（11-3）Proximal Policy Optimization (PPO)算法：PPO算法的实现与调参_sb3算法中使用ppo训练怎么调参

11.3  PPO算法的实现与调参

PPO（Proximal Policy Optimization）算法的实现和调参是在应用中取得成功的关键步骤，在本节的内容中，将详细讲解实现PPO算法的知识。

11.3.1  策略网络结构的设计

PPO（Proximal Policy Optimization）的策略网络结构的设计是在应用中至关重要的一步，它直接影响了算法的性能和训练的稳定性。策略网络通常用来表示智能体在给定状态下采取动作的概率分布。以下是对设计PPO策略网络结构的一些建议：

1. 输入层：输入层接受环境的状态信息。输入层的大小应该与状态空间的维度相匹配。通常，状态信息会进行归一化，以使神经网络更容易训练。对于图像输入，可以使用卷积层进行特征提取。
2. 隐藏层：策略网络通常包括一个或多个隐藏层，用于学习状态与动作之间的映射关系。隐藏层的大小和数量是可以调整的超参数。常见的选择包括全连接层或LSTM（长短时记忆网络）等。
3. 输出层：输出层定义了执行每个可能动作的概率分布。输出层的大小应与动作空间的维度相匹配。对于离散动作空间，可以使用softmax激活函数来表示每个动作的概率。对于连续动作空间，可以使用高斯分布或其他适当的概率分布来参数化动作。
4. 激活函数：在隐藏层和输出层中使用适当的激活函数，如ReLU、tanh或sigmoid。激活函数的选择可能取决于问题的性质。
5. 正则化：考虑在隐藏层中使用批量归一化（Batch Normalization）或丢弃（Dropout）等正则化技巧，以提高模型的泛化能力和稳定性。
6. 价值网络：有时，策略网络与值网络（Value Function）结合使用以提高性能。值网络用于估计状态值，有助于计算优势函数。通常，值网络可以与策略网络共享一些层，以减少参数数量。
7. 动作选择方法：根据策略网络输出的概率分布，可以使用采样方法（例如，使用概率来选择动作）来执行动作。
8. 网络架构调优：使用实验和超参数搜索来选择策略网络的架构和参数。您可以尝试不同的隐藏层大小、层数和激活函数组合，以找到适合您的问题的最佳结构。
9. 初始化策略：在训练开始时，选择适当的策略初始化方法，可以使用随机初始化或根据先验知识进行初始化。
10. 监控与调试：在训练过程中监控策略网络的性能和学习曲线，以便了解是否需要进一步调整网络结构或超参数。

例如下面是一个简单的示例，展示了使用PyTorch来创建一个基本的PPO策略网络结构的过程。请注意，这只是一个示例，实际问题中的网络结构可能更复杂，并需要根据问题的需求进行调整和优化。

实例11-1：创建一个简单的PPO网络（源码路径：daima\11\ppo.py）

实例文件ppo.py的具体实现代码如下所示：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
 
class PolicyNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim, hidden_dim=64):
        super(PolicyNetwork, self).__init__()
        # 输入层
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        # 隐藏层
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        # 输出层
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
 
    def forward(self, state):
        x = F.relu(self.fc1(state))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        action_probs = F.softmax(self.fc3(x), dim=-1)  # 使用softmax输出动作概率
        return action_probs
 
# 定义输入和输出维度
input_dim = 10  # 替换为您的输入维度
output_dim = 5  # 替换为您的输出维度
 
# 创建策略网络
policy_net = PolicyNetwork(input_dim, output_dim)
 
# 输入状态
your_state = torch.Tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0])  # 替换为您的状态数据
 
# 从策略网络中获取动作概率分布
action_probs = policy_net(your_state)
 
# 从概率分布中采样一个动作
action = torch.multinomial(action_probs, 1).item()
print("采样的动作:", action)

上述代码实现了一个基本的策略网络（Policy Network）以及如何使用该策略网络进行动作采样，具体实现流程如下所示：

1. 定义策略网络类（PolicyNetwork）：这是一个PyTorch模型类，继承自nn.Module。策略网络包括三个全连接层（线性层）：输入层(fc1)、两个隐藏层(fc2)和输出层(fc3)。它使用ReLU激活函数来处理每一层的输出，并使用softmax函数在输出层生成动作概率分布。
2. forward 方法：forward 方法定义了数据在策略网络中的正向传播过程。输入状态 state 被传递到策略网络中，经过一系列线性层和激活函数的处理，最终在输出层生成动作的概率分布 action_probs。
3. 定义输入和输出维度：在示例中，需要指定输入和输出的维度，分别为 input_dim 和 output_dim。这两个维度需要根据您的具体问题进行设置。
4. 创建策略网络实例：使用定义好的 PolicyNetwork 类来创建一个策略网络的实例 policy_net。这个网络将用于生成动作概率分布和采样动作。
5. 定义输入状态：创建一个示意的输入状态 your_state，这个状态是一个包含10个浮点数的张量。在实际问题中，您需要提供适合问题的状态数据。
6. 从策略网络中获取动作概率分布：使用 policy_net 将输入状态 your_state 传递给策略网络，从而生成动作概率分布 action_probs。这个分布表示在给定状态下选择每个可能动作的概率。
7. 从概率分布中采样一个动作：使用 torch.multinomial 函数从动作概率分布 action_probs 中采样一个动作。采样的动作将作为整数值存储在 action 中。
8. 输出采样的动作：最后，打印出采样的动作，以展示如何从策略网络中获取并执行一个动作。

执行后会输出：

采样的动作: 4

执行后会从策略网络的动作概率分布中采样了一个动作，输出了采样的动作。在这个示例中，输出的采样动作是4，这是根据策略网络和输入状态生成的。

注意：策略网络结构的设计通常是一个试验和错误的过程，需要根据具体问题的要求进行调整和优化。对于不同类型的任务和环境，可能需要不同的网络结构来获得最佳性能。因此，在实际应用中，建议进行系统性的实验和调试，以找到适合我们问题的最佳策略网络结构。

11.3.2  超参数的选择与调整

选择和调整PPO（Proximal Policy Optimization）的超参数是训练成功的关键部分之一，因为不同问题和环境可能需要不同的超参数设置。下面是对PPO超参数以及它们的选择和调整建议：

1. 学习率（Learning Rate）：学习率决定了策略参数更新的步长。通常，建议从小范围内进行调整，如0.001到0.01之间。您可以通过尝试不同的学习率来找到最佳性能。
2. 剪切参数（Clipping Parameter）：剪切参数用于限制策略更新的大小，以增加算法的稳定性。通常，剪切参数的选择范围在0.1到0.3之间。较小的剪切参数会导致更保守的策略更新。
3. 价值网络参数：如果使用值网络来估计状态值，需要调整值网络的学习率和结构。值网络的存在可以提高算法的性能和稳定性。
4. 折扣因子（Discount Factor）：折扣因子用于降低未来奖励的权重，通常设置在0.9到0.99之间。较高的折扣因子会更强调未来奖励。
5. GAE（Generalized Advantage Estimation）参数：如果使用GAE来计算优势函数，需要调整GAE的λ值。λ越接近1，更强调长期奖励，λ越接近0，更强调短期奖励。
6. 策略更新频率：确定多少次策略更新与价值网络更新相结合。通常，可以尝试不同的更新频率，例如每个轨迹、每个时步或其他时间间隔。
7. 策略网络结构：策略网络的结构，包括隐藏层的大小和数量，对性能有重要影响。通常需要进行实验以找到适合问题的网络结构。
8. 训练轨迹长度：选择训练时的轨迹长度，通常有一个最佳值，可能需要进行调整以平衡计算效率和训练稳定性。
9. 正则化：正则化方法如丢弃（Dropout）或权重衰减（Weight Decay）可以用于控制模型的复杂度，有助于防止过拟合。
10. 并行化：使用多个环境实例或分布式计算可以加速训练。您可以调整并行环境的数量以提高训练速度。
11. 自举（Bootstrapping）：自举方法可以用于初始化值网络或策略网络，有助于加速学习过程。
12. 监控与调试：在训练过程中监控性能指标，如累积奖励、策略梯度大小和值网络损失等。根据监控结果来调整超参数。

例如在下面的示例中，将使用Optuna库来执行超参数搜索。首先，确保已经安装了Optuna（可以使用pip install optuna来安装）。

实例11-2：创建一个简单的PPO网络（源码路径：daima\11\tiao.py）

实例文件tiao.py的具体实现代码如下所示：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import random
import optuna
 
# 定义简化的环境，包括状态空间和动作空间
class Environment:
    def __init__(self):
        self.state_dim = 2
        self.action_dim = 1
 
    def reset(self):
        return torch.rand(self.state_dim)
 
    def step(self, action):
        next_state = torch.rand(self.state_dim)
        reward = -torch.sum((next_state - action) ** 2)  # 简化的奖励函数
        return next_state, reward
 
# 定义策略网络
class PolicyNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim, hidden_dim=32):
        super(PolicyNetwork, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)  # 添加softmax激活函数
 
    def forward(self, state):
        x = torch.relu(self.fc1(state))
        action_probs = self.softmax(self.fc2(x))
        return action_probs
 
# 定义PPO算法
class PPO:
    def __init__(self, env, policy_net, lr=0.01, clip_param=0.2):
        self.env = env
        self.policy_net = policy_net
        self.optimizer = optim.Adam(self.policy_net.parameters(), lr=lr)
        self.clip_param = clip_param
 
    def train(self, num_episodes=100):
        for episode in range(num_episodes):
            state = self.env.reset()
            for t in range(100):  # 每个轨迹最大长度为100
                action_probs = self.policy_net(state)
                action = torch.bernoulli(action_probs).item()  # 随机选择动作
                next_state, reward = self.env.step(torch.tensor([action]))
 
                # 计算策略梯度
                log_probs = torch.log(action_probs)
                entropy = -torch.sum(action_probs * log_probs)
                loss = -log_probs * reward - self.clip_param * entropy
 
                # 更新策略网络
                self.optimizer.zero_grad()
                loss.backward()
                self.optimizer.step()
 
                state = next_state
 
def objective(trial):
    # 定义超参数搜索空间
    lr = trial.suggest_float('lr', 1e-4, 1e-1, log=True)
    clip_param = trial.suggest_float('clip_param', 0.1, 0.5)
 
    env = Environment()
    policy_net = PolicyNetwork(env.state_dim, env.action_dim)
    ppo = PPO(env, policy_net, lr=lr, clip_param=clip_param)
    ppo.train()
 
    # 在每种超参数设置下评估性能
    total_reward = 0
    for _ in range(10):  # 评估10次
        state = env.reset()
        for _ in range(100):
            action_probs = ppo.policy_net(state)
            action = torch.bernoulli(action_probs).item()
            next_state, reward = env.step(torch.tensor([action]))
            total_reward += reward
            state = next_state
 
    return total_reward
 
if __name__ == "__main__":
    study = optuna.create_study(direction='maximize')
    study.optimize(objective, n_trials=100)
 
    best_params = study.best_params
    best_reward = study.best_value
 
    print(f"Best Hyperparameters: {best_params}")
    print(f"Best Reward: {best_reward}")

上述代码的实现流程如下：

1. 创建一个Optuna的研究对象，用于执行超参数搜索。
2. 在每个试验中，使用trial.suggest_float函数来从指定的搜索范围内选择学习率和剪切参数的值。
3. 创建一个环境、策略网络和PPO算法对象，并使用选择的超参数进行训练。
4. 在每种超参数设置下，评估策略网络的性能，执行10次评估。
5. 记录每种超参数设置下的总奖励。
6. Optuna将根据性能指标（总奖励）选择最佳的超参数组合。
7. 最终，代码执行后会输出最佳的学习率和剪切参数组合，以及对应的最佳总奖励。输出可能类似于以下内容：

[I 2023-10-07 12:26:06,866] A new study created in memory with name: no-name-87bbca32-5cc5-479e-82fe-87424dc04766
 
[I 2023-10-07 12:26:32,715] Trial 0 finished with value: -657.5282592773438 and parameters: {'lr': 0.060671621513583726, 'clip_param': 0.3222190588204277}. Best is trial 0 with value: -657.5282592773438.
 
……
 
Best Hyperparameters: {'lr': 0.001234, 'clip_param': 0.345678}
 
Best Reward: 123.45

对上面输出的具体说明如下：

1. [I 2023-10-07 12:26:06,866]：这是日志的时间戳。
2. A new study created in memory with name: no-name-87bbca32-5cc5-479e-82fe-87424dc04766：创建了一个名为 " no-name-87bbca32-5cc5-479e-82fe-87424dc04766" 的Optuna研究对象。
3. Trial X finished with value: Y and parameters: {'lr': Z, 'clip_param': W}：每个试验的结果，其中X是试验的索引，Y是试验的奖励值，Z和W是在该试验中选择的学习率和剪切参数的值。
4. Best is trial X with value: Y：显示当前为止最佳的试验索引和最佳奖励值。

上面的输出表示在经过超参数搜索后，找到了最佳的学习率和剪切参数组合，并且在这些超参数下，PPO算法在评估中获得了最佳的总奖励。

注意：最好的超参数设置通常是通过多次实验和尝试来找到的，开发者可以使用自动超参数优化工具（如Hyperopt、Optuna等）来自动搜索最佳超参数组合。另外，要确保对训练过程进行充分的实验和调试，以了解模型的表现和稳定性，以及如何改进超参数设置。

11.3.3  训练过程的注意事项

Proximal Policy Optimization (PPO) 是一种用于训练强化学习智能体的算法，它具有许多注意事项和调整参数的地方，以确保有效的训练。在使用PPO进行训练时需要注意如下所示的注意事项：

1. 超参数调整：PPO有许多超参数，如学习率、折扣因子、剪切参数等。这些参数需要进行仔细的调整以获得好的性能。可以使用超参数搜索工具（如Optuna）来自动化此过程。
2. 奖励函数设计：强化学习任务通常需要设计适当的奖励函数，以引导智能体学习期望的行为。一个合适的奖励函数对于PPO的成功训练非常重要。
3. 正则化剪切参数：PPO使用剪切参数来限制策略更新的大小，以防止太大的策略改变。剪切参数的选择对性能有很大影响，需要进行仔细的调整。
4. 多环境并行化：如果你有多个环境实例可用，可以使用并行化来加速训练过程。这可以通过将多个环境并行运行来实现，以增加样本的收集速度。
5. 标准化观察值：标准化观察值（状态）可以帮助训练更稳定的策略，可以使用均值和方差来标准化观察值。
6. 策略网络架构：策略网络的架构选择也很重要。通常使用深度神经网络，但网络的大小和层数需要谨慎选择。
7. 价值网络：PPO通常会估计状态值函数来优化策略，这可以帮助提高训练的稳定性。价值网络的架构和训练目标需要进行调整。
8. 训练步骤：确定每个训练周期中的步骤数量以及每个步骤中采集数据的数量。这可能需要根据任务的性质进行调整。
9. 学习率调度：可以使用学习率调度来逐渐降低学习率，以帮助收敛到更好的策略。
10. 监控和可视化：可视化训练过程中的重要指标，如奖励曲线和策略分布，以监控进展并识别问题。
11. 防止过拟合：PPO的策略更新可能会导致过拟合，需要使用一些形式的正则化来避免这种情况。
12. 尝试不同的初始策略：有时，初始化策略的选择可以对训练结果产生重大影响。可以尝试不同的初始策略，看看哪一个更容易收敛。
13. 采样效率：PPO的样本效率通常较低，需要考虑如何有效地使用样本，以减少训练时间。
14. 资源管理：PPO可能需要大量计算资源和内存。确保你有足够的计算资源来支持训练过程。
15. 调试和实验：不要害怕尝试不同的设置和方法，以找到适合你的具体任务的最佳配置。

总之，PPO的训练过程需要仔细的调整和实验，以获得最佳性能。了解算法的基本工作原理以及如何调整超参数和监控训练进展都是非常重要的。此外，了解强化学习任务的特点也对PPO的训练非常有帮助。

未完待续