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# DQN
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## 原理简介
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DQN是Q-learning算法的优化和延伸，Q-learning中使用有限的Q表存储值的信息，而DQN中则用神经网络替代Q表存储信息，这样更适用于高维的情况，相关知识基础可参考[EasyRL-DQN](https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/chapter6/chapter6)。
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论文方面主要可以参考两篇，一篇就是2013年谷歌DeepMind团队的[Playing Atari with Deep Reinforcement Learning](https://www.cs.toronto.edu/~vmnih/docs/dqn.pdf)，一篇是也是他们团队后来在Nature杂志上发表的[Human-level control through deep reinforcement learning](https://web.stanford.edu/class/psych209/Readings/MnihEtAlHassibis15NatureControlDeepRL.pdf)。后者在算法层面增加target q-net，也可以叫做Nature DQN。
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Nature DQN使用了两个Q网络，一个当前Q网络𝑄用来选择动作，更新模型参数，另一个目标Q网络𝑄′用于计算目标Q值。目标Q网络的网络参数不需要迭代更新，而是每隔一段时间从当前Q网络𝑄复制过来，即延时更新，这样可以减少目标Q值和当前的Q值相关性。
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要注意的是，两个Q网络的结构是一模一样的。这样才可以复制网络参数。Nature DQN和[Playing Atari with Deep Reinforcement Learning](https://www.cs.toronto.edu/~vmnih/docs/dqn.pdf)相比，除了用一个新的相同结构的目标Q网络来计算目标Q值以外，其余部分基本是完全相同的。细节也可参考[强化学习（九）Deep Q-Learning进阶之Nature DQN](https://www.cnblogs.com/pinard/p/9756075.html)。
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https://blog.csdn.net/JohnJim0/article/details/109557173)
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## 伪代码
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<img src="assets/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0pvaG5KaW0w,size_16,color_FFFFFF,t_70.png" alt="img" style="zoom:50%;" />
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## 代码实现
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### RL接口
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首先是强化学习训练的基本接口，即通用的训练模式：
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```python
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for i_episode in range(MAX_EPISODES):
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state = env.reset() # reset环境状态
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for i_step in range(MAX_STEPS):
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action = agent.choose_action(state) # 根据当前环境state选择action
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next_state, reward, done, _ = env.step(action) # 更新环境参数
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agent.memory.push(state, action, reward, next_state, done) # 将state等这些transition存入memory
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agent.update() # 每步更新网络
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state = next_state # 跳转到下一个状态
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if done:
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break
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```
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每个episode加一个MAX_STEPS，也可以使用while not done, 加这个max_steps有时是因为比如gym环境训练目标就是在200个step下达到200的reward，或者是当完成一个episode的步数较多时也可以设置，基本流程跟所有伪代码一致，如下：
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1. agent选择动作
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2. 环境根据agent的动作反馈出next_state和reward
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3. agent进行更新，如有memory就会将transition(包含state，reward，action等)存入memory中
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4. 跳转到下一个状态
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5. 如果done了，就跳出循环，进行下一个episode的训练。
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想要实现完整的算法还需要创建Qnet，Replaybuffer等类
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### 两个Q网络
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上文讲了Nature DQN中有两个Q网络，一个是policy_net，一个是延时更新的target_net，两个网络的结构是一模一样的，如下(见```model.py```)，注意DQN使用的Qnet就是全连接网络即FCH：
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```python
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import torch.nn as nn
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import torch.nn.functional as F
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class FCN(nn.Module):
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def __init__(self, n_states=4, n_actions=18):
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""" 初始化q网络，为全连接网络
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n_states: 输入的feature即环境的state数目
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n_actions: 输出的action总个数
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"""
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super(FCN, self).__init__()
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self.fc1 = nn.Linear(n_states, 128) # 输入层
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self.fc2 = nn.Linear(128, 128) # 隐藏层
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self.fc3 = nn.Linear(128, n_actions) # 输出层
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def forward(self, x):
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# 各层对应的激活函数
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x = F.relu(self.fc1(x))
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x = F.relu(self.fc2(x))
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return self.fc3(x)
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```
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输入为n_states，输出为n_actions，包含一个128维度的隐藏层，这里根据需要可增加隐藏层维度和数量，然后一般使用relu激活函数，这里跟深度学习的网路设置是一样的。
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### Replay Buffer
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然后就是Replay Memory了，其作用主要是是克服经验数据的相关性（correlated data）和非平稳分布（non-stationary distribution）问题，实现如下(见```memory.py```)：
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```python
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import random
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import numpy as np
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class ReplayBuffer:
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def __init__(self, capacity):
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self.capacity = capacity
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self.buffer = []
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self.position = 0
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def push(self, state, action, reward, next_state, done):
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if len(self.buffer) < self.capacity:
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self.buffer.append(None)
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self.buffer[self.position] = (state, action, reward, next_state, done)
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self.position = (self.position + 1) % self.capacity
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def sample(self, batch_size):
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batch = random.sample(self.buffer, batch_size)
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state, action, reward, next_state, done = zip(*batch)
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return state, action, reward, next_state, done
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def __len__(self):
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return len(self.buffer)
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```
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参数capacity表示buffer的容量，主要包括push和sample两个步骤，push是将transitions放到memory中，sample是从memory随机抽取一些transition。
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### Agent类
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在```agent.py```中我们定义强化学习算法类，包括```choose_action```(选择动作，使用e-greedy策略时会多一个```predict```函数，下面会将到)和```update```(更新)等函数。
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在类中建立两个网络，以及optimizer和memory，
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```python
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self.policy_net = MLP(n_states, n_actions,hidden_dim=cfg.hidden_dim).to(self.device)
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self.target_net = MLP(n_states, n_actions,hidden_dim=cfg.hidden_dim).to(self.device)
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for target_param, param in zip(self.target_net.parameters(),self.policy_net.parameters()): # copy params from policy net
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target_param.data.copy_(param.data)
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self.optimizer = optim.Adam(self.policy_net.parameters(), lr=cfg.lr)
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self.memory = ReplayBuffer(cfg.memory_capacity)
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```
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然后是选择action：
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```python
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def choose_action(self, state):
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'''选择动作
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'''
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self.frame_idx += 1
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if random.random() > self.epsilon(self.frame_idx):
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action = self.predict(state)
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else:
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action = random.randrange(self.n_actions)
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return action
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```
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这里使用e-greedy策略，即设置一个参数epsilon，如果生成的随机数大于epsilon，就根据网络预测的选择action，否则还是随机选择action，这个epsilon是会逐渐减小的，可以使用线性或者指数减小的方式，但不会减小到零，这样在训练稳定时还能保持一定的探索，这部分可以学习探索与利用(exploration and exploition)相关知识。
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上面讲到的预测函数其实就是根据state选取q值最大的action，如下：
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```python
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def predict(self,state):
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with torch.no_grad():
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state = torch.tensor([state], device=self.device, dtype=torch.float32)
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q_values = self.policy_net(state)
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action = q_values.max(1)[1].item()
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```
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然后是更新函数了：
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```python
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def update(self):
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if len(self.memory) < self.batch_size:
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return
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# 从memory中随机采样transition
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state_batch, action_batch, reward_batch, next_state_batch, done_batch = self.memory.sample(
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self.batch_size)
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'''转为张量
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例如tensor([[-4.5543e-02, -2.3910e-01, 1.8344e-02, 2.3158e-01],...,[-1.8615e-02, -2.3921e-01, -1.1791e-02, 2.3400e-01]])'''
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state_batch = torch.tensor(
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state_batch, device=self.device, dtype=torch.float)
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action_batch = torch.tensor(action_batch, device=self.device).unsqueeze(
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1) # 例如tensor([[1],...,[0]])
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reward_batch = torch.tensor(
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reward_batch, device=self.device, dtype=torch.float) # tensor([1., 1.,...,1])
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next_state_batch = torch.tensor(
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next_state_batch, device=self.device, dtype=torch.float)
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done_batch = torch.tensor(np.float32(
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done_batch), device=self.device)
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'''计算当前(s_t,a)对应的Q(s_t, a)'''
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'''torch.gather:对于a=torch.Tensor([[1,2],[3,4]]),那么a.gather(1,torch.Tensor([[0],[1]]))=torch.Tensor([[1],[3]])'''
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q_values = self.policy_net(state_batch).gather(
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dim=1, index=action_batch) # 等价于self.forward
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# 计算所有next states的V(s_{t+1})，即通过target_net中选取reward最大的对应states
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next_q_values = self.target_net(next_state_batch).max(
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1)[0].detach() # 比如tensor([ 0.0060, -0.0171,...,])
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# 计算 expected_q_value
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# 对于终止状态，此时done_batch[0]=1, 对应的expected_q_value等于reward
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expected_q_values = reward_batch + \
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self.gamma * next_q_values * (1-done_batch)
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# self.loss = F.smooth_l1_loss(q_values,expected_q_values.unsqueeze(1)) # 计算 Huber loss
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loss = nn.MSELoss()(q_values, expected_q_values.unsqueeze(1)) # 计算 均方误差loss
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# 优化模型
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self.optimizer.zero_grad() # zero_grad清除上一步所有旧的gradients from the last step
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# loss.backward()使用backpropagation计算loss相对于所有parameters(需要gradients)的微分
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loss.backward()
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# for param in self.policy_net.parameters(): # clip防止梯度爆炸
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# param.grad.data.clamp_(-1, 1)
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self.optimizer.step() # 更新模型
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```
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更新遵循伪代码的以下部分：
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<img src="assets/image-20210507162813393.png" alt="image-20210507162813393" style="zoom:50%;" />
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首先从replay buffer中选取一个batch的数据，计算loss，然后进行minibatch SGD。
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然后是保存与加载模型的部分，如下：
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```python
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def save(self, path):
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torch.save(self.target_net.state_dict(), path+'dqn_checkpoint.pth')
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def load(self, path):
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self.target_net.load_state_dict(torch.load(path+'dqn_checkpoint.pth'))
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for target_param, param in zip(self.target_net.parameters(), self.policy_net.parameters()):
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param.data.copy_(target_param.data)
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```
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### 实验结果
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训练结果如下：
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<img src="assets/train_rewards_curve.png" alt="train_rewards_curve" style="zoom: 67%;" />
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<img src="assets/eval_rewards_curve.png" alt="eval_rewards_curve" style="zoom:67%;" />
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## 参考
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[with torch.no_grad()](https://www.jianshu.com/p/1cea017f5d11)
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