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python - tf.agent 策略可以返回所有动作的概率向量吗？

问题描述

我正在尝试使用 TF-Agent TF-Agent DQN Tutorial训练强化学习代理。在我的应用程序中，我有 1 个操作，其中包含 9 个可能的离散值（标记为 0 到 8）。下面是输出env.action_spec()

BoundedTensorSpec(shape=(), dtype=tf.int64, name='action', minimum=array(0, dtype=int64), maximum=array(8, dtype=int64))

我想得到包含训练策略计算的所有动作的概率向量，并在其他应用程序环境中做进一步的处理。但是，该策略仅返回log_probability单个值，而不是所有操作的向量。反正有没有得到概率向量？

from tf_agents.networks import q_network
from tf_agents.agents.dqn import dqn_agent

q_net = q_network.QNetwork(
            env.observation_spec(),
            env.action_spec(),
            fc_layer_params=(32,)
        )

optimizer = tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)

my_agent = dqn_agent.DqnAgent(
    env.time_step_spec(),
    env.action_spec(),
    q_network=q_net,
    epsilon_greedy=epsilon,
    optimizer=optimizer,
    emit_log_probability=True,
    td_errors_loss_fn=common.element_wise_squared_loss,
    train_step_counter=global_step)

my_agent.initialize()

...  # training

tf_policy_saver = policy_saver.PolicySaver(my_agent.policy)
tf_policy_saver.save('./policy_dir/')

# making decision using the trained policy
action_step = my_agent.policy.action(time_step)

在dqn_agent.DqnAgent() DQNAgent中，我设置emit_log_probability=True了应该定义的Whether policies emit log probabilities or not.

但是，当我运行时action_step = my_agent.policy.action(time_step)，它会返回

PolicyStep(action=<tf.Tensor: shape=(1,), dtype=int64, numpy=array([1], dtype=int64)>, state=(), info=PolicyInfo(log_probability=<tf.Tensor: shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([0.], dtype=float32)>))

我也尝试运行action_distribution = saved_policy.distribution(time_step)，它返回

PolicyStep(action=<tfp.distributions.DeterministicWithLogProbCT 'Deterministic' batch_shape=[1] event_shape=[] dtype=int64>, state=(), info=PolicyInfo(log_probability=<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=0.0>))

如果 TF.Agent 中没有这样的 API，有没有办法获得这样的概率向量？谢谢。


后续问题：

如果我理解正确，深度 Q 网络应该state从状态中获取每个动作的输入并输出 Q 值。我可以将这个 Q 值向量传递给 softmax 函数并计算相应的概率向量。实际上我已经用我自己定制的 DQN 脚本（没有 TF-Agent）做了这样的计算。那么问题就变成了：如何从TF-Agent返回Q值向量？

标签： pythontensorflow2.0reinforcement-learningtensorflow-agents

解决方案

在 TF-Agents 框架中执行此操作的唯一方法是调用Policy.distribution()方法而不是操作方法。这将返回根据网络的 Q 值计算的原始分布。emit_log_probability=True唯一影响返回的命名元组的info属性。请注意，此分布可能会受到您通过的操作约束（如果您这样做）的影响；从而非法行为将被标记为概率为 0（即使原始 Q 值可能很高）。PolicyStepPolicy.action()

此外，如果您想查看实际的 Q 值而不是它们生成的分布，那么恐怕如果不直接作用于您的代理附带的 Q 网络，就无法做到这一点（这也是附加到Policy代理产生的对象上）。如果您想了解如何正确调用该 Q 网络，我建议您在此处查看QPolicy._distribution()该方法的执行方式。

请注意，这些都不能使用预先实现的驱动程序来完成。您必须要么显式构建自己的集合循环，要么实现自己的 Driver 对象（这基本上是等效的）。

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