From 7c3e1e8604bfb593e5a620b1509a0a2257d316dc Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lihaibineric Date: Fri, 19 Jan 2024 17:55:46 +0800 Subject: [PATCH] Site updated: 2024-01-19 17:55:46 --- 2024/01/19/pymarl-code/index.html | 7 ++++--- index.html | 2 +- local-search.xml | 2 +- search.xml | 1 + 4 files changed, 7 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/2024/01/19/pymarl-code/index.html b/2024/01/19/pymarl-code/index.html index 32d7663..de8842a 100644 --- a/2024/01/19/pymarl-code/index.html +++ b/2024/01/19/pymarl-code/index.html @@ -16,15 +16,15 @@ - + - + - + @@ -265,6 +265,7 @@

【多智能体强化学习】Pymarl代码分析

Pymarl代码结构

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本文章主要介绍多智能体强化学习中的PyMarl框架的代码结构以及训练流程

Main

Pymarl的主文件（main.py)主要的作用是构建一个 sacred.Experiment 类的对象 ex diff --git a/index.html b/index.html index dc3d03d..8f5648f 100644 --- a/index.html +++ b/index.html @@ -218,7 +218,7 @@

- Pymarl代码结构 Main Pymarl的主文件（main.py)主要的作用是构建一个 sacred.Experiment 类的对象 ex ，ex 包含三个重要的内置变量： _run：表示当前实验运行时的 run 对象，_run.info 可用于记录实验中产生的结果，实验初始时是空字典{}； _config：表示当前实验运行时的参数，字典类，pymarl首先读取配置文件 + Pymarl代码结构 本文章主要介绍多智能体强化学习中的PyMarl框架的代码结构以及训练流程 Main Pymarl的主文件（main.py)主要的作用是构建一个 sacred.Experiment 类的对象 ex ，ex 包含三个重要的内置变量： _run：表示当前实验运行时的 run 对象，_run.info 可用于记录实验中产生的结果，实验初始时是空字典{}； _c
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Pymarl代码结构

Main

Pymarl的主文件（main.py)主要的作用是构建一个sacred.Experiment 类的对象 ex，ex 包含三个重要的内置变量：

  • _run：表示当前实验运行时的 run对象，_run.info可用于记录实验中产生的结果，实验初始时是空字典{}；
  • _config：表示当前实验运行时的参数，字典类，pymarl首先读取配置文件然后利用ex.add_config()将配置文件中的参数添加到_config变量中；
  • _log：一个logger，pymarl首先创建了一个logging.logger 类的对象logger，然后将logger 赋给了 ex.logger 也就是_log。_log 可以通过_log.info('information')在控制台打印实验过程中的中间信息，方便我们能够定期追踪实验状态。
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@ex.main
def my_main(_run, _config, _log):
    # Setting the random seed throughout the modules
    config = config_copy(_config)
    np.random.seed(config["seed"])
    th.manual_seed(config["seed"])
    config['env_args']['seed'] = config["seed"]

Run

如何进入：通过借助装饰器定义一个主函数，其中还定义了如何运行

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# run
   if "use_per" in _config and _config["use_per"]:
       run_REGISTRY['per_run'](_run, config, _log)
   else:
       run_REGISTRY[_config['run']](_run, config, _log)

关于这部分run_REGISTRY字典的设置，在初始化中文件中会进行指定：

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from .run import run as default_run
from .interval_run import run as interval_run

REGISTRY = {}
REGISTRY["default"] = default_run
REGISTRY["interval_run"] = interval_run

这个地方引入的import run as default_run就是指定了在某个文件中的run函数主体，通过最外层的装饰器进行指定运行那个合适的run函数

run_REGISTRY[_config['run']](_run, config, _log)表示了指定运行哪个函数，并传递相关的参数

run.py文件中run函数的主要作用是构建实验参数变量 args以及一个自定义 Logger 类的记录器logger。内置变量_config的拷贝作为参数传入到了run函数中，_config是字典变量，因此查看参数时，需要利用 _config[key]=value，在run函数中，作者构建了一个namespace类的变量args，将_config中的参数都传给了args，这样就可以通过args.key=value的方式查看参数了。

其中'run' 指的是在参数文件中指定的，比如在default.yaml 文件中会进行指定字典中的元素

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logger = Logger(_log)

  _log.info("Experiment Parameters:")
  experiment_params = pprint.pformat(_config,
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                                     width=1)
  _log.info("\n\n" + experiment_params + "\n")

上述代码中创建了一个 Logger类的实例，用于封装日志记录的功能，用于记录信息，_log.info()使用的就是用于打印日志信息的语句，其中消息内容哥就是Experiment Parameters

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run_sequential(args=args, logger=logger)

这一步是主要的实验运行的板块==run_sequential==，借助这个板块对实验运行的内容进行管理和控制，接下来将对这个板块的实现进行详细的介绍。将参数以及初始化创建之后的日志板块都传递进这个函数内部进行训练

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# Clean up after finishing
    print("Exiting Main")
    print("Stopping all threads")
    for t in threading.enumerate():
        if t.name != "MainThread":
            print("Thread {} is alive! Is daemon: {}".format(t.name, t.daemon))
            t.join(timeout=1)
            print("Thread joined")

    print("Exiting script")
    # Making sure framework really exits
    os._exit(os.EX_OK)

结尾部分就是对进程的退出和控制。

Run Sequential

这部分是run的核心，也是对内部的函数进行控制和调用的关键

Mac管理器

主要被扔进 runnner 和 learner两个板块中使用

属于自定义的controller.basic_controller.BasicMAC类，该对象的主要作用是控制智能体，因此mac对象中的一个重要属性就是nn.module类的智能体对象mac.agent，该对象定义了各个智能体的局部Q网络，即接收观测作为输入，输出智能体各个动作的Q值。

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# Setup multiagent controller here
   mac = mac_REGISTRY[args.mac](buffer.scheme, groups, args)

mac对象有两个关键方法：

  • mac.forward(ep_batch, t, test_mode=False)：ep_batch表示一个episode的样本，t表示每个样本在该episode内的时间索引，forward()方法的作用是输出一个episode内每个时刻的观测对应的所有动作的Q值与隐层变量mac.hidden_states。
  • mac.select_actions(self, ep_batch, t_ep, t_env, bs=slice(None), test_mode=False)：该方法用于在一个episode中每个时刻为所有智能体选择动作。t_ep代表当前样本在一个episode中的时间索引。t_env代表当前时刻环境运行的总时间，用于计算epsilon-greedy中的epsilon。

环境运行器

首先初始化环境的运行器，这部分能够获取环境的信息

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runner = r_REGISTRY[args.runner](args=args, logger=logger)

尝试从环境中获取相关的数据信息，如各种智能体数量、动作空间维度、状态的维度等

其中getattr(args, "accumulated_episodes", None)的意思是，如果args中有"accumulated_episodes"，那么就获取，否则就设置为None 一种很优雅的写法，下面的也是同理

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env_info = runner.get_env_info()
args.n_agents = env_info["n_agents"]
args.n_actions = env_info["n_actions"]
args.state_shape = env_info["state_shape"]
args.accumulated_episodes = getattr(args, "accumulated_episodes", None)
if getattr(args, 'agent_own_state_size', False):
        args.agent_own_state_size = get_agent_own_state_size(args.env_args)

这个地方就是定义需要用到的强化学习字典数据结构

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scheme = {
     "state": {"vshape": env_info["state_shape"]},
     "obs": {"vshape": env_info["obs_shape"], "group": "agents"},
     "actions": {"vshape": (1,), "group": "agents", "dtype": th.long},
     "avail_actions": {"vshape": (env_info["n_actions"],), "group": "agents", "dtype": th.int},
     "probs": {"vshape": (env_info["n_actions"],), "group": "agents", "dtype": th.float},
        "reward": {"vshape": (1,)},
        "terminated": {"vshape": (1,), "dtype": th.uint8},}
groups = { "agents": args.n_agents}
preprocess = {"actions": ("actions_onehot", [OneHot(out_dim=args.n_actions)])}
buffer = ReplayBuffer(scheme, groups, args.buffer_size, env_info["episode_limit"] + 1,
                          preprocess=preprocess,
                          device="cpu" if args.buffer_cpu_only else args.device)

初始化运行环境，确保所有必要的组件都已经配置好，以便开始运行或者训练算法。这个方法可能会创建必要的数据结构，设置好数据流，以及准备环境来执行特定的训练或测试循环

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runner.setup(scheme=scheme, groups=groups, preprocess=preprocess, mac=mac)

runner对象中最关键的方法是：

runner.run(test_mode=False)：利用当前智能体mac在环境中运行（需要用到mac对象），产生一个episode的样本数据episode_batch，存储在runner.batch中。

Buffer存储器

buffer对象属于自定义的components.episode_buffer.ReplayBuffer(EpisodeBatch)类，该对象的主要作用是存储样本以及采样样本。ReplayBuffer的父类是EpisodeBatch。EpisodeBatch类对象用于存储episode的样本，ReplayBuffer(EpisodeBatch)类对象则用于存储所有的off-policy样本，也即EpisodeBatch类变量的样本会持续地补充到ReplayBuffer(EpisodeBatch)类的变量中。同样由于QMix用的是DRQN结构，因此EpisodeBatch与ReplayBuffer中的样本都是以episode为单位存储的。在EpisodeBatch中数据的维度是[batch_size, max_seq_length, *shape]，ReplayBuffer类数据的维度是[buffer_size, max_seq_length, *shape]。EpisodeBatch中Batch Size表示此时batch中有多少episode，ReplayBuffer中episodes_in_buffer表示此时buffer中有多少个episode的有效样本。max_seq_length则表示一个episode的最大长度。

buffer对象中的关键方法有：

  • buffer.insert_episode_batch(ep_batch)：将EpisodeBatch类变量ep_batch中的样本全部存储到buffer中。
  • buffer.sample(batch_size)：从buffer中取出batch_size个episode的样本用于训练，这些样本组成了EpisodeBatch类的对象

Learner学习器

自定义的leaners.q_learner.QLearner（与具体选择哪个算法有关），该对象的主要作用是依据特定算法对智能体参数进行训练更新。在QMix算法中，有nn.module类的混合网络learner.mixer，因此learner对象需要学习的参数包括各个智能体的局部Q网络参数mac.parameters()

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# Learner
    learner = le_REGISTRY[args.learner](mac, buffer.scheme, logger, args)

其中这个 [args.learner]参数是根据调用命令的时候传递的config的参数文件config.yml中的参数，在内部会一并将其参数统一收集使用

learner.train(batch: EpisodeBatch, t_env: int, episode_num: int)：batch表示当前用于训练的样本，t_env表示当前环境运行的总时间步数，episode_num表示当前环境运行的总episode数，该方法利用特定算法对learner.params进行更新

Train过程

收集buffer

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with th.no_grad():
            episode_batch = runner.run(test_mode=False)
            buffer.insert_episode_batch(episode_batch)

with th.no_grad():在前期的操作中我们只需要收集环境的交互信息，因此此时不需要用到梯度和推理

episode_batch = runner.run(test_mode=False)这行代码调用了一个名为runner的对象的方法。这个runner可能是一个负责执行环境交互和收集经验的模块。test_mode=False表明这个调用是在训练模式下运行的，而不是测试模式在训练过程中，智能体（agent）会根据策略（policy）在环境中采取行动，收集一系列的剧集（episodes），这些剧集包含了状态（states）、动作（actions）、奖励（rewards）等信息.

buffer.insert_episode_batch(episode_batch)这行代码将刚刚收集到的剧集批次（episode_batch）插入到一个名为buffer的数据结构中。

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buffer.can_sample(args.batch_size)

这一步是用来判断当前的buffer的容量是否超过了满足选择batch_size的大小，如果满足的话那么就可以在buffer 中开始选择对应的大小

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episode_sample = buffer.sample(args.batch_size)

上述的过程是对buffer中的元素内容进行采样

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max_ep_t = episode_sample.max_t_filled()
episode_sample = episode_sample[:, :max_ep_t]

这一步是在补充时间步骤，在强化学习中，每个episode可能会有不同长度，因为它们可能由于早停或达到某个终止条件而长度不一。

第二步是在从其中sample之后的数据元素进行截取选择的结果

Train

具体的学习过程就会扔进learner 的学习器中进行训练参数

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learner.train(episode_sample, runner.t_env, episode)

调用学习器的train方法来实际进行训练。episode_sample是用来训练的数据，runner.t_env是环境步数（可能用于记录或者计算折扣因子等），episode可能是一个计数器或者记录当前是第几个episode的变量

注意对于价值函数分解的方法会额外用到mixer

为了具体分析learner的训练过程，我们这里给出基于group的学习代码来进行分析

  1. 首先第一步是进行初始化

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    def __init__(self, mac, scheme, logger, args):
            self.args = args
            self.mac = mac
            self.target_mac = copy.deepcopy(mac)
            self.params = list(self.mac.parameters())
            self.logger = logger
            self.device = th.device('cuda' if args.use_cuda  else 'cpu')
            if args.mixer == "group":
                self.mixer = GroupMixer(args)
            else:
                raise "mixer error"
            self.target_mixer = copy.deepcopy(self.mixer)
            self.params += list(self.mixer.parameters())
            #其中这一步是将模型的参数量级进行输出
            print('Mixer Size: ')
            print(get_parameters_num(self.mixer.parameters()))
            
            if self.args.optimizer == 'adam':
                self.optimiser = Adam(params=self.params, lr=args.lr)
            else:
                self.optimiser = RMSprop(params=self.params, lr=args.lr, alpha=args.optim_alpha, eps=args.optim_eps)
            self.last_target_update_episode = 0
            self.log_stats_t = -self.args.learner_log_interval - 1
            self.train_t = 0

    这里会初始化定义一些比如mac/target mac和mixer/target mixer的初始化参数内容，同时定义优化算子：Adam/RMSprop等内容

  2. 估计所有智能体的Q价值函数值

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    mac_out = []
    mac_hidden = []
    mac_group_state = []

    self.mac.init_hidden(batch.batch_size)
    for t in range(batch.max_seq_length):
       agent_outs = self.mac.forward(batch, t=t)
       mac_hidden.append(self.mac.hidden_states)
       mac_group_state.append(self.mac.group_states)
       mac_out.append(agent_outs)

    mac_out = th.stack(mac_out, dim=1) #得到所有的智能体的输出并堆在一起
    mac_hidden = th.stack(mac_hidden, dim=1)
    mac_group_state = th.stack(mac_group_state, dim=1)

    mac_hidden = mac_hidden.detach() #这一步相当于从计算图中取消不计算梯度

  3. 学习并得到联合的Q价值函数

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    # Pick the Q-Values for the actions taken by each agent
    chosen_action_qvals = th.gather(mac_out[:, :-1], dim=3, index=actions).squeeze(3)

     # Mixer
    chosen_action_qvals, w1_avg_list, sd_loss = self.mixer(chosen_action_qvals, batch["state"][:, :-1], mac_hidden[:, :-1], mac_group_state[:, :-1], "eval")

    这一步中调用mixer的函数来学习联合的动作价值函数

  4. 计算target Q的值

    最开始的步骤和Q函数的处理过程一样来学习每个智能体的价值函数

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    with th.no_grad():
                target_mac_out = []
                target_mac_hidden = []
                target_mac_group_state = []

                self.target_mac.init_hidden(batch.batch_size)
                for t in range(batch.max_seq_length):
                    target_agent_outs = self.target_mac.forward(batch, t=t)
                    target_mac_hidden.append(self.target_mac.hidden_states)
                    target_mac_group_state.append(self.target_mac.group_states)
                    target_mac_out.append(target_agent_outs)

    计算得到目标的联合动作价值函数

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    # Calculate n-step Q-Learning targets
    target_max_qvals, _, _ = self.target_mixer(target_max_qvals, batch["state"], target_mac_hidden, target_mac_group_state, "target")

  5. 计算TD target

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    targets = build_td_lambda_targets(rewards, terminated, mask, target_max_qvals, 
                                                self.args.n_agents, self.args.gamma, self.args.td_lambda)

    相当于计算 \(r+\gammaQ_{taregt}\)

  6. 计算TD error

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    td_error = (chosen_action_qvals - targets.detach())
    td_error = 0.5 * td_error.pow(2)

  7. 注意填充的部分

    • mask = mask.expand_as(td_error)这一行代码中，mask它的元素为True的地方表示对应的序列元素是有效的，而False的地方表示对应的序列元素是填充的（或不存在的，在序列的开始部分）
    • expand_as方法会将mask张量扩展到与td_error相同的大小，这样做是为了保证在计算masked_td_error时，mask能够覆盖td_error的每个元素。
    • masked_td_error = td_error * mask在这一行中，结果masked_td_error只有在mask为True的位置才会有非零值，而在mask为False的位置（即填充的部分）将会是零。
    • td_loss = masked_td_error.sum() / mask.sum()最后一行代码计算了masked_td_error的总和，然后除以mask的总和，这样可以得到一个标量损失值，这个值只包含了有效序列元素的贡献。这样做是为了在计算损失时忽略填充的部分，因为这些部分在训练过程中不应该影响模型的学习.
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    mask = mask.expand_as(td_error)
    masked_td_error = td_error * mask
    td_loss = masked_td_error.sum() / mask.sum()

  8. 最后的优化算子的部分反向传播

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    self.optimiser.zero_grad()
    loss.backward()
    grad_norm = th.nn.utils.clip_grad_norm_(self.params, self.args.grad_norm_clip)
    self.optimiser.step()

  9. 按照一定的时间步长更新目标网络

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    if (episode_num - self.last_target_update_episode) / self.args.target_update_interval >= 1.0:
         self._update_targets()
         self.last_target_update_episode = episode_num

    根据需要可以选择打印出log

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    if t_env - self.log_stats_t >= self.args.learner_log_interval:
                self.logger.log_stat("loss_td", td_loss.item(), t_env)
                self.logger.log_stat("grad_norm", grad_norm, t_env)
                mask_elems = mask.sum().item()
                self.logger.log_stat("td_error_abs", (masked_td_error.abs().sum().item()/mask_elems), t_env)
                self.logger.log_stat("q_taken_mean", (chosen_action_qvals * mask).sum().item()/(mask_elems * self.args.n_agents), t_env)
                self.logger.log_stat("target_mean", (targets * mask).sum().item()/(mask_elems * self.args.n_agents), t_env)
                self.logger.log_stat("total_loss", loss.item(), t_env)
                self.logger.log_stat("lasso_loss", lasso_loss.item(), t_env)
                self.logger.log_stat("sd_loss", sd_loss.item(), t_env)          
                self.log_stats_t = t_env

Test

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for _ in range(n_test_runs):
                runner.run(test_mode=True)

注意这个地方就是对算法进行测试了

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Pymarl代码结构

本文章主要介绍多智能体强化学习中的PyMarl框架的代码结构以及训练流程

Main

Pymarl的主文件（main.py)主要的作用是构建一个sacred.Experiment 类的对象 ex，ex 包含三个重要的内置变量：

  • _run：表示当前实验运行时的 run对象，_run.info可用于记录实验中产生的结果，实验初始时是空字典{}；
  • _config：表示当前实验运行时的参数，字典类，pymarl首先读取配置文件然后利用ex.add_config()将配置文件中的参数添加到_config变量中；
  • _log：一个logger，pymarl首先创建了一个logging.logger 类的对象logger，然后将logger 赋给了 ex.logger 也就是_log。_log 可以通过_log.info('information')在控制台打印实验过程中的中间信息，方便我们能够定期追踪实验状态。
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@ex.main
def my_main(_run, _config, _log):
    # Setting the random seed throughout the modules
    config = config_copy(_config)
    np.random.seed(config["seed"])
    th.manual_seed(config["seed"])
    config['env_args']['seed'] = config["seed"]

Run

如何进入：通过借助装饰器定义一个主函数，其中还定义了如何运行

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# run
   if "use_per" in _config and _config["use_per"]:
       run_REGISTRY['per_run'](_run, config, _log)
   else:
       run_REGISTRY[_config['run']](_run, config, _log)

关于这部分run_REGISTRY字典的设置，在初始化中文件中会进行指定：

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from .run import run as default_run
from .interval_run import run as interval_run

REGISTRY = {}
REGISTRY["default"] = default_run
REGISTRY["interval_run"] = interval_run

这个地方引入的import run as default_run就是指定了在某个文件中的run函数主体，通过最外层的装饰器进行指定运行那个合适的run函数

run_REGISTRY[_config['run']](_run, config, _log)表示了指定运行哪个函数，并传递相关的参数

run.py文件中run函数的主要作用是构建实验参数变量 args以及一个自定义 Logger 类的记录器logger。内置变量_config的拷贝作为参数传入到了run函数中，_config是字典变量，因此查看参数时，需要利用 _config[key]=value，在run函数中，作者构建了一个namespace类的变量args，将_config中的参数都传给了args，这样就可以通过args.key=value的方式查看参数了。

其中'run' 指的是在参数文件中指定的，比如在default.yaml 文件中会进行指定字典中的元素

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logger = Logger(_log)

  _log.info("Experiment Parameters:")
  experiment_params = pprint.pformat(_config,
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                                     width=1)
  _log.info("\n\n" + experiment_params + "\n")

上述代码中创建了一个 Logger类的实例，用于封装日志记录的功能，用于记录信息，_log.info()使用的就是用于打印日志信息的语句，其中消息内容哥就是Experiment Parameters

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run_sequential(args=args, logger=logger)

这一步是主要的实验运行的板块==run_sequential==，借助这个板块对实验运行的内容进行管理和控制，接下来将对这个板块的实现进行详细的介绍。将参数以及初始化创建之后的日志板块都传递进这个函数内部进行训练

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# Clean up after finishing
    print("Exiting Main")
    print("Stopping all threads")
    for t in threading.enumerate():
        if t.name != "MainThread":
            print("Thread {} is alive! Is daemon: {}".format(t.name, t.daemon))
            t.join(timeout=1)
            print("Thread joined")

    print("Exiting script")
    # Making sure framework really exits
    os._exit(os.EX_OK)

结尾部分就是对进程的退出和控制。

Run Sequential

这部分是run的核心，也是对内部的函数进行控制和调用的关键

Mac管理器

主要被扔进 runnner 和 learner两个板块中使用

属于自定义的controller.basic_controller.BasicMAC类，该对象的主要作用是控制智能体，因此mac对象中的一个重要属性就是nn.module类的智能体对象mac.agent，该对象定义了各个智能体的局部Q网络，即接收观测作为输入，输出智能体各个动作的Q值。

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# Setup multiagent controller here
   mac = mac_REGISTRY[args.mac](buffer.scheme, groups, args)

mac对象有两个关键方法：

  • mac.forward(ep_batch, t, test_mode=False)：ep_batch表示一个episode的样本，t表示每个样本在该episode内的时间索引，forward()方法的作用是输出一个episode内每个时刻的观测对应的所有动作的Q值与隐层变量mac.hidden_states。
  • mac.select_actions(self, ep_batch, t_ep, t_env, bs=slice(None), test_mode=False)：该方法用于在一个episode中每个时刻为所有智能体选择动作。t_ep代表当前样本在一个episode中的时间索引。t_env代表当前时刻环境运行的总时间，用于计算epsilon-greedy中的epsilon。

环境运行器

首先初始化环境的运行器，这部分能够获取环境的信息

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runner = r_REGISTRY[args.runner](args=args, logger=logger)

尝试从环境中获取相关的数据信息，如各种智能体数量、动作空间维度、状态的维度等

其中getattr(args, "accumulated_episodes", None)的意思是，如果args中有"accumulated_episodes"，那么就获取，否则就设置为None 一种很优雅的写法，下面的也是同理

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env_info = runner.get_env_info()
args.n_agents = env_info["n_agents"]
args.n_actions = env_info["n_actions"]
args.state_shape = env_info["state_shape"]
args.accumulated_episodes = getattr(args, "accumulated_episodes", None)
if getattr(args, 'agent_own_state_size', False):
        args.agent_own_state_size = get_agent_own_state_size(args.env_args)

这个地方就是定义需要用到的强化学习字典数据结构

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scheme = {
     "state": {"vshape": env_info["state_shape"]},
     "obs": {"vshape": env_info["obs_shape"], "group": "agents"},
     "actions": {"vshape": (1,), "group": "agents", "dtype": th.long},
     "avail_actions": {"vshape": (env_info["n_actions"],), "group": "agents", "dtype": th.int},
     "probs": {"vshape": (env_info["n_actions"],), "group": "agents", "dtype": th.float},
        "reward": {"vshape": (1,)},
        "terminated": {"vshape": (1,), "dtype": th.uint8},}
groups = { "agents": args.n_agents}
preprocess = {"actions": ("actions_onehot", [OneHot(out_dim=args.n_actions)])}
buffer = ReplayBuffer(scheme, groups, args.buffer_size, env_info["episode_limit"] + 1,
                          preprocess=preprocess,
                          device="cpu" if args.buffer_cpu_only else args.device)

初始化运行环境，确保所有必要的组件都已经配置好，以便开始运行或者训练算法。这个方法可能会创建必要的数据结构，设置好数据流，以及准备环境来执行特定的训练或测试循环

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runner.setup(scheme=scheme, groups=groups, preprocess=preprocess, mac=mac)

runner对象中最关键的方法是：

runner.run(test_mode=False)：利用当前智能体mac在环境中运行（需要用到mac对象），产生一个episode的样本数据episode_batch，存储在runner.batch中。

Buffer存储器

buffer对象属于自定义的components.episode_buffer.ReplayBuffer(EpisodeBatch)类，该对象的主要作用是存储样本以及采样样本。ReplayBuffer的父类是EpisodeBatch。EpisodeBatch类对象用于存储episode的样本，ReplayBuffer(EpisodeBatch)类对象则用于存储所有的off-policy样本，也即EpisodeBatch类变量的样本会持续地补充到ReplayBuffer(EpisodeBatch)类的变量中。同样由于QMix用的是DRQN结构，因此EpisodeBatch与ReplayBuffer中的样本都是以episode为单位存储的。在EpisodeBatch中数据的维度是[batch_size, max_seq_length, *shape]，ReplayBuffer类数据的维度是[buffer_size, max_seq_length, *shape]。EpisodeBatch中Batch Size表示此时batch中有多少episode，ReplayBuffer中episodes_in_buffer表示此时buffer中有多少个episode的有效样本。max_seq_length则表示一个episode的最大长度。

buffer对象中的关键方法有：

  • buffer.insert_episode_batch(ep_batch)：将EpisodeBatch类变量ep_batch中的样本全部存储到buffer中。
  • buffer.sample(batch_size)：从buffer中取出batch_size个episode的样本用于训练，这些样本组成了EpisodeBatch类的对象

Learner学习器

自定义的leaners.q_learner.QLearner（与具体选择哪个算法有关），该对象的主要作用是依据特定算法对智能体参数进行训练更新。在QMix算法中，有nn.module类的混合网络learner.mixer，因此learner对象需要学习的参数包括各个智能体的局部Q网络参数mac.parameters()

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# Learner
    learner = le_REGISTRY[args.learner](mac, buffer.scheme, logger, args)

其中这个 [args.learner]参数是根据调用命令的时候传递的config的参数文件config.yml中的参数，在内部会一并将其参数统一收集使用

learner.train(batch: EpisodeBatch, t_env: int, episode_num: int)：batch表示当前用于训练的样本，t_env表示当前环境运行的总时间步数，episode_num表示当前环境运行的总episode数，该方法利用特定算法对learner.params进行更新

Train过程

收集buffer

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with th.no_grad():
            episode_batch = runner.run(test_mode=False)
            buffer.insert_episode_batch(episode_batch)

with th.no_grad():在前期的操作中我们只需要收集环境的交互信息，因此此时不需要用到梯度和推理

episode_batch = runner.run(test_mode=False)这行代码调用了一个名为runner的对象的方法。这个runner可能是一个负责执行环境交互和收集经验的模块。test_mode=False表明这个调用是在训练模式下运行的，而不是测试模式在训练过程中，智能体（agent）会根据策略（policy）在环境中采取行动，收集一系列的剧集（episodes），这些剧集包含了状态（states）、动作（actions）、奖励（rewards）等信息.

buffer.insert_episode_batch(episode_batch)这行代码将刚刚收集到的剧集批次（episode_batch）插入到一个名为buffer的数据结构中。

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buffer.can_sample(args.batch_size)

这一步是用来判断当前的buffer的容量是否超过了满足选择batch_size的大小，如果满足的话那么就可以在buffer 中开始选择对应的大小

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episode_sample = buffer.sample(args.batch_size)

上述的过程是对buffer中的元素内容进行采样

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max_ep_t = episode_sample.max_t_filled()
episode_sample = episode_sample[:, :max_ep_t]

这一步是在补充时间步骤，在强化学习中，每个episode可能会有不同长度，因为它们可能由于早停或达到某个终止条件而长度不一。

第二步是在从其中sample之后的数据元素进行截取选择的结果

Train

具体的学习过程就会扔进learner 的学习器中进行训练参数

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learner.train(episode_sample, runner.t_env, episode)

调用学习器的train方法来实际进行训练。episode_sample是用来训练的数据，runner.t_env是环境步数（可能用于记录或者计算折扣因子等），episode可能是一个计数器或者记录当前是第几个episode的变量

注意对于价值函数分解的方法会额外用到mixer

为了具体分析learner的训练过程，我们这里给出基于group的学习代码来进行分析

  1. 首先第一步是进行初始化

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    def __init__(self, mac, scheme, logger, args):
            self.args = args
            self.mac = mac
            self.target_mac = copy.deepcopy(mac)
            self.params = list(self.mac.parameters())
            self.logger = logger
            self.device = th.device('cuda' if args.use_cuda  else 'cpu')
            if args.mixer == "group":
                self.mixer = GroupMixer(args)
            else:
                raise "mixer error"
            self.target_mixer = copy.deepcopy(self.mixer)
            self.params += list(self.mixer.parameters())
            #其中这一步是将模型的参数量级进行输出
            print('Mixer Size: ')
            print(get_parameters_num(self.mixer.parameters()))
            
            if self.args.optimizer == 'adam':
                self.optimiser = Adam(params=self.params, lr=args.lr)
            else:
                self.optimiser = RMSprop(params=self.params, lr=args.lr, alpha=args.optim_alpha, eps=args.optim_eps)
            self.last_target_update_episode = 0
            self.log_stats_t = -self.args.learner_log_interval - 1
            self.train_t = 0

    这里会初始化定义一些比如mac/target mac和mixer/target mixer的初始化参数内容，同时定义优化算子：Adam/RMSprop等内容

  2. 估计所有智能体的Q价值函数值

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    mac_out = []
    mac_hidden = []
    mac_group_state = []

    self.mac.init_hidden(batch.batch_size)
    for t in range(batch.max_seq_length):
       agent_outs = self.mac.forward(batch, t=t)
       mac_hidden.append(self.mac.hidden_states)
       mac_group_state.append(self.mac.group_states)
       mac_out.append(agent_outs)

    mac_out = th.stack(mac_out, dim=1) #得到所有的智能体的输出并堆在一起
    mac_hidden = th.stack(mac_hidden, dim=1)
    mac_group_state = th.stack(mac_group_state, dim=1)

    mac_hidden = mac_hidden.detach() #这一步相当于从计算图中取消不计算梯度

  3. 学习并得到联合的Q价值函数

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    # Pick the Q-Values for the actions taken by each agent
    chosen_action_qvals = th.gather(mac_out[:, :-1], dim=3, index=actions).squeeze(3)

     # Mixer
    chosen_action_qvals, w1_avg_list, sd_loss = self.mixer(chosen_action_qvals, batch["state"][:, :-1], mac_hidden[:, :-1], mac_group_state[:, :-1], "eval")

    这一步中调用mixer的函数来学习联合的动作价值函数

  4. 计算target Q的值

    最开始的步骤和Q函数的处理过程一样来学习每个智能体的价值函数

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    with th.no_grad():
                target_mac_out = []
                target_mac_hidden = []
                target_mac_group_state = []

                self.target_mac.init_hidden(batch.batch_size)
                for t in range(batch.max_seq_length):
                    target_agent_outs = self.target_mac.forward(batch, t=t)
                    target_mac_hidden.append(self.target_mac.hidden_states)
                    target_mac_group_state.append(self.target_mac.group_states)
                    target_mac_out.append(target_agent_outs)

    计算得到目标的联合动作价值函数

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    # Calculate n-step Q-Learning targets
    target_max_qvals, _, _ = self.target_mixer(target_max_qvals, batch["state"], target_mac_hidden, target_mac_group_state, "target")

  5. 计算TD target

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    targets = build_td_lambda_targets(rewards, terminated, mask, target_max_qvals, 
                                                self.args.n_agents, self.args.gamma, self.args.td_lambda)

    相当于计算 \(r+\gammaQ_{taregt}\)

  6. 计算TD error

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    td_error = (chosen_action_qvals - targets.detach())
    td_error = 0.5 * td_error.pow(2)

  7. 注意填充的部分

    • mask = mask.expand_as(td_error)这一行代码中，mask它的元素为True的地方表示对应的序列元素是有效的，而False的地方表示对应的序列元素是填充的（或不存在的，在序列的开始部分）
    • expand_as方法会将mask张量扩展到与td_error相同的大小，这样做是为了保证在计算masked_td_error时，mask能够覆盖td_error的每个元素。
    • masked_td_error = td_error * mask在这一行中，结果masked_td_error只有在mask为True的位置才会有非零值，而在mask为False的位置（即填充的部分）将会是零。
    • td_loss = masked_td_error.sum() / mask.sum()最后一行代码计算了masked_td_error的总和，然后除以mask的总和，这样可以得到一个标量损失值，这个值只包含了有效序列元素的贡献。这样做是为了在计算损失时忽略填充的部分，因为这些部分在训练过程中不应该影响模型的学习.
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    mask = mask.expand_as(td_error)
    masked_td_error = td_error * mask
    td_loss = masked_td_error.sum() / mask.sum()

  8. 最后的优化算子的部分反向传播

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    self.optimiser.zero_grad()
    loss.backward()
    grad_norm = th.nn.utils.clip_grad_norm_(self.params, self.args.grad_norm_clip)
    self.optimiser.step()

  9. 按照一定的时间步长更新目标网络

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    if (episode_num - self.last_target_update_episode) / self.args.target_update_interval >= 1.0:
         self._update_targets()
         self.last_target_update_episode = episode_num

    根据需要可以选择打印出log

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    if t_env - self.log_stats_t >= self.args.learner_log_interval:
                self.logger.log_stat("loss_td", td_loss.item(), t_env)
                self.logger.log_stat("grad_norm", grad_norm, t_env)
                mask_elems = mask.sum().item()
                self.logger.log_stat("td_error_abs", (masked_td_error.abs().sum().item()/mask_elems), t_env)
                self.logger.log_stat("q_taken_mean", (chosen_action_qvals * mask).sum().item()/(mask_elems * self.args.n_agents), t_env)
                self.logger.log_stat("target_mean", (targets * mask).sum().item()/(mask_elems * self.args.n_agents), t_env)
                self.logger.log_stat("total_loss", loss.item(), t_env)
                self.logger.log_stat("lasso_loss", lasso_loss.item(), t_env)
                self.logger.log_stat("sd_loss", sd_loss.item(), t_env)          
                self.log_stats_t = t_env

Test

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for _ in range(n_test_runs):
                runner.run(test_mode=True)

注意这个地方就是对算法进行测试了

]]> diff --git a/search.xml b/search.xml index 8eba223..b1a6815 100644 --- a/search.xml +++ b/search.xml @@ -4604,6 +4604,7 @@ up之后就已经生成容器并已经成功run起来了

/2024/01/19/pymarl-code/

Pymarl代码结构

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本文章主要介绍多智能体强化学习中的PyMarl框架的代码结构以及训练流程

Main

Pymarl的主文件（main.py)主要的作用是构建一个 sacred.Experiment 类的对象 ex