Transformer 是样本高效的世界模型 (IRIS)

Transformer 是样本高效的世界模型 <br> Vincent Micheli*, Eloi Alonso*, François Fleuret <br> * 表示贡献相同

<div align='center'> IRIS 智能体在 100k 环境步骤后的表现，即两小时的实时体验 <img alt="IRIS 在 Asterix、Boxing、Breakout、Demon Attack、Freeway、Gopher、Kung Fu Master、Pong 游戏中的表现" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/a306a341-28ae-4ee7-bbc9-fe6768e7d4f3.gif"> </div>

简要总结

IRIS 是一个数据高效的智能体，在世界模型中通过数百万次模拟轨迹进行训练。
世界模型由一个离散自编码器和一个自回归 Transformer 组成。
我们的方法将动态学习视为一个序列建模问题，其中自编码器构建图像标记语言，Transformer 在时间维度上组合这种语言。

BibTeX

如果您发现这份代码或论文有用，请使用以下引用：

@inproceedings{
  iris2023,
  title={Transformers are Sample-Efficient World Models},
  author={Vincent Micheli and Eloi Alonso and Fran{\c{c}}ois Fleuret},
  booktitle={The Eleventh International Conference on Learning Representations },
  year={2023},
  url={https://openreview.net/forum?id=vhFu1Acb0xb}
}

环境设置

安装 PyTorch（torch 和 torchvision）。代码开发使用 torch==1.11.0 和 torchvision==0.12.0。
安装其他依赖：pip install -r requirements.txt
注意：Atari ROM 将随依赖项一起下载，这意味着您确认您有使用它们的许可。

启动训练

python src/main.py env.train.id=BreakoutNoFrameskip-v4 common.device=cuda:0 wandb.mode=online

默认情况下，日志会同步到 weights & biases，设置 wandb.mode=disabled 可以关闭同步。

配置

所有配置文件位于 config/ 目录，主配置文件是 config/trainer.yaml。
自定义配置最简单的方法是直接编辑这些文件。
有关配置管理的更多详细信息，请参阅 Hydra。

运行文件夹

每次新运行都位于 outputs/YYYY-MM-DD/hh-mm-ss/ 目录。该文件夹的结构如下：

outputs/YYYY-MM-DD/hh-mm-ss/
│
└─── checkpoints
│   │   last.pt
|   |   optimizer.pt
|   |   ...
│   │
│   └─── dataset
│       │   0.pt
│       │   1.pt
│       │   ...
│
└─── config
│   |   trainer.yaml
|
└─── media
│   │
│   └─── episodes
│   |   │   ...
│   │
│   └─── reconstructions
│   |   │   ...
│
└─── scripts
|   |   eval.py
│   │   play.sh
│   │   resume.sh
|   |   ...
|
└─── src
|   |   ...
|
└─── wandb
    |   ...

checkpoints：包含模型的最新检查点、优化器和数据集。
media：
- episodes：包含用于可视化目的的训练/测试/想象情节。
- reconstructions：包含原始帧及其通过自动编码器重建的结果。
scripts：从运行文件夹中，你可以使用以下三个脚本。
- eval.py：运行 python ./scripts/eval.py 来评估运行结果。
- resume.sh：运行 ./scripts/resume.sh 来恢复崩溃的训练。
- play.sh：用于可视化运行的一些有趣方面的工具。
  - 运行 ./scripts/play.sh 观看代理在环境中实时游戏。如果添加 -r 标志，左侧面板显示原始帧，中间面板显示缩小到离散自动编码器输入分辨率的相同帧，右侧面板显示自动编码器的输出（代理实际看到的内容）。
  - 运行 ./scripts/play.sh -w 使用键盘输入实时展开轨迹（即在世界模型中游戏）。注意，为了更快的交互，Transformer的内存每20帧清空一次。
  - 运行 ./scripts/play.sh -a 观看代理在世界模型中实时游戏。注意，为了更快的交互，Transformer的内存每20帧清空一次。
  - 运行 ./scripts/play.sh -e 可视化 media/episodes 中包含的情节。
  - 添加 -h 标志显示带有附加信息的标题。
  - 按 "," 开始和停止录制。相应的片段以mp4和numpy格式保存在 media/recordings 中。
  - 添加 -s 标志进入"保存模式"，完成后会提示用户保存轨迹。

结果笔记本

results/data/ 文件夹包含IRIS和基准模型的原始分数（每个游戏和每次训练运行的分数）。

使用 results/results_iris.ipynb 笔记本重现论文中的图表。

预训练模型

预训练模型可在此处获取。

要从这些检查点之一开始训练运行，在 config/trainer.yaml 的 initialization 部分，将 path_to_checkpoint 设置为相应的路径，并将 load_tokenizer、load_world_model 和 load_actor_critic 设置为 True。
要可视化其中一个检查点，请在config/env/default.yaml中将train.id设置为相应的游戏，创建一个checkpoints目录，并将检查点复制到checkpoints/last.pt。然后，您可以按照上述描述使用./scripts/play.sh来可视化代理。