Tensorforce: 深度强化学习的开源框架

Tensorforce:深度强化学习的开源框架

Tensorforce是一个基于TensorFlow的开源深度强化学习框架,专注于模块化、灵活的库设计和简单易用的研究与应用接口。作为一个功能强大且易于使用的工具,Tensorforce为研究人员和实践者提供了探索和应用强化学习算法的绝佳平台。

设计理念

Tensorforce遵循一系列高级设计原则,使其在同类库中脱颖而出:

1. 模块化组件设计:功能实现力求通用性和可配置性,可能会牺牲一些细节的忠实性,但换来了更大的灵活性。

2. 强化学习算法与应用分离:算法对输入(状态/观察)和输出(动作/决策)的类型和结构无关,也与应用环境的交互无关。

3. 全面的TensorFlow模型:整个强化学习逻辑(包括控制流)都在TensorFlow中实现,实现了与应用编程语言无关的可移植计算图,并简化了模型部署。

这些设计原则使Tensorforce成为一个灵活、可扩展且易于使用的强化学习框架。

主要特性

Tensorforce提供了丰富的功能和组件:

• 网络层:全连接、1D/2D卷积、嵌入、池化、RNN、dropout、归一化等,还支持Keras层。

• 网络架构:支持多状态输入和层(块)重用,可通过register/retrieve层简单定义有向无环图结构,支持任意架构。

• 内存类型:简单批处理缓冲区内存、随机重放内存。

• 策略分布:布尔动作的伯努利分布、(有限)整数动作的分类分布、连续动作的高斯分布、范围受限连续动作的Beta分布,支持多动作。

• 奖励估计:可配置估计视野、未来奖励折扣、状态/状态-动作/优势估计,以及是否考虑终止和视野状态。

• 训练目标:(确定性)策略梯度、状态(动作)值近似。

• 优化算法:TensorFlow提供的各种基于梯度的优化器(如Adam/AdaDelta/RMSProp等)、进化优化器、基于自然梯度的优化器,以及一系列元优化器。

• 探索:随机动作、采样温度、可变噪声。

• 预处理:裁剪、差分器、序列、图像处理。

• 正则化:L2和熵正则化。

• 执行模式:基于Python的multiprocessing和socket的多环境并行执行。

• 优化的仅执行SavedModel提取。

• TensorBoard支持。

通过组合这些模块化组件,Tensorforce可以复现多种流行的深度强化学习模型和特性:

• Q学习:深度Q学习、Double DQN、Dueling DQN、n步DQN、归一化优势函数(NAF)
• 策略梯度:vanilla策略梯度/REINFORCE、Actor-critic和A3C、近端策略优化(PPO)、信任区域策略优化(TRPO)、确定性策略梯度(DPG)

值得注意的是,这些复现通常不是100%忠实于原始论文,因为论文中描述的模型往往涉及一些额外的微小调整和修改,这些调整和修改难以用模块化设计来支持(而且,是否有必要支持它们也值得讨论)。从积极的角度来看,这些模型只是Tensorforce支持的众多模块组合中的一小部分示例。

环境适配器

Tensorforce提供了多种流行强化学习环境的适配器:

• Arcade Learning Environment:允许研究人员和爱好者为Atari 2600游戏开发AI代理的简单面向对象框架。

• CARLA:用于自动驾驶研究的开源模拟器。

• OpenAI Gym:用于开发和比较强化学习算法的工具包,支持从行走到玩Pong或弹球等游戏的各种任务。

• OpenAI Retro:将经典视频游戏转换为用于强化学习的Gym环境,集成了约1000个游戏。

• OpenSim:使用肌肉骨骼模型进行强化学习。

• PyGame Learning Environment:允许在Python中快速开始强化学习的学习环境。

• ViZDoom:允许开发仅使用视觉信息玩Doom的AI机器人。

这些适配器大大扩展了Tensorforce的应用范围,使其能够在各种复杂的环境中进行训练和测试。

安装和使用

Tensorforce的稳定版本定期更新到PyPI,可以通过以下命令安装:

pip3 install tensorforce

要使用最新版本,可以直接从GitHub安装:

git clone https://github.com/tensorforce/tensorforce.git
pip3 install -e tensorforce

对于环境,有额外的安装选项可用(ale, gym, retro, vizdoom, carla;或envs用于所有环境),但有些可能需要单独安装其他工具。

以下是一个快速入门的示例代码:

from tensorforce import Agent, Environment

# 预定义或自定义环境
environment = Environment.create(
    environment='gym', level='CartPole', max_episode_timesteps=500
)

# 实例化Tensorforce代理
agent = Agent.create(
    agent='tensorforce',
    environment=environment,  # 或者:states, actions, (max_episode_timesteps)
    memory=10000,
    update=dict(unit='timesteps', batch_size=64),
    optimizer=dict(type='adam', learning_rate=3e-4),
    policy=dict(network='auto'),
    objective='policy_gradient',
    reward_estimation=dict(horizon=20)
)

# 训练300个回合
for _ in range(300):
    states = environment.reset()
    terminal = False
    while not terminal:
        actions = agent.act(states=states)
        states, terminal, reward = environment.execute(actions=actions)
        agent.observe(terminal=terminal, reward=reward)

agent.close()
environment.close()

这个示例展示了如何创建一个简单的环境和代理,并进行基本的训练循环。

结论

Tensorforce是一个功能强大、灵活且易于使用的深度强化学习框架。它提供了丰富的组件和功能,支持各种流行的强化学习算法,并能够与多种环境无缝集成。无论是研究人员还是实践者,Tensorforce都为探索和应用强化学习提供了一个理想的平台。

虽然该项目目前已不再维护,但其设计理念和实现方式仍然值得学习和借鉴。对于那些希望深入了解强化学习或开发自己的强化学习应用的人来说,Tensorforce仍然是一个宝贵的资源。

如果您对Tensorforce感兴趣,可以访问其GitHub仓库以获取更多信息,或查阅官方文档以深入了解其功能和用法。尽管项目不再积极维护,但其代码库和文档仍然是学习和理解深度强化学习实现的宝贵资源。