DDPGLoss¶

class torchrl.objectives.DDPGLoss(*args, **kwargs)[source]¶

DDPG 損失類別。

參數:

actor_network (TensorDictModule) – 策略運算元。
value_network (TensorDictModule) – Q 值運算元。
loss_function (str) – 值差異的損失函數。可以是 “l1”、“l2” 或 “smooth_l1” 之一。
delay_actor (bool, optional) – 是否將目標 actor 網路與用於資料收集的 actor 網路分開。預設值為 False。
delay_value (bool, optional) – 是否將目標 value 網路與用於資料收集的 value 網路分開。預設值為 True。
separate_losses (bool, optional) – 如果 True，則策略和評論家之間的共享參數將僅在策略損失上進行訓練。預設值為 False，即梯度會傳播到策略和評論家損失的共享參數。
reduction (str, optional) – 指定要應用於輸出的縮減："none" | "mean" | "sum"。"none"：不套用任何縮減，"mean"：輸出的總和將除以輸出中的元素數量，"sum"：將對輸出求和。預設值："mean"。

範例

>>> import torch
>>> from torch import nn
>>> from torchrl.data import Bounded
>>> from torchrl.modules.tensordict_module.actors import Actor, ValueOperator
>>> from torchrl.objectives.ddpg import DDPGLoss
>>> from tensordict import TensorDict
>>> n_act, n_obs = 4, 3
>>> spec = Bounded(-torch.ones(n_act), torch.ones(n_act), (n_act,))
>>> actor = Actor(spec=spec, module=nn.Linear(n_obs, n_act))
>>> class ValueClass(nn.Module):
...     def __init__(self):
...         super().__init__()
...         self.linear = nn.Linear(n_obs + n_act, 1)
...     def forward(self, obs, act):
...         return self.linear(torch.cat([obs, act], -1))
>>> module = ValueClass()
>>> value = ValueOperator(
...     module=module,
...     in_keys=["observation", "action"])
>>> loss = DDPGLoss(actor, value)
>>> batch = [2, ]
>>> data = TensorDict({
...        "observation": torch.randn(*batch, n_obs),
...        "action": spec.rand(batch),
...        ("next", "done"): torch.zeros(*batch, 1, dtype=torch.bool),
...        ("next", "terminated"): torch.zeros(*batch, 1, dtype=torch.bool),
...        ("next", "reward"): torch.randn(*batch, 1),
...        ("next", "observation"): torch.randn(*batch, n_obs),
...    }, batch)
>>> loss(data)
TensorDict(
    fields={
        loss_actor: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        loss_value: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        pred_value: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        pred_value_max: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        target_value: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        target_value_max: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)

此類別也與非基於 tensordict 的模組相容，並且可以在不求助於任何 tensordict 相關的原始資料的情況下使用。在這種情況下，預期的關鍵字參數是：["next_reward", "next_done", "next_terminated"] + actor_network 和 value_network 的 in_keys。傳回值是一個 tensors 的 tuple，順序如下：["loss_actor", "loss_value", "pred_value", "target_value", "pred_value_max", "target_value_max"]

範例

>>> import torch
>>> from torch import nn
>>> from torchrl.data import Bounded
>>> from torchrl.modules.tensordict_module.actors import Actor, ValueOperator
>>> from torchrl.objectives.ddpg import DDPGLoss
>>> _ = torch.manual_seed(42)
>>> n_act, n_obs = 4, 3
>>> spec = Bounded(-torch.ones(n_act), torch.ones(n_act), (n_act,))
>>> actor = Actor(spec=spec, module=nn.Linear(n_obs, n_act))
>>> class ValueClass(nn.Module):
...     def __init__(self):
...         super().__init__()
...         self.linear = nn.Linear(n_obs + n_act, 1)
...     def forward(self, obs, act):
...         return self.linear(torch.cat([obs, act], -1))
>>> module = ValueClass()
>>> value = ValueOperator(
...     module=module,
...     in_keys=["observation", "action"])
>>> loss = DDPGLoss(actor, value)
>>> loss_actor, loss_value, pred_value, target_value, pred_value_max, target_value_max = loss(
...     observation=torch.randn(n_obs),
...     action=spec.rand(),
...     next_done=torch.zeros(1, dtype=torch.bool),
...     next_terminated=torch.zeros(1, dtype=torch.bool),
...     next_observation=torch.randn(n_obs),
...     next_reward=torch.randn(1))
>>> loss_actor.backward()

也可以使用 DDPGLoss.select_out_keys() 方法過濾輸出鍵。

範例

>>> loss.select_out_keys('loss_actor', 'loss_value')
>>> loss_actor, loss_value = loss(
...     observation=torch.randn(n_obs),
...     action=spec.rand(),
...     next_done=torch.zeros(1, dtype=torch.bool),
...     next_terminated=torch.zeros(1, dtype=torch.bool),
...     next_observation=torch.randn(n_obs),
...     next_reward=torch.randn(1))
>>> loss_actor.backward()

forward(tensordict: TensorDictBase = None) → TensorDict[原始碼]¶

計算從回放緩衝區取樣的 tensordict 的 DDPG 損失。

此函數還會寫入一個 “td_error” 鍵，優先回放緩衝區可以使用它來分配: tensordict 中項目的優先順序。

參數:: tensordict (TensorDictBase) – 具有鍵 [“done”, “terminated”, “reward”] 以及 actor 和 value 網路的 in_keys 的 tensordict。
回傳:: 一個包含 DDPG 損失的 2 個張量的 tuple。

make_value_estimator(value_type: Optional[ValueEstimators] = None, **hyperparams)[原始碼]¶

Value-function 建構子。

如果需要非預設的 value function，則必須使用此方法建構。

參數:

value_type (ValueEstimators) – 一個 ValueEstimators 列舉類型，指示要使用的 value function。如果未提供，將使用儲存在 default_value_estimator 屬性中的預設值。產生的 value estimator 類別將在 self.value_type 中註冊，以便將來進行改進。
**hyperparams – 用於 value function 的超參數。如果未提供，將使用 default_value_kwargs() 指示的值。

範例

>>> from torchrl.objectives import DQNLoss
>>> # initialize the DQN loss
>>> actor = torch.nn.Linear(3, 4)
>>> dqn_loss = DQNLoss(actor, action_space="one-hot")
>>> # updating the parameters of the default value estimator
>>> dqn_loss.make_value_estimator(gamma=0.9)
>>> dqn_loss.make_value_estimator(
...     ValueEstimators.TD1,
...     gamma=0.9)
>>> # if we want to change the gamma value
>>> dqn_loss.make_value_estimator(dqn_loss.value_type, gamma=0.9)

DDPGLoss¶

文件

教學

資源