کا ایک اہم پہلو مشاہدے اور عمل کی جگہوں کا درست ڈیزائن ہے۔ یہ خالی جگہیں یہ بتاتی ہیں کہ ایجنٹ اپنے ماحول کے ساتھ کیسے تعامل کرتے ہیں۔ ایک عام مسئلہ اس وقت پیدا ہوتا ہے جب مسلسل ایکشن اسپیس والے ایجنٹس جیسے فلاکنگ ایجنٹس کو مشاہدے کی جگہ اور نیٹ ورک کی تہوں کے درمیان محتاط سیدھ کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہاں، دی کارروائی کی جگہ جم کا استعمال کرتے ہوئے مناسب طریقے سے بیان کیا جانا چاہئے spaces.Box()اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ ایجنٹوں کی کارروائیاں مخصوص حد کے اندر ہوں، جو پالیسی نیٹ ورک کی سیکھنے کی کارکردگی کو براہ راست متاثر کرتی ہے۔

جب ان نیٹ ورکس کو ملٹی ایجنٹ ماحول میں اسکیل کرتے ہیں، تو کثیر جہتی ڈیٹا کو سنبھالنا ایک بڑا چیلنج بن جاتا ہے۔ ایسے معاملات میں، نیٹ ورک کی تہوں کو کثیر جہتی ان پٹ کو مؤثر طریقے سے پروسیس کرنے کے قابل ہونا چاہئے۔ PyTorch جیسے ٹولز nn.ModuleList() آپ کو ایک ماڈیولر انداز میں متعدد تہوں کو اسٹیک کرنے کی اجازت دیتا ہے، جس سے ماحول کی پیچیدگی بڑھنے کے ساتھ نیٹ ورک کے فن تعمیر کو پیمانہ کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ ماڈیولر آرکیٹیکچرز کوڈ کو دوبارہ استعمال کرنے کی صلاحیت کو بہتر بناتے ہیں اور جب تربیت کے دوران نئی شکل دینے جیسے مسائل پیدا ہوتے ہیں تو ڈیبگنگ کو آسان بناتے ہیں۔

مزید برآں، غلطی سے نمٹنے کی اہمیت کو بڑھاوا نہیں دیا جا سکتا۔ ساختی طریقوں کا استعمال جیسے کوشش کریں سوائے ری شیپ کی غلطیوں کو پکڑنے کے لیے بلاکس اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ تربیت اچانک ناکامی کے بغیر آگے بڑھ سکتی ہے۔ یہ خاص طور پر مفید ہے جب متحرک ماحول میں جانچ کی جائے جہاں ایجنٹ اکثر ایک دوسرے کے ساتھ بات چیت کرتے ہیں۔ ان غلطیوں کو جلد پکڑ کر، آپ مسئلے کے ماخذ کی نشاندہی کر سکتے ہیں اور ماڈل کی مجموعی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے اصلاحات نافذ کر سکتے ہیں۔ اپنی مرضی کے پالیسی نیٹ ورک کی ہموار اور غلطی سے پاک عملدرآمد کو یقینی بنانے کا ایک اور طریقہ ڈیوائس اسٹیٹس اور لیئر آؤٹ پٹس کو باقاعدگی سے لاگ ان کرنا ہے۔