PPO算法怎么获得3个连续的动作
PPO算法中actor网络输出(output_dims=3)是3，怎么在samlpe_action中获得三个连续动作[a,b,c]呢，为什么输出总是一个动作
援引讯飞星火：
在PPO算法中，actor网络输出的维度为3，表示每个动作有3个可能的状态值。为了获得三个连续的动作[a, b, c]，我们需要对输出进行处理。
首先，我们需要将actor网络的输出转换为概率分布。这可以通过使用softmax函数来实现：
import torch
import torch.nn as nn
output_dims = 3
action_probs = torch.softmax(output, dim=-1)
接下来，我们需要找到概率最大的动作及其索引。这可以通过使用torch.argmax()函数来实现：
max_action_index = torch.argmax(action_probs)
现在我们已经找到了概率最大的动作索引，我们可以根据这个索引来获取对应的动作值。假设我们有3个动作值a, b, c，那么可以通过以下方式获取：
max_action = a + (b - a) * max_action_index
这样，我们就可以得到三个连续的动作[a, b, c]。注意，这里的a、b和c是动作值，而不是概率分布。
该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
根据您提供的代码，PPO算法中的actor网络输出维度为3，但是在sample_action函数中，输出总是一个动作。要获得三个连续的动作[a, b, c]，您可以对actor网络输出的probs进行适当的处理。
以下是修改后的sample_action函数示例代码，以获得三个连续的动作：
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch.distributions import Categorical
def sample_action(self, state):
self.sample_count += 1
state = torch.tensor(state, device=self.device, dtype=torch.float32).unsqueeze(dim=0)
probs = self.actor(state)
actions = []
for i in range(3):
dist = Categorical(probs[:, i])
action = dist.sample()
actions.append(action.item())
self.logprobs = dist.log_prob(action).detach()
return actions
在上述示例代码中，我们对actor网络的输出probs进行了逐个处理，每次都使用Categorical分布进行采样，并将采样的动作添加到一个列表中。最后，返回包含三个连续动作的列表。
请注意，修改后的代码假设actor网络的输出probs是一个形状为（1, 3）的张量，其中1表示批量大小为1，3表示输出维度为3。如果您的情况有所不同，请根据实际情况进行修改。
希望这可以帮助您获得三个连续的动作！如果您有任何其他问题，请随时提问。
如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢
引用 皆我百晓生 小程序回复内容作答：
在PPO算法中，actor网络的输出是一个概率分布，每个动作对应一个概率。这个分布可以被解释为在给定状态下选择每个动作的概率。
通常情况下，在使用PPO算法时，我们会根据输出的概率分布采样一个动作来执行。但是，由于actor网络的输出是一个概率分布，只能获得一个动作。
如果你想获得三个连续的动作[a, b, c]，可以进行如下操作：
- 修改actor网络的输出维度为3，即output_dims=9（或者任意大于3的数字），这样输出的是连续的概率分布，每三个元素对应一个动作。
- 在sample_action函数中，可以先根据输出的分布采样一个动作索引，然后将索引解释为三个连续的动作。
下面是一个示例函数，演示了如何实现这个过程：
def sample_action(probabilities):
actions = []
for i in range(3):
action_index = np.random.choice(range(len(probabilities)), p=probabilities)
action = [0, 0, 0]
action[action_index * 3] = 1
action[action_index * 3 + 1] = 1
action[action_index * 3 + 2] = 1
actions.append(action)
return actions
# 示例用法
probabilities = [0.1, 0.3, 0.6, 0.8, 0.2, 0.0, 0.4, 0.1, 0.5, 0.7, 0.3, 0.9] # 示例概率分布
actions = sample_action(probabilities)
print(actions)
在这个示例中，我们假设概率分布为[0.1, 0.3, 0.6, 0.8, 0.2, 0.0, 0.4, 0.1, 0.5, 0.7, 0.3, 0.9]，首先根据分布采样一个动作索引，然后根据索引将其解释为[a, b, c]三个连续的动作。最后输出的是[[0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 1]]。
这个过程可以根据实际需求进行修改，例如可以使用其他方式将动作索引解释为连续动作。
【以下回答由 GPT 生成】
问题回答
在PPO算法中，actor网络的输出维度为3，并且通常情况下，actor网络的输出并不是一个单独的动作，而是一组连续的动作。因此，获取三个连续的动作[a, b, c]可以在sample_action函数中进行操作。
在PPO算法中，actor网络的输出通常被称为策略分布（policy distribution）。该分布用于选择模型输出的动作，并根据一定的概率来采样。在sample_action函数中，可以根据策略分布进行采样，得到一个动作序列。
以下是一个示例的代码，展示了如何在sample_action函数中获取三个连续的动作[a, b, c]：
def sample_action(policy_model):
actions = []
for _ in range(3):
action = policy_model.sample_action()
actions.append(action)
return actions
在上述代码中，我们假设policy_model是Actor网络的实例，它具有一个sample_action函数用于从策略分布中采样一个动作。
这样，当调用sample_action函数时，会依次获取三个连续的动作[a, b, c]，并将它们存储在一个列表中。
至于为什么actor网络的输出始终是一个动作，这是因为在PPO算法中，将连续的动作作为输出，可以更灵活地表示行为策略，并且可以在训练过程中更好地进行优化。同时，连续的动作可以更好地处理连续动作空间的问题，如控制机器人的运动等。
希望以上解答对您有所帮助。如果还有任何问题，请随时提问。
如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^
题主，这个问题我来替你解决(参考结合AI智能、文心一言)，若有帮助，还望采纳，点击回答右侧采纳即可。
在PPO算法中，actor网络输出的output_dims=3表示输出三个值，但并不意味着这三个值对应三个连续动作。这三个值通常被解释为连续动作的坐标或方向，而不是具体的动作。在进行采样时，可以使用这三个坐标或方向，根据具体的动作空间定义，进行转换得到具体的动作。因此，输出的总是一个动作。
具体来说，在sample_action函数中，可以定义一个转换函数，将actor网络输出的三个坐标或方向，转换为具体的动作。例如，在连续动作空间中，可以定义每个维度对应动作空间中的不同范围，然后将三个坐标或方向分别映射为一个具体的动作。这个转换函数的具体实现方式可以根据具体的问题和动作空间来定义。
结合GPT给出回答如下请题主参考
PPO算法中，actor网络的输出是代表在给定状态下，每个可用动作的概率。在sample_action函数中，我们需要根据这些概率来确定选择哪个动作。
如果actor网络的输出维度为3，代表有3个可用动作。那么在sample_action函数中，我们可以使用softmax函数来将输出概率转化为对应的各个动作的概率，然后根据概率值选择要执行的动作。
要获得3个连续动作[a,b,c]，可以在sample_action函数中多次执行上述步骤，分别获取每次选择的动作，从而获得一个长度为3的动作序列。
在实现过程中，可以通过将actor网络的输出维度设置为3来实现这一功能，同时需要确保在计算概率和选择动作时，都考虑到了所有可用动作。
参考gpt4：
结合自己分析给你如下建议：
PPO算法中actor网络输出(output_dims=3)是3，表示actor网络输出的是一个三维的连续动作空间，也就是说，每个动作都是一个三维的向量。在sample_action中，您需要从actor网络输出的动作概率分布中采样一个动作向量，而不是一个单一的动作值。具体的实现方法可能取决于您使用的动作概率分布的类型，例如高斯分布或者贝塔分布
import numpy as np
# 假设actor网络的输出是一个均值向量和一个标准差向量
# 在这个示例中，假设输出维度为3
actor_output_mean = np.array([a, b, c]) # 假设a、b、c是网络输出的均值
actor_output_stddev = np.array([std_a, std_b, std_c]) # 假设std_a、std_b、std_c是网络输出的标准差
# 从高斯分布中采样动作
sampled_actions = np.random.normal(actor_output_mean, actor_output_stddev)
# sampled_actions现在包含了三个连续动作 [a_sampled, b_sampled, c_sampled]
ppo玩Pendulum(连续动作)
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from keras.layers import *
import numpy as np
import gym
np.random.seed(1)
tf.random.set_seed(1)
EP_MAX = 500
BATCH = 32
EP_LEN = 200
GAMMA = 0.9
A_LR = 0.0001
C_LR = 0.0002
A_UPDATE_STEPS = 10
C_UPDATE_STEPS = 10
S_DIM, A_DIM = 3, 1
epsilon=0.2
env = gym.make('Pendulum-v0').unwrapped
env.seed(1)
a_bound = env.action_space.high[0]
class PPO(object):
def __init__(self):
self.opt_a = tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(A_LR)
self.opt_c = tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(C_LR)
self.model_a = self._build_anet(trainable=True)
self.model_a_old = self._build_anet(trainable=False)
self.model_c = self._build_cnet()
def _build_anet(self,trainable=True):
tfs_a = Input([S_DIM], )
l1 = Dense(100, 'relu',trainable=trainable)(tfs_a)
mu = a_bound * Dense(A_DIM, 'tanh',trainable=trainable)(l1)
sigma = Dense(A_DIM, 'softplus',trainable=trainable)(l1)
model_a = keras.models.Model(inputs=tfs_a, outputs=[mu, sigma])
return model_a
def _build_cnet(self):
tfs_c = Input([S_DIM], )
l1 = Dense(100, 'relu')(tfs_c)
v = Dense(1)(l1)
model_c = keras.models.Model(inputs=tfs_c, outputs=v)
model_c.compile(optimizer=self.opt_c, loss='mse')
return model_c
def update(self, s, a, r):
self.model_a_old.set_weights(self.model_a.get_weights())
mu, sigma = self.model_a_old(s)
oldpi = tf.compat.v1.distributions.Normal(loc=mu, scale=sigma)
old_prob_a = oldpi.prob(a)
v = self.get_v(s)
adv = r - v
for i in range(A_UPDATE_STEPS):
with tf.GradientTape() as tape:
mu, sigma = self.model_a(s)
pi = tf.compat.v1.distributions.Normal(loc=mu, scale=sigma)
ratio = pi.prob(a) / (old_prob_a + 1e-5)
surr = ratio * adv
x2 = tf.clip_by_value(ratio, 1. - epsilon, 1. + epsilon) * adv
x3 = tf.minimum(surr, x2)
aloss = -tf.reduce_mean(x3)
a_grads = tape.gradient(aloss, self.model_a.trainable_weights)
a_grads_and_vars = zip(a_grads, self.model_a.trainable_weights)
self.opt_a.apply_gradients(a_grads_and_vars)
self.model_c.fit(s, r, verbose=0, shuffle=False,epochs=C_UPDATE_STEPS)
def choose_action(self, s):
mu, sigma = self.model_a(s)
pi = tf.compat.v1.distributions.Normal(loc=mu, scale=sigma)
a = tf.squeeze(pi.sample(1), axis=0)
return np.clip(a, -2, 2)
def get_v(self, s):
v = self.model_c(s)
return v
ppo = PPO()
all_ep_r = []
for ep in range(EP_MAX): #train
s = env.reset()
buffer_s, buffer_a, buffer_r = [], [], []
ep_r = 0
s = np.reshape(s, (-1, S_DIM))
for t in range(EP_LEN): # in one episode
a = ppo.choose_action(s)
s_, r, done, _ = env.step(a)
s_ = np.reshape(s_, (-1, S_DIM))
buffer_s.append(s)
buffer_a.append(a)
buffer_r.append((r + 8) / 8) # normalize reward, find to be useful
s = s_
ep_r += r
# update ppo
if (t + 1) % BATCH == 0 or t == EP_LEN - 1:
v_s_ = ppo.get_v(s_)[0,0]
discounted_r = []
for r in buffer_r[::-1]:
v_s_ = r + GAMMA * v_s_
discounted_r.append(v_s_)
discounted_r.reverse()
bs = np.vstack(buffer_s)
ba = np.vstack(buffer_a)
br = np.array(discounted_r)
buffer_s, buffer_a, buffer_r = [], [], []
ppo.update(bs, ba, br)
if ep == 0:
all_ep_r.append(ep_r)
else:
all_ep_r.append(all_ep_r[-1] * 0.9 + ep_r * 0.1)
print(
'Ep: %i' % ep,
"|Ep_r: %i" % ep_r,
)
while 1: #play
s = env.reset()
for t in range(EP_LEN):
s = s.reshape([-1, S_DIM])
env.render()
s, r, done, info = env.step(ppo.choose_action(s))
if done:
break
如果希望得到连续的动作序列，那么可能需要在策略网络的设计上进行一些调整。可能需要使策略网络能够预测一个动作序列，而不仅仅是单个动作。这可能会涉及到改变网络的架构或调整训练目标以使其能够预测未来的动作。
参考gpt
在PPO算法中，actor网络的输出通常是一个概率分布，用于表示不同动作的概率。在某些情况下，输出的维度可能是3，但这并不意味着输出是3个连续的动作[a, b, c]。实际上，输出的每个维度对应于一个动作的概率。
要获得三个连续的动作[a, b, c]，您可以根据actor网络输出的概率分布进行采样。可以使用一些采样方法，如多项式分布采样或使用Softmax函数将概率转换为离散的动作选择。
下面是一个示例代码，展示了如何使用多项式分布采样来获得三个连续的动作[a, b, c]：
import numpy as np
# 假设actor网络的输出是一个概率分布，维度为3
output_dims = 3
actor_output = np.array([0.2, 0.3, 0.5])
# 使用多项式分布采样三个动作
actions = np.random.choice(output_dims, size=3, p=actor_output)
# 输出采样的动作
print(actions)
在这个示例中，actor_output是actor网络的输出，它表示三个动作的概率分布。使用np.random.choice函数进行多项式分布采样，其中size=3表示要采样三个动作，p=actor_output表示采样时使用的概率分布。最后，输出采样的动作。
解决思路：在PPO算法中，actor网络的输出通常是一个动作的概率分布，而不是一组连续的动作。这是因为PPO算法通常用于离散动作空间的问题，如分类或选择问题，如果想获得三个连续动作[a, b, c]，您可以考虑以下两种方法：改变动作空间：将动作空间从离散空间改为连续空间，这样可以使得actor网络输出连续的动作。您可以将actor网络输出的每个维度映射到所需的连续动作范围上，例如使用tanh函数将输出限制在[-1, 1]之间，然后根据需要进行缩放或映射到其他范围。
要实现这个目标需要对策略网络的设计进行调整
请试试我的实例代码
ppo = PPO()
all_ep_r = []
for ep in range(EP_MAX): #train
s = env.reset()
buffer_s, buffer_a, buffer_r = [], [], []
ep_r = 0
s = np.reshape(s, (-1, S_DIM))
for t in range(EP_LEN): # in one episode
a = ppo.choose_action(s)
s_, r, done, _ = env.step(a)
s_ = np.reshape(s_, (-1, S_DIM))
buffer_s.append(s)
buffer_a.append(a)
buffer_r.append((r + 8) / 8) # normalize reward, find to be useful
s = s_
ep_r += r
# update ppo
if (t + 1) % BATCH == 0 or t == EP_LEN - 1:
v_s_ = ppo.get_v(s_)[0,0]
discounted_r = []
for r in buffer_r[::-1]:
v_s_ = r + GAMMA * v_s_
discounted_r.append(v_s_)
discounted_r.reverse()
bs = np.vstack(buffer_s)
ba = np.vstack(buffer_a)
br = np.array(discounted_r)
buffer_s, buffer_a, buffer_r = [], [], []
ppo.update(bs, ba, br)
if ep == 0:
all_ep_r.append(ep_r)
else:
all_ep_r.append(all_ep_r[-1] * 0.9 + ep_r * 0.1)
print(
'Ep: %i' % ep,
"|Ep_r: %i" % ep_r,
)
while 1: #play
s = env.reset()
for t in range(EP_LEN):
s = s.reshape([-1, S_DIM])
env.render()
s, r, done, info = env.step(ppo.choose_action(s))
if done:
break