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python - 带有自定义环境的 TensorFlow 2.0 DQN 代理问题

问题描述

所以我一直在关注 DQN 代理示例/教程，并像在示例中一样进行设置，唯一的区别是我构建了自己的自定义 python 环境，然后将其包装在 TensorFlow 中。然而，无论我如何塑造我的观察和行动规范，每当我对其进行观察并要求采取行动时，我似乎都无法让它发挥作用。这是我得到的错误：

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: In[0] 不是矩阵。相反，它具有形状 [10] [Op:MatMul]

这是我设置代理的方式：

layer_parameters = (10,) #10 layers deep, shape is unspecified

#placeholders 
learning_rate = 1e-3  # @param {type:"number"}
train_step_counter = tf.Variable(0)

#instantiate agent

optimizer = tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate)

env = SumoEnvironment(self._num_actions,self._num_states)
env2 = tf_py_environment.TFPyEnvironment(env)
q_net= q_network.QNetwork(env2.observation_spec(),env2.action_spec(),fc_layer_params = layer_parameters)

print("Time step spec")
print(env2.time_step_spec())

agent = dqn_agent.DqnAgent(env2.time_step_spec(),
env2.action_spec(),
q_network=q_net,
optimizer = optimizer,
td_errors_loss_fn=common.element_wise_squared_loss,
train_step_counter=train_step_counter)

以下是我设置环境的方式：

class SumoEnvironment(py_environment.PyEnvironment):

def __init__(self, no_of_Actions, no_of_Observations):

    #this means that the observation consists of a number of arrays equal to self._num_states, with datatype float32
    self._observation_spec = specs.TensorSpec(shape=(16,),dtype=np.float32,name='observation')
    #action spec, shape unknown, min is 0, max is the number of actions
    self._action_spec = specs.BoundedArraySpec(shape=(1,),dtype=np.int32,minimum=0,maximum=no_of_Actions-1,name='action')


    self._state = 0
    self._episode_ended = False

这是我的输入/观察结果：

tf.Tensor([ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. -1. -1. -1. -1. 0. 0. 0. -1.], shape=(16,) , dtype=float32)

我尝试过尝试我的 Q_Net 的形状和深度，在我看来，错误中的 [10] 与我的 q 网络的形状有关。将其层参数设置为 (4,) 会产生以下错误：

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: In[0] 不是矩阵。相反，它具有形状 [4] [Op:MatMul]

标签： pythontensorflowtensorflow2.0agentdqn

解决方案

在你的 python 环境中，你应该将你定义self._observation_spec为 typeBoundedArraySpec而不是TensorSpec，然后tf_py_environment.TFPyEnvironment(env)将 python 环境转换为 tensorflow 环境。

不确定它是否会导致该错误，但至少这是代码的问题。

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