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TensorFlow : Dopamine : カスタム・エージェントの作成と訓練

Posted on by Sales Information

TensorFlow : Dopamine : カスタム・エージェントの作成と訓練 (翻訳/解説)

翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション
作成日時 : 08/31/2018

* 本ページは、Dopamin レポジトリ の以下のページを翻訳した上で適宜、補足説明したものです：

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

 

Dopamine : カスタム・エージェントをどのように作成して訓練するか

この colab は提供されたエージェントの変種をどのように作成するか (例 1) そしてスクラッチから新しいエージェントをどのように作成するか (例 2) を示します。

下のセルを順番に実行します。

# @title Install necessary packages.
!pip install --upgrade --no-cache-dir dopamine-rl
!pip install cmake
!pip install atari_py

# @title Necessary imports and globals.# @titl 

import numpy as np
import os
from dopamine.agents.dqn import dqn_agent
from dopamine.atari import run_experiment
from dopamine.colab import utils as colab_utils
from absl import flags

BASE_PATH = '/tmp/colab_dope_run'  # @param
GAME = 'Asterix'  # @param

# @title Load baseline data
!gsutil -q -m cp -R gs://download-dopamine-rl/preprocessed-benchmarks/* /content/
experimental_data = colab_utils.load_baselines('/content')

 

例 1: DQN の修正バージョンを訓練する

Asterix は Dopamine で提供される標準的なエージェントの一つです。このサンプルの目的は既存のエージェントをどのように修正するかを示すことです。ここで行なう修正 (アクションをランダムに選択します) は説明のためです : それは明らかに非常に貧弱に遂行するでしょう。

# @title Create an agent based on DQN, but choosing actions randomly.

LOG_PATH = os.path.join(BASE_PATH, 'random_dqn', GAME)

class MyRandomDQNAgent(dqn_agent.DQNAgent):
  def __init__(self, sess, num_actions):
    """This maintains all the DQN default argument values."""
    super(MyRandomDQNAgent, self).__init__(sess, num_actions)
    
  def step(self, reward, observation):
    """Calls the step function of the parent class, but returns a random action.
    """
    _ = super(MyRandomDQNAgent, self).step(reward, observation)
    return np.random.randint(self.num_actions)

def create_random_dqn_agent(sess, environment):
  """The Runner class will expect a function of this type to create an agent."""
  return MyRandomDQNAgent(sess, num_actions=environment.action_space.n)

# Create the runner class with this agent. We use very small numbers of steps
# to terminate quickly, as this is mostly meant for demonstrating how one can
# use the framework. We also explicitly terminate after 110 iterations (instead
# of the standard 200) to demonstrate the plotting of partial runs.
random_dqn_runner = run_experiment.Runner(LOG_PATH,
                                          create_random_dqn_agent,
                                          game_name=GAME,
                                          num_iterations=200,
                                          training_steps=10,
                                          evaluation_steps=10,
                                          max_steps_per_episode=100)

INFO:tensorflow:Creating MyRandomDQNAgent agent with the following parameters:
INFO:tensorflow:	 gamma: 0.990000
INFO:tensorflow:	 update_horizon: 1.000000
INFO:tensorflow:	 min_replay_history: 20000
INFO:tensorflow:	 update_period: 4
INFO:tensorflow:	 target_update_period: 8000
INFO:tensorflow:	 epsilon_train: 0.010000
INFO:tensorflow:	 epsilon_eval: 0.001000
INFO:tensorflow:	 epsilon_decay_period: 250000
INFO:tensorflow:	 tf_device: /cpu:*
INFO:tensorflow:	 use_staging: True
INFO:tensorflow:	 optimizer: 
INFO:tensorflow:Creating a OutOfGraphReplayBuffer replay memory with the following parameters:
INFO:tensorflow:	 observation_shape: 84
INFO:tensorflow:	 stack_size: 4
INFO:tensorflow:	 replay_capacity: 1000000
INFO:tensorflow:	 batch_size: 32
INFO:tensorflow:	 update_horizon: 1
INFO:tensorflow:	 gamma: 0.990000

# @title Train MyRandomDQNAgent.
print('Will train agent, please be patient, may be a while...')
random_dqn_runner.run_experiment()
print('Done training!')

# @title Load the training logs.
random_dqn_data = colab_utils.read_experiment(LOG_PATH, verbose=True)
random_dqn_data['agent'] = 'MyRandomDQN'
random_dqn_data['run_number'] = 1
experimental_data[GAME] = experimental_data[GAME].merge(random_dqn_data,
                                                        how='outer')

# @title Plot training results.# @title 

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,8))
sns.tsplot(data=experimental_data[GAME], time='iteration', unit='run_number',
           condition='agent', value='train_episode_returns', ax=ax)
plt.title(GAME)
plt.show()

 

例 2: スクラッチから構築されたエージェントを訓練する

このサンプルの目的はエージェントをどのようにスクラッチから作成できるかを示すことです。ここで作成されるエージェントは (エージェントから想定される) 最小限の機能を示すことを意図しています。それはアクションを非常に最適ではない方法で選択しますので、それは明らかに貧弱に遂行します。

# @title Create a completely new agent from scratch.

LOG_PATH = os.path.join(BASE_PATH, 'sticky_agent', GAME)

class StickyAgent(object):
  """This agent randomly selects an action and sticks to it. It will change
  actions with probability switch_prob."""
  def __init__(self, sess, num_actions, switch_prob=0.1):
    self._sess = sess
    self._num_actions = num_actions
    self._switch_prob = switch_prob
    self._last_action = np.random.randint(num_actions)
    self.eval_mode = False
    
  def _choose_action(self):
    if np.random.random() <= self._switch_prob:
      self._last_action = np.random.randint(self._num_actions)
    return self._last_action
    
  def bundle_and_checkpoint(self, unused_checkpoint_dir, unused_iteration):
    pass
    
  def unbundle(self, unused_checkpoint_dir, unused_checkpoint_version,
               unused_data):
    pass
  
  def begin_episode(self, unused_observation):
    return self._choose_action()
  
  def end_episode(self, unused_reward):
    pass
  
  def step(self, reward, observation):
    return self._choose_action()
  
def create_sticky_agent(sess, environment):
  """The Runner class will expect a function of this type to create an agent."""
  return StickyAgent(sess, num_actions=environment.action_space.n,
                     switch_prob=0.2)

# Create the runner class with this agent. We use very small numbers of steps
# to terminate quickly, as this is mostly meant for demonstrating how one can
# use the framework. We also explicitly terminate after 110 iterations (instead
# of the standard 200) to demonstrate the plotting of partial runs.
sticky_runner = run_experiment.Runner(LOG_PATH,
                                      create_sticky_agent,
                                      game_name=GAME,
                                      num_iterations=200,
                                      training_steps=10,
                                      evaluation_steps=10,
                                      max_steps_per_episode=100)

# @title Train StickyAgent.
print('Will train sticky agent, please be patient, may be a while...')
sticky_runner.run_experiment()
print('Done training!')

# @title Load the training logs.
sticky_data = colab_utils.read_experiment(log_path=LOG_PATH, verbose=True)
sticky_data['agent'] = 'StickyAgent'
sticky_data['run_number'] = 1
experimental_data[GAME] = experimental_data[GAME].merge(sticky_data,
                                                        how='outer')

# @title Plot training results.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,8))
sns.tsplot(data=experimental_data[GAME], time='iteration', unit='run_number',
           condition='agent', value='train_episode_returns', ax=ax)
plt.title(GAME)
plt.show()

 

以上