DQN, Cartpole 문제 관련 질문

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DQN으로 Cartpole 문제를 해결하고 싶습니다
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Torch : 2.2.2
gymnasium : 0.28.1

cartpole.py

import torch
from torch import nn, optim
from random import sample
from tensordict import TensorDict
from tensordict.nn import TensorDictModule, TensorDictSequential
from torchrl.modules import QValueActor
from torchrl.objectives import DQNLoss
from torchrl.data import BinaryDiscreteTensorSpec
import gymnasium as gym
from matplotlib import pyplot as plt

env = gym.make('CartPole-v1')

model = TensorDictSequential(
TensorDictModule(nn.Linear(4, 10), in_keys=['observation'], out_keys=['in1']),
TensorDictModule(nn.ReLU(), in_keys=['in1'], out_keys=['in2']),
TensorDictModule(nn.Linear(10, 6), in_keys=['in2'], out_keys=['in3']),
TensorDictModule(nn.ReLU(), in_keys=['in3'], out_keys=['in4']),
TensorDictModule(nn.Linear(6, 2), in_keys=['in4'], out_keys=['action_value']))
actor = QValueActor(module=model, spec=BinaryDiscreteTensorSpec(1))
loss_fn = DQNLoss(actor, action_space=BinaryDiscreteTensorSpec(1))
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
replay_buffer =

EPOCHS = 1000
MAX_STEPS = 500
FAIL_REWARD = torch.tensor(-1000.0)
GAMMA = 0.95

train_steps =

for i in range(EPOCHS):
model.train()
state = env.reset()
t = MAX_STEPS
with torch.no_grad():
for j in range(MAX_STEPS):
state = torch.tensor(state[0])
action = torch.argmax(actor(TensorDict({'observation' : state})))
next_state, reward, finish = list(map(torch.tensor, list(env.step(state))[:3]))
if finish.item():
reward = FAIL_REWARD
replay_buffer.append([state, action, next_state, finish, reward])
t = j
break
replay_buffer.append([state, action, next_state, finish, reward])
state = next_state
reward_backward = torch.FloatTensor(0.0)
for j in range(MAX_STEPS-1, -1, -1):
reward_backward, replay_buffer[j][4] = (replay_buffer[j][4] + reward_backward) * GAMMA, replay_buffer[j][4] + reward_backward
model.zero_grad()
for j in sample(replay_buffer, len(replay_buffer)//2):
loss = loss_fn(TensorDict({
"observation": j[0],
"action": j[1],
("next", "observation"): j[2],
("next", "done"): j[3],
("next", "reward"): j[4]}),[1,])
loss.backward()
model.eval()
env.reset()
state = env.reset()
t = MAX_STEPS
for j in range(MAX_STEPS):
state = torch.FloatTensor([state])
action = torch.argmax(actor(state))
next_state, reward, finish = list(map(torch.tensor, list(env.step(state))[:3]))
if finish.item():
reward = FAIL_REWARD
replay_buffer.append([state, action, next_state, finish, reward])
t = j
break
train_steps.append(t)
print(i)
plt.plot([i for i in range(EPOCHS)],train_steps)
plt.show()

에러 메세지

Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\MSI\PycharmProjects\asdf.venv\cartpole.py", line 39, in
action = torch.argmax(actor(TensorDict({'observation' : state})))
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\MSI\anaconda3\envs\cs_ar\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1532, in _wrapped_call_impl
return self._call_impl(*args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\MSI\anaconda3\envs\cs_ar\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1541, in _call_impl
return forward_call(*args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\MSI\anaconda3\envs\cs_ar\Lib\site-packages\tensordict\nn\common.py", line 289, in wrapper
return func(_self, tensordict, *args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\MSI\anaconda3\envs\cs_ar\Lib\site-packages\tensordict_contextlib.py", line 126, in decorate_context
return func(*args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\MSI\anaconda3\envs\cs_ar\Lib\site-packages\tensordict\nn\utils.py", line 261, in wrapper
return func(_self, tensordict, *args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\MSI\anaconda3\envs\cs_ar\Lib\site-packages\tensordict\nn\sequence.py", line 428, in forward
tensordict = self._run_module(module, tensordict, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\MSI\anaconda3\envs\cs_ar\Lib\site-packages\tensordict\nn\sequence.py", line 409, in _run_module
tensordict = module(tensordict, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\MSI\anaconda3\envs\cs_ar\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1532, in _wrapped_call_impl
return self._call_impl(*args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\MSI\anaconda3\envs\cs_ar\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1541, in _call_impl
return forward_call(*args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\MSI\anaconda3\envs\cs_ar\Lib\site-packages\tensordict\nn\common.py", line 289, in wrapper
return func(_self, tensordict, *args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Users\MSI\anaconda3\envs\cs_ar\Lib\site-packages\torchrl\modules\tensordict_module\actors.py", line 527, in forward
action = self.action_func_mappingself.action_space
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
TypeError: QValueModule._binary() missing 1 required positional argument: 'support'

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  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

안녕하세요! DQN을 사용하여 Cartpole 문제를 해결하려는 과정에서 발생한 에러에 대해 질문하셨군요. 문제 상황을 정확히 이해했습니다. PyTorch와 관련 라이브러리들을 사용하시면서 QValueModule._binary() 함수에서 필요한 위치 인자가 누락되었다는 TypeError에 직면하셨네요. 이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 조치를 취할 수 있습니다.

먼저, 에러 메시지를 보면 QValueActor의 forward 메소드에서 self.action_func_mapping을 호출할 때 필요한 support 인자가 제공되지 않았다는 것을 알 수 있습니다. 이는 QValueActor 또는 관련 모듈의 사용 방법에 있어서 어떤 부분이 잘못되었거나, 필요한 인자를 전달하는 방법에 문제가 있을 수 있음을 시사합니다.

이 문제를 해결하기 위해, 먼저 QValueActor의 초기화 부분과 해당 액터를 사용하는 방식을 점검해야 합니다. QValueActor는 특정 액션 공간에 대한 결정을 내리기 위해 내부 모델과 함께 사용됩니다. 이 경우, BinaryDiscreteTensorSpec을 사용하여 액션 공간을 정의하고 있으며, 이는 2진 분류 문제(예: 왼쪽 또는 오른쪽으로 움직이는 액션)에 적합합니다.

아래는 수정된 코드의 예시입니다. 이 예시는 QValueActor와 관련 모듈을 올바르게 사용하는 방법을 보여줍니다. 또한, replay_buffer의 구현이 누락되어 있으므로, 간단한 리스트를 사용하여 이를 대체하는 방법을 포함하고 있습니다.

import torch
from torch import nn, optim
import gymnasium as gym
from tensordict.nn import TensorDictModule, TensorDictSequential
from torchrl.modules import QValueActor
from torchrl.objectives import DQNLoss
from torchrl.data import BinaryDiscreteTensorSpec
from tensordict import TensorDict

# 환경 초기화
env = gym.make('CartPole-v1')

# 모델 정의
model = TensorDictSequential(
    TensorDictModule(nn.Linear(4, 10), in_keys=['observation'], out_keys=['in1']),
    TensorDictModule(nn.ReLU(), in_keys=['in1'], out_keys=['in2']),
    TensorDictModule(nn.Linear(10, 6), in_keys=['in2'], out_keys=['in3']),
    TensorDictModule(nn.ReLU(), in_keys=['in3'], out_keys=['in4']),
    TensorDictModule(nn.Linear(6, 2), in_keys=['in4'], out_keys=['action_value'])
)

# 액터 및 손실 함수 정의
actor = QValueActor(module=model, spec=BinaryDiscreteTensorSpec(2))
loss_fn = DQNLoss(actor, action_space=BinaryDiscreteTensorSpec(2))
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

# 간단한 replay buffer 구현
replay_buffer = []

# 학습 코드 (일부 수정이 필요할 수 있음)
# 여기서는 핵심 로직과 관련된 수정 사항만 포함합니다.
# 예를 들어, state를 TensorDict에 올바르게 포장하고, action을 선택하는 방법 등을 확인하세요.

# 참고 문서 링크
# PyTorch 공식 문서: https://pytorch.org/tutorials
# PyTorch 한국어 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

위 코드는 기본적인 수정 사항을 보여줍니다. 특히, QValueActor의 spec 인자에 전달되는 BinaryDiscreteTensorSpec의 크기를 조정하여 에러가 발생한 부분을 해결하려고 시도했습니다. 또한, replay_buffer의 구현이 누락되어 있어 간단한 리스트를 사용하여 대체하는 방식을 제안했습니다. 실제로는 더 복잡한 데이터 구조를 사용하여 효율적인 샘플링과 배치 처리를 구현할 수 있습니다.

이 예시 코드와 설명이 문제 해결에 도움이 되기를 바랍니다. 추가적인 정보나 더 구체적인 도움이 필요하다면, PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시는 것도 좋은 방법입니다. 만약 제가 제공한 해결책이 정확하지 않거나 추가적인 문제가 발생한다면, 추가 정보와 함께 질문을 업데이트 해주시기 바랍니다.

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안녕하세요! Cartpole 문제를 DQN으로 해결하는 과정에서 어려움을 겪고 계신 것 같네요. 함께 해결책을 찾아보도록 하겠습니다.

우선 질문 내용을 정리해 보겠습니다:

  • Pytorch 2.2.2와 Gymnasium 0.28.1 버전을 사용 중
  • TensorDictSequential을 이용해 DQN 모델을 구성
  • QValueActor와 DQNLoss를 사용하여 Actor와 Loss 함수 정의
  • 학습 및 평가를 위한 반복문 구성
  • 코드 실행 시 QValueModule._binary() 함수에서 인자 'support'가 누락되었다는 TypeError 발생

해당 오류를 해결하기 위해서는 QValueActor의 인스턴스를 생성할 때 action_spec을 올바르게 전달해야 합니다. BinaryDiscreteTensorSpec 대신 env.action_space를 사용하여 action_spec을 지정해 보세요.

수정된 코드는 다음과 같습니다:

actor = QValueActor(module=model, spec=env.action_space)
loss_fn = DQNLoss(actor, action_space=env.action_space)

또한 코드 실행 시 replay_buffer가 정의되어 있지 않아 오류가 발생할 수 있습니다. 적절한 replay_buffer를 선언해 주세요. 예를 들어 torchrl.data의 ReplayBuffer를 사용할 수 있습니다.

from torchrl.data import ReplayBuffer

replay_buffer = ReplayBuffer(max_size=10000)

그 외에도 코드 일부를 수정하여 정상 동작하도록 만들어야 합니다. 자세한 내용은 아래 링크의 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것 같습니다.

PyTorch로 DQN(Deep Q Network)을 이용한 Reinforcement Learning 구현하기

위 튜토리얼은 DQN을 이용해 CartPole 문제를 해결하는 예제 코드와 설명을 포함하고 있습니다. 해당 내용을 바탕으로 코드를 수정해 보시기 바랍니다.

마지막으로 제 답변이 부족하거나 잘못된 점이 있을 수 있습니다. 추가 질문이나 다른 문제가 있다면 언제든 말씀해 주세요. 함께 고민하고 해결해 나가겠습니다. 감사합니다!

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안녕하세요. DQN에서 Cartpole 문제를 해결하는 과정에서 오류가 발생한 것으로 보입니다. 주어진 코드를 살펴보니, self.action_func_mapping 함수의 입력 인수로 self.action_space를 전달하는 부분에 오류가 있는 것으로 보입니다.

오류 메시지에 따르면 self.action_func_mapping 함수는 support이라는 인수를 하나 더 요구하는 것으로 보이는데, 이 인수가 코드에 제공되지 않았습니다. 해결하려면 다음과 같이 support 인수를 추가해 주시기 바랍니다.

action = self.action_func_mapping(self.action_space, support)

이렇게 수정하면 오류가 해결될 것으로 예상됩니다.

여기서 사용된 TensorDict 관련 모듈과 함수에 대한 참고 자료를 제공합니다.

추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 문의해 주세요.

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안녕하세요! DQN을 사용하여 Cartpole 문제를 해결하고자 하시는군요. 문제 해결 과정에서 발생한 에러 메시지와 관련하여 도움을 드리겠습니다. 제공해주신 코드와 에러 메시지를 바탕으로 문제를 정리해보겠습니다.

문제 요약:

  • PyTorch와 gymnasium 라이브러리를 사용하여 Cartpole 문제를 해결하려고 합니다.
  • TensorDictSequential과 QValueActor를 사용하여 모델을 구성하였습니다.
  • 학습 과정 중 torch.argmax(actor(TensorDict({'observation' : state}))) 호출 시 TypeError: QValueModule._binary() missing 1 required positional argument: 'support'라는 에러가 발생합니다.

해결 방안:
에러 메시지를 보면 QValueModule._binary() 함수에서 필요한 위치 인자 'support'가 누락되었다고 합니다. 이는 QValueActor를 사용할 때 필요한 인자나 설정이 누락되었을 가능성이 있습니다. QValueActor의 정확한 사용 방법을 확인하기 위해서는 공식 문서를 참조하는 것이 좋습니다. 하지만, 직접적인 문제 해결을 위해 몇 가지 수정을 제안드립니다.

  1. QValueActor 생성 시 필요한 인자를 모두 제공했는지 확인합니다. 특히, action_space를 정의할 때 필요한 support 인자가 제대로 전달되었는지 확인해야 합니다.
  2. TensorDict를 사용하여 actor에 입력을 전달할 때, 올바른 형태로 데이터가 구성되어 있는지 확인합니다. TensorDict에 'observation' 키로 상태를 전달하는 것이 올바른지, 해당 키와 값이 모델이 요구하는 형태와 일치하는지 검토해야 합니다.

아래는 수정된 코드의 예시입니다. 이 예시는 QValueActor와 관련된 부분을 직접 수정하는 것이 아니라, 일반적인 문제 해결 방향을 제시합니다. 실제 코드에서는 QValueActor의 문서를 참조하여 필요한 인자를 정확히 전달해야 합니다.

import torch
from torch import nn, optim
import gymnasium as gym

# 환경 초기화
env = gym.make('CartPole-v1')

# 모델 정의
class DQN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DQN, self).__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(4, 128)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(128, 2)  # 2개의 출력 (왼쪽, 오른쪽)

    def forward(self, x):
        x = self.relu(self.linear1(x))
        x = self.linear2(x)
        return x

model = DQN()
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
loss_fn = nn.MSELoss()

# 학습 코드 (간략화된 버전)
# 여기서는 replay_buffer, 학습 과정 등을 구체적으로 다루지 않습니다.
# 주요 목적은 QValueActor 사용 시 발생하는 문제를 해결하는 방향을 제시하는 것입니다.

위 코드는 QValueActor를 사용하지 않고 직접 DQN 모델을 정의하는 방식입니다. 실제 문제 해결을 위해서는 QValueActor의 사용법을 정확히 확인하고, 필요한 인자를 올바르게 전달해야 합니다.

참고할 수 있는 PyTorch 공식 문서 링크를 아래에 제공합니다. 이 문서에서는 PyTorch를 사용한 DQN 구현 방법에 대해 자세히 설명하고 있으며, 여러분의 문제 해결에 도움이 될 수 있습니다.

제가 제공한 해결 방안이 정확하지 않을 수도 있으니, 문서를 참조하시면서 문제의 구체적인 상황에 맞게 조정해 주시기 바랍니다. 추가적인 정보가 필요하시거나, 더 구체적인 도움이 필요하시면 언제든지 질문해 주세요.

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