DDPGLoss¶

class torchrl.objectives.DDPGLoss(*args, **kwargs)[來源]¶

DDPG Loss 類。

引數:

actor_network (TensorDictModule) – 策略運算元。
value_network (TensorDictModule) – Q 值運算元。
loss_function (str) – 值差異的損失函式。可以是 "l1"、"l2" 或 "smooth_l1" 之一。
delay_actor (bool, optional) – 是否將目標 Actor 網路與用於資料收集的 Actor 網路分開。預設為 False。
delay_value (bool, optional) – 是否將目標 Value 網路與用於資料收集的 Value 網路分開。預設為 True。
separate_losses (bool, 可選) – 如果為 True，則策略和評估器之間的共享引數將僅針對策略損失進行訓練。預設為 False，即梯度將傳播到策略和評估器損失的共享引數。
reduction (str, optional) – 指定應用於輸出的約簡："none" | "mean" | "sum"。"none"：不應用約簡，"mean"：輸出的總和將除以輸出中的元素數量，"sum"：將對輸出進行求和。預設為 "mean"。

示例

>>> import torch
>>> from torch import nn
>>> from torchrl.data import Bounded
>>> from torchrl.modules.tensordict_module.actors import Actor, ValueOperator
>>> from torchrl.objectives.ddpg import DDPGLoss
>>> from tensordict import TensorDict
>>> n_act, n_obs = 4, 3
>>> spec = Bounded(-torch.ones(n_act), torch.ones(n_act), (n_act,))
>>> actor = Actor(spec=spec, module=nn.Linear(n_obs, n_act))
>>> class ValueClass(nn.Module):
...     def __init__(self):
...         super().__init__()
...         self.linear = nn.Linear(n_obs + n_act, 1)
...     def forward(self, obs, act):
...         return self.linear(torch.cat([obs, act], -1))
>>> module = ValueClass()
>>> value = ValueOperator(
...     module=module,
...     in_keys=["observation", "action"])
>>> loss = DDPGLoss(actor, value)
>>> batch = [2, ]
>>> data = TensorDict({
...        "observation": torch.randn(*batch, n_obs),
...        "action": spec.rand(batch),
...        ("next", "done"): torch.zeros(*batch, 1, dtype=torch.bool),
...        ("next", "terminated"): torch.zeros(*batch, 1, dtype=torch.bool),
...        ("next", "reward"): torch.randn(*batch, 1),
...        ("next", "observation"): torch.randn(*batch, n_obs),
...    }, batch)
>>> loss(data)
TensorDict(
    fields={
        loss_actor: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        loss_value: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        pred_value: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        pred_value_max: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        target_value: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        target_value_max: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)

此類與非 tensordict 的模組相容，也可以在不使用任何與 tensordict 相關的原語的情況下使用。在這種情況下，預期的關鍵字引數為： ["next_reward", "next_done", "next_terminated"] + actor_network 和 value_network 的 in_keys。返回值是一個按以下順序排列的張量元組： ["loss_actor", "loss_value", "pred_value", "target_value", "pred_value_max", "target_value_max"]

示例

>>> import torch
>>> from torch import nn
>>> from torchrl.data import Bounded
>>> from torchrl.modules.tensordict_module.actors import Actor, ValueOperator
>>> from torchrl.objectives.ddpg import DDPGLoss
>>> _ = torch.manual_seed(42)
>>> n_act, n_obs = 4, 3
>>> spec = Bounded(-torch.ones(n_act), torch.ones(n_act), (n_act,))
>>> actor = Actor(spec=spec, module=nn.Linear(n_obs, n_act))
>>> class ValueClass(nn.Module):
...     def __init__(self):
...         super().__init__()
...         self.linear = nn.Linear(n_obs + n_act, 1)
...     def forward(self, obs, act):
...         return self.linear(torch.cat([obs, act], -1))
>>> module = ValueClass()
>>> value = ValueOperator(
...     module=module,
...     in_keys=["observation", "action"])
>>> loss = DDPGLoss(actor, value)
>>> loss_actor, loss_value, pred_value, target_value, pred_value_max, target_value_max = loss(
...     observation=torch.randn(n_obs),
...     action=spec.rand(),
...     next_done=torch.zeros(1, dtype=torch.bool),
...     next_terminated=torch.zeros(1, dtype=torch.bool),
...     next_observation=torch.randn(n_obs),
...     next_reward=torch.randn(1))
>>> loss_actor.backward()

也可以使用 DDPGLoss.select_out_keys() 方法過濾輸出鍵。

示例

>>> loss.select_out_keys('loss_actor', 'loss_value')
>>> loss_actor, loss_value = loss(
...     observation=torch.randn(n_obs),
...     action=spec.rand(),
...     next_done=torch.zeros(1, dtype=torch.bool),
...     next_terminated=torch.zeros(1, dtype=torch.bool),
...     next_observation=torch.randn(n_obs),
...     next_reward=torch.randn(1))
>>> loss_actor.backward()

default_keys¶: 別名：_AcceptedKeys

forward(tensordict: TensorDictBase = None) → TensorDict[來源]¶

計算給定從回放緩衝區取樣的 tensordict 的 DDPG 損失。

此函式還將寫入一個 “td_error” 鍵，該鍵可用於優先順序回放緩衝區為 tensordict 中的項分配: 優先順序。

引數:: tensordict (TensorDictBase) – 一個帶有鍵 ["done", "terminated", "reward"] 和 actor 和 value 網路的 in_keys 的 tensordict。
返回:: 包含 DDPG 損失的 2 個張量元組。

make_value_estimator(value_type: Optional[ValueEstimators] = None, **hyperparams)[來源]¶

值函式建構函式。

如果需要非預設值函式，必須使用此方法構建。

引數:

value_type (ValueEstimators) – 一個 ValueEstimators 列舉型別，指示要使用的值函式。如果未提供，將使用儲存在 default_value_estimator 屬性中的預設值。生成的估值器類將註冊在 self.value_type 中，以便將來進行改進。
**hyperparams – 用於值函式的超引數。如果未提供，將使用 default_value_kwargs() 中指示的值。

示例

>>> from torchrl.objectives import DQNLoss
>>> # initialize the DQN loss
>>> actor = torch.nn.Linear(3, 4)
>>> dqn_loss = DQNLoss(actor, action_space="one-hot")
>>> # updating the parameters of the default value estimator
>>> dqn_loss.make_value_estimator(gamma=0.9)
>>> dqn_loss.make_value_estimator(
...     ValueEstimators.TD1,
...     gamma=0.9)
>>> # if we want to change the gamma value
>>> dqn_loss.make_value_estimator(dqn_loss.value_type, gamma=0.9)

DDPGLoss¶

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教程

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