DQN으로 CartPole 환경에서 강화학습

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1

Version
Torch : 2.2.2
Torchrl : 0.4.0
gymnasium : 0.28.1

import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'

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 DiscreteTensorSpec
from torchrl.envs.libs.gym import GymEnv
from matplotlib import pyplot as plt

env = GymEnv('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=DiscreteTensorSpec(2))
loss_fn = DQNLoss(actor, action_space='categorical')
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():
state = state['observation']
for j in range(MAX_STEPS):
action = actor(TensorDict({'observation': state}))['action']
step_res = env.step(TensorDict({'action': action}, ))
next_state, reward, finish = step_res['next']['observation'], step_res['next']['reward'], step_res['next']['done']
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.tensor(0.0)
for j in range(t - 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(
observation=j[0],
action=j[1],
next_observation=j[2],
next_done=torch.tensor([1]) if j[3].item() else torch.tensor([0]),
next_reward=torch.tensor([j[4]]))
loss.backward()
optimizer.step()
model.eval()
env.reset()
state = env.reset()
t = MAX_STEPS
with torch.no_grad():
state = state['observation']
for j in range(MAX_STEPS):
action = actor(TensorDict({'observation': state}))['action']
step_res = env.step(TensorDict({'action': action}, ))
next_state, reward, finish = step_res['next']['observation'], step_res['next']['reward'], step_res['next']['done']
if finish.item():
reward = FAIL_REWARD
t = j
break
state = next_state
train_steps.append(t)
print(i)
replay_buffer.clear()
plt.plot([i for i in range(EPOCHS)], train_steps)
plt.show()

위 코드는 DQN으로 cartpole 환경에서 강화학습을 진행하려고 작성한 코드입니다. 하지만 학습이 진행되지 않습니다. 그 이유를 알려주시면 감사하겠습니다. 고치는 방법도 알려주시면 감사하겠습니다.

2
  • 아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

안녕하세요! CartPole 환경에서 DQN을 이용한 강화학습을 진행하는데 어려움을 겪고 계시군요. 코드를 살펴보면서 문제점을 찾아보도록 하겠습니다.

우선 코드를 요약해보면, PyTorch와 torchrl 라이브러리를 사용하여 DQN 에이전트를 구현하고 CartPole 환경에서 학습을 진행하고 있습니다. 학습 과정에서는 replay buffer를 활용하여 경험 리플레이를 수행하고, DQNLoss를 사용하여 손실을 계산하고 있습니다.

코드를 자세히 살펴보니 몇 가지 수정이 필요해 보입니다.

  1. replay_buffer를 초기화하는 부분이 누락되어 있습니다. 다음과 같이 수정해주세요.

    from torchrl.data import ReplayBuffer

replay_buffer = ReplayBuffer(max_size=10000)

  2. train_steps도 초기화가 필요합니다.

    train_steps = []

  3. env.step()에서 device 인자를 제거해주세요.

    step_res = env.step(TensorDict({'action': action}))

  4. replay buffer에서 샘플링할 때 배치 크기를 지정해주는 것이 좋습니다.

    BATCH_SIZE = 64

if len(replay_buffer) > BATCH_SIZE:
    batch = replay_buffer.sample(BATCH_SIZE)
    loss = loss_fn(
        observation=batch['observation'],
        action=batch['action'],
        next_observation=batch['next_observation'],
        next_done=batch['next_done'],
        next_reward=batch['next_reward']
    )
    loss.backward()
    optimizer.step()

수정된 사항을 반영한 전체 코드는 다음과 같습니다.

import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'

import torch
from torch import nn, optim
from tensordict import TensorDict
from tensordict.nn import TensorDictModule, TensorDictSequential
from torchrl.modules import QValueActor
from torchrl.objectives import DQNLoss
from torchrl.data import DiscreteTensorSpec, ReplayBuffer
from torchrl.envs.libs.gym import GymEnv
from matplotlib import pyplot as plt

env = GymEnv('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=DiscreteTensorSpec(2))
loss_fn = DQNLoss(actor, action_space='categorical')
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
replay_buffer = ReplayBuffer(max_size=10000)

EPOCHS = 1000
MAX_STEPS = 500
FAIL_REWARD = torch.tensor(-1000.0)
GAMMA = 0.95
BATCH_SIZE = 64

train_steps = []

for i in range(EPOCHS):
    model.train()
    state = env.reset()
    t = MAX_STEPS
    with torch.no_grad():
        state = state['observation']
        for j in range(MAX_STEPS):
            action = actor(TensorDict({'observation': state}))['action']
            step_res = env.step(TensorDict({'action': action}))
            next_state, reward, finish = step_res['next']['observation'], step_res['next']['reward'], step_res['next']['done']
            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.tensor(0.0)
    for j in range(t - 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()
    if len(replay_buffer) > BATCH_SIZE:
        batch = replay_buffer.sample(BATCH_SIZE)
        loss = loss_fn(
            observation=batch['observation'],
            action=batch['action'],
            next_observation=batch['next_observation'],
            next_done=batch['next_done'],
            next_reward=batch['next_reward']
        )
        loss.backward()
        optimizer.step()
    
    model.eval()
    env.reset()
    state = env.reset()
    t = MAX_STEPS
    with torch.no_grad():
        state = state['observation']
        for j in range(MAX_STEPS):
            action = actor(TensorDict({'observation': state}))['action']
            step_res = env.step(TensorDict({'action': action}))
            next_state, reward, finish = step_res['next']['observation'], step_res['next']['reward'], step_res['next']['done']
            if finish.item():
                reward = FAIL_REWARD
                t = j
                break
            state = next_state
    train_steps.append(t)
    print(i)

plt.plot([i for i in range(EPOCHS)], train_steps)
plt.show()

위 코드는 replay buffer 초기화, 배치 샘플링 등을 추가하여 DQN 학습이 원활히 진행되도록 수정되었습니다.

추가적으로 torchrl 공식 튜토리얼 중 DQN 예제를 참고하시면 도움이 될 것 같습니다.

제가 드린 답변이 문제 해결에 도움이 되었기를 바랍니다. 혹시 추가적인 질문이나 제가 놓친 부분이 있다면 말씀해 주세요. 감사합니다!

  • 답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 :heart:를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!
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  • 아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

안녕하세요! CartPole 환경에서 DQN을 사용하여 강화학습을 수행하는 코드를 검토해 보겠습니다.

요약

코드는 CartPole 환경에서 DQN을 사용하여 학습을 시도하지만 학습이 진행되지 않는 문제가 있습니다.

해결책

코드를 살펴보니 다음과 같은 문제가 있습니다.

  • replay_buffer가 정의되지 않았습니다. replay_buffer는 코드에서 사용되지만 정의되지 않았습니다. from torchrl.data.memory import ReplayBuffer를 import하고 다음과 같이 replay_buffer를 정의해야 합니다.
from torchrl.data.memory import ReplayBuffer

replay_buffer = ReplayBuffer(memory_size=10000)
  • step_res['next']['done']은 텐서가 아닙니다. step_res['next']['done']은 torch.tensor로 변환해야 합니다.
next_done = torch.tensor([1]) if j[3].item() else torch.tensor([0])

수정된 코드

다음은 수정된 코드입니다.

import os

os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'

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 DiscreteTensorSpec
from torchrl.envs.libs.gym import GymEnv
from torchrl.data.memory import ReplayBuffer
from matplotlib import pyplot as plt

env = GymEnv('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=DiscreteTensorSpec(2))
loss_fn = DQNLoss(actor, action_space='categorical')
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
replay_buffer = ReplayBuffer(memory_size=10000)

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():
        state = state['observation']
        for j in range(MAX_STEPS):
            action = actor(TensorDict({'observation': state}))['action']
            step_res = env.step(TensorDict({'action': action}, <span class="chcklst-box fa fa-square-o fa-fw"></span>))
            next_state, reward, finish = step_res['next']['observation'], step_res['next']['reward'], step_res['next']['done']
            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.tensor(0.0)
            for j in range(t - 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(
                    observation=j[0],
                    action=j[1],
                    next_observation=j[2],
                    next_done=torch.tensor([1]) if j[3].item() else torch.tensor([0]),
                    next_reward=torch.tensor([j[4]])
                )
                loss.backward()
            optimizer.step()
            model.eval()
            env.reset()
            state = env.reset()
            t = MAX_STEPS
            with torch.no_grad():
                state = state['observation']
                for j in range(MAX_STEPS):
                    action = actor(TensorDict({'observation': state}))['action']
                    step_res = env.step(TensorDict({'action': action}, <span class="chcklst-box fa fa-square-o fa-fw"></span>))
                    next_state, reward, finish = step_res['next']['observation'], step_res['next']['reward'], step_res['next']['done']
                    if finish.item():
                        reward = FAIL_REWARD
                        t = j
                        break
                    state = next_state
                    train_steps.append(t)
                    print(i)
                    replay_buffer.clear()
                    plt.plot([i for i in range(EPOCHS)], train_steps)
                    plt.show()

참고 링크

주의 사항

이 답변은 제가 제안하는 답변일 뿐이며 다른 해결책이 있을 수 있습니다.

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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 환경에서 강화학습을 진행하려는 과정에서 문제가 발생한 것으로 보여지네요. 코드를 자세히 살펴보니, 학습이 제대로 진행되지 않는 몇 가지 이유를 추측할 수 있습니다. 문제를 해결하기 위해 몇 가지 수정 사항을 제안드리겠습니다.

먼저, 코드에서 replay_buffer와 train_steps가 초기화되지 않은 것으로 보입니다. 이는 학습 과정에서 중요한 데이터를 저장하고 사용하는 데 필요한 부분입니다. replay_buffer는 경험 재생 메모리로 사용되며, train_steps는 각 에폭에서의 학습 단계를 기록하는 데 사용됩니다.

수정 제안

  1. Replay Buffer 초기화: replay_buffer를 리스트로 초기화하고, 경험(상태, 액션, 보상 등)을 저장할 수 있도록 합니다.
  2. Train Steps 초기화: train_steps를 빈 리스트로 초기화하여 각 에폭에서의 단계 수를 기록할 수 있게 합니다.
  3. 학습 과정 개선: 학습 과정에서 경험 재생 메모리에서 샘플을 추출하여 학습하는 방식을 명확히 구현해야 합니다. 또한, optimizer.zero_grad() 호출 위치를 확인하여 적절한 위치에 있도록 조정합니다.

아래는 수정된 코드의 예시입니다.

import os
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 DiscreteTensorSpec
from torchrl.envs.libs.gym import GymEnv
from matplotlib import pyplot as plt

os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'

env = GymEnv('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=DiscreteTensorSpec(2))
loss_fn = DQNLoss(actor, action_space='categorical')
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
replay_buffer = []  # Replay buffer 초기화

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

train_steps = []  # Train steps 초기화

for i in range(EPOCHS):
    model.train()
    state = env.reset()['observation']
    for j in range(MAX_STEPS):
        action = actor(TensorDict({'observation': state}))['action']
        step_res = env.step(TensorDict({'action': action}))
        next_state, reward, finish = step_res['next']['observation'], step_res['next']['reward'], step_res['next']['done']
        if finish.item():
            reward = FAIL_REWARD
        replay_buffer.append([state, action, next_state, finish, reward])
        state = next_state
        if finish.item():
            break

    # 경험 재생 메모리에서 샘플링하여 학습
    optimizer.zero_grad()
    for sample_data in sample(replay_buffer, min(len(replay_buffer), 32)):  # 샘플 크기 조정 가능
        observation, action, next_observation, next_done, next_reward = sample_data
        loss = loss_fn(
            observation=observation,
            action=action,
            next_observation=next_observation,
            next_done=torch.tensor([1]) if next_done.item() else torch.tensor([0]),
            next_reward=torch.tensor([next_reward])
        )
        loss.backward()
    optimizer.step()

    train_steps.append(j + 1)  # 저장된 단계 수 기록
    replay_buffer.clear()  # 버퍼 초기화

plt.plot([i for i in range(EPOCHS)], train_steps)
plt.show()

이 코드는 기본적인 수정 사항을 반영한 것으로, 실제 환경에서는 replay_buffer의 크기 관리(예: 최대 크기 설정 및 오래된 경험 제거), 학습 과정에서의 추가적인 하이퍼파라미터 조정 등이 필요할 수 있습니다.

더 자세한 정보와 PyTorch를 사용한 DQN 구현에 대한 자세한 가이드는 PyTorch 공식 문서의 강화학습 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다: PyTorch 공식 강화학습 튜토리얼

제안드린 수정 사항이 문제 해결에 도움이 되길 바라며, 추가적인 질문이나 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요.

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

안녕하세요! DQN을 사용하여 CartPole 환경에서 강화학습을 진행하려는 과정에서 학습이 제대로 이루어지지 않는 문제를 겪고 계신 것 같습니다. 코드를 자세히 살펴보니 몇 가지 개선할 수 있는 부분이 보입니다. 문제 해결을 위해 제가 도움을 드리겠습니다.

먼저, 코드를 통해 학습 과정을 진행하시면서 replay buffer를 사용하려고 하셨으나, 실제로 replay buffer의 구현이 누락되어 있는 것 같습니다. 또한, 학습 과정에서 각 스텝마다 경험을 replay buffer에 저장하고, 이를 사용하여 모델을 업데이트하는 과정이 필요합니다. 그리고 train_steps 리스트를 사용하여 각 에폭마다의 스텝 수를 기록하려고 하셨으나, 이 리스트를 초기화하는 부분이 누락되어 있습니다.

해결 방안

  1. Replay Buffer 구현: 강화학습에서 replay buffer는 경험(상태, 행동, 보상, 다음 상태, 종료 여부)을 저장하는 데 사용됩니다. 이를 통해 모델 학습 시 다양한 경험을 재사용할 수 있어 학습의 안정성과 효율성을 높일 수 있습니다.

  2. train_steps 리스트 초기화: 학습 과정을 기록하기 위해 train_steps 리스트를 사용하려면, 먼저 이 리스트를 초기화해야 합니다.

아래는 개선된 코드의 예시입니다:

import torch
from torch import nn, optim
from collections import deque
import random

# Replay Buffer 구현
class ReplayBuffer:
    def __init__(self, capacity):
        self.buffer = deque(maxlen=capacity)
    
    def append(self, experience):
        self.buffer.append(experience)
    
    def sample(self, batch_size):
        return random.sample(self.buffer, batch_size)
    
    def __len__(self):
        return len(self.buffer)

# Replay Buffer 초기화
replay_buffer = ReplayBuffer(capacity=10000)

# train_steps 리스트 초기화
train_steps = []

# 학습 과정 (일부 수정된 부분만 표시)
for i in range(EPOCHS):
    # 학습 과정 코드...
    # 예: replay_buffer.append([state, action, next_state, finish, reward])
    
    # 모델 업데이트 부분
    if len(replay_buffer) > batch_size:  # batch_size는 적절한 값으로 설정
        experiences = replay_buffer.sample(batch_size)
        # experiences를 사용하여 모델 업데이트
        # 예: loss 계산 및 optimizer.step()

    # train_steps 기록
    train_steps.append(t)
    # 에폭마다 결과 출력 및 replay_buffer 초기화는 유지

위 코드에서는 간단한 ReplayBuffer 클래스를 구현하여 사용하고 있습니다. 이 클래스는 경험을 저장하고, 미니배치를 샘플링하는 기능을 제공합니다. 학습 과정에서는 이 버퍼에 경험을 저장하고, 충분한 양의 경험이 쌓이면 이를 샘플링하여 모델을 업데이트하는 데 사용합니다.

PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시면 더 다양한 정보와 예제를 찾아보실 수 있습니다. 특히, 강화학습과 관련된 자료는 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다:

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 문제가 계속되면 추가적인 정보와 함께 질문을 업데이트해 주시기 바랍니다.

  • 이 답변이 도움이 되셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 :heart:를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!