if __name__ == '__main__': train('CartPole-v0', epochs=50, steps_per_epoch=4000, batch_size=128, lr=0.002, gamma=0.99, clip_ratio=0.2)
我们用初始actor和初始critic产生经验值,然后这波经验值将被用在接下来ppo epochs轮的迭代中,也就是在这些迭代中,上式里的 r_{t}, V_{t}^{old}, V_{t+1}^{old}, A_{t}^{GAE}, A_{t+1}^{GAE}, R_{t} 都来自这些初始的经验值,它们在接下来的这个ppo epochs轮迭代中是不变的。
self.lmbda = PPO_kwargs['lmbda'] self.k_epochs = PPO_kwargs['k_epochs'] # 一条序列的数据用来训练的轮次 self.eps = PPO_kwargs['eps'] # PPO中截断范围的参数 self.sgd_batch_size = PPO_kwargs.get('sgd_batch_size', 512) self.minibatch_size = PPO_kwargs.get('minibatch_size',...
模型(Model):初始模型通过多个 SFT 周期(epochs)在训练数据上进行训练。训练数据包含问题(x),推理链(CoT,e)和答案(y)。 SFT Epochs:模型在训练数据上进行多个周期的训练,以学习如何从问题(x)和推理链(e)生成正确的答案(y)。 不同阶段的模型:图中展示了经过不同训练阶段后的模型表情变化,表示模型逐渐变得更好...
# 初始化PPO agent ppo_agent = PPO(state_dim, action_dim, lr_actor, lr_critic, gamma, K_epochs, eps_clip, has_continuous_action_space, action_std) # training loop while time_step <= max_training_timesteps: state = env.reset() current_ep_reward = 0 # 一次探索 for t in range(1...
SFT Epochs:模型在训练数据上进行多个周期的训练,以学习如何从问题(x)和推理链(e)生成正确的答案(y)。 不同阶段的模型:图中展示了经过不同训练阶段后的模型表情变化,表示模型逐渐变得更好。 强化微调(Reinforced Fine-Tuning) 预热阶段(Warm-up):在进入强化学习之前,模型通过 SFT 进行预热。
(self): # PPO特定参数 self.clip_epsilon = 0.2 # PPO裁剪系数,用于限制策略更新的幅度 self.ppo_epochs = 10 # 每次更新的PPO轮数 self.batch_size = 64 # 小批量训练的大小 self.gae_lambda = 0.95 # GAE参数,用于计算优势函数 # 基础参数 self.hidden_dim = 64 # 神经网络隐藏层维度 self.lr =...
self.epochs= epochs#一条序列的数据用来训练轮数self.eps = eps#PPO中截断范围的参数self.device =devicedeftake_action(self, state): state= torch.tensor([state], dtype=torch.float).to(self.device) probs=self.actor(state) action_dist=torch.distributions.Categorical(probs) ...
PPO通过与环境交互来采样数据和使用随机梯度上升优化"替代"目标函数之间交替使用。鉴于标准策略梯度方法对每个数据严格不能执行一次梯度更新,本文章提出了一个新的目标函数,该函数支持多个epochs的小批量更新。 Introduction 本文使用的算法在仅使用一阶优化的情况下,可实现TRPO的数据效率和可靠性能。本文提出了一种新的具...
智能体会收集经验,直到达到600个步骤或episode终止的经验范围,然后从128个经验的mini-batches中训练3个epochs。 为了提高训练稳定性,请使用目标函数限幅因子0.02。 折扣系数值为0.997会鼓励长期奖励。 通过使用GAE系数为0.95的广义优势估计方法,可以减少批判器输出中的差...