主要内容

RL培训选项

训练强化学习代理的选项

描述

使用RL培训选项对象指定代理的训练选项。要训练特工,请使用火车

有关培训代理的更多信息,请参阅训练强化学习代理

创造

描述

trainOpts=rlTrainingOptions返回培训强化学习代理的默认选项。使用培训选项指定培训课程的参数,例如要培训的最大事件数、停止培训的标准、保存代理的标准以及使用并行计算的选项。配置选项后,使用trainOpts作为的输入参数火车

例子

选择= rlTrainingOptions (名称,值创建一个训练选项集和集合对象性质使用一个或多个名称-值对参数。

性质

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训练代理的最大集数,指定为正整数。无论其他终止标准如何,培训在最大集

例子:“MaxEpisodes”,1000年

每集运行的最大步骤数,指定为正整数。通常,您可以在环境中定义集终止条件。此值是在不满足其他终止条件时在情节中运行的最大步骤数。

例子:“MaxStepsPerEpisode”,1000年

用于平均每个代理的分数、奖励和步数的窗口长度,指定为标量或向量。

如果培训环境包含单个代理,请指定ScoreAveragingWindowLength作为一个标量。

如果培训环境是多智能体Simulink万博1manbetx®环境中,指定标量以将相同的窗口长度应用于所有代理。

要为每个代理使用不同的窗口长度,请指定ScoreAveragingWindowLength作为一个向量。在本例中,向量中元素的顺序与环境创建期间使用的代理的顺序相对应。

对于以平均值表示的期权,ScoreAveragingWindowLength是包含在平均值中的剧集数。例如,如果停车训练标准“平均向上”停止训练值500对于给定的代理,然后对于该代理,当平均奖励超过中指定的集数时,培训终止ScoreAveragingWindowLength等于或超过500.对于其他代理人,继续培训,直至:

  • 所有代理都达到其停止标准。

  • 剧集的数量达到最大集

  • 你可以通过点击停止训练按钮或按下Ctrl-C在MATLAB®命令行。

例子:“ScoreAveragingWindowLength”,10

训练终止条件,指定为以下字符串之一:

  • “AverageSteps”-当每集的运行平均步数等于或超过选项指定的临界值时,停止训练停止训练值.平均值使用窗口计算“ScoreAveragingWindowLength”

  • “平均向上”-当跑步平均奖励等于或超过临界值时停止训练。

  • “情节奖励”-当当前情节中的奖励等于或超过临界值时停止训练。

  • “全局步数”-当所有事件中的步骤总数(调用代理的总次数)等于或超过临界值时,停止培训。

  • “EpisodeCount”-当训练次数等于或超过临界值时停止训练。

例子:“停止培训标准”,“平均值”

训练终止条件的临界值,指定为标量或向量。

如果培训环境包含单个代理,请指定停止训练值作为一个标量。

如果培训环境是多agent Simulink环境,请指定一个标量以将相同的终止条件应用于所万博1manbetx有agent。若要为每个agent使用不同的终止条件,请指定停止训练值作为一个向量。在本例中,向量中元素的顺序与环境创建期间使用的代理的顺序相对应。

对于给定的代理,培训将在停车训练标准选项等于或超过此值。对于其他代理人,培训继续进行,直到:

  • 所有代理都达到其停止标准。

  • 剧集的数量达到maxEpisodes

  • 你可以通过点击停止训练按钮或按下Ctrl-C在MATLAB命令行中。

例如,如果停车训练标准“平均向上”停止训练值100对于给定的代理,然后对于该代理,当平均奖励超过中指定的集数时,培训终止ScoreAveragingWindowLength等于或超过100

例子:“StopTrainingValue”,100年

条件,指定为以下字符串之一:

  • “没有”-培训期间不要保存任何代理。

  • “情节奖励”-当当前情节中的奖励等于或超过临界值时,保存代理。

  • “AverageSteps”-当每集运行的平均步数等于或超过选项指定的临界值时,保存代理停止训练值.平均值使用窗口计算“ScoreAveragingWindowLength”

  • “平均向上”-当所有章节的平均奖励等于或超过临界值时,保存代理。

  • “全局步数”-当所有事件中的步骤总数(调用代理的总次数)等于或超过临界值时,保存代理。

  • “EpisodeCount”—当训练集数等于或超过临界值时,保存agent。

设置此选项以存储根据指定的标准执行良好的候选代理。当您将此选项设置为非“没有”,软件设置SaveAgentValue选择500。您可以更改该值以指定保存代理的条件。

例如,假设您想要存储任何产生等于或超过100的情节奖励的代理以供进一步测试。要做到这一点,请设置SaveAgentCriteria“情节奖励”并设置SaveAgentValue选择100。当一集奖励等于或超过100时,火车将对应的代理保存到指定文件夹中的MAT文件中SaveAgentDirectory选项MAT文件称为马蹄铁,在那里K是相应集的编号。代理存储在该MAT文件中,作为saved_agent

例子:“SaveAgentCriteria”、“EpisodeReward”

保存代理的条件的临界值,指定为标量或向量。

如果培训环境包含单个代理,请指定SaveAgentValue作为一个标量。

如果训练环境是多智能体Simulink环境,则指定一个标量对每个智能体应用相同的保存准则。万博1manbetx要在满足特定条件时保存代理,请指定SaveAgentValue作为向量。在这种情况下,向量中元素的顺序对应于创建环境时使用的代理的顺序。当满足保存代理的条件时,所有代理都保存在同一MAT文件中。

使用指定保存候选代理的条件时SaveAgentCriteria,软件将此值设置为500。更改此值以指定保存代理的条件。请参阅SaveAgentCriteria选项以获取更多详细信息。

例子:“SaveAgentValue”,100年

保存的代理程序的文件夹,指定为字符串或字符向量。文件夹名称可以包含完整路径或相对路径。当事件发生时,满足条件SaveAgentCriteriaSaveAgentValue选项时,该软件将代理保存在此文件夹中的MAT文件中。如果该文件夹不存在,火车创建它。当SaveAgentCriteria“没有”,此选项将被忽略火车不创建文件夹。

例子:“SaveAgentDirectory”,pwd+“\run1\Agents”

用于使用并行训练的标志,指定为逻辑.将此选项设置为符合事实的将培训配置为使用并行处理来模拟环境,从而允许使用多个内核、处理器、计算机群集或云资源来加速培训。若要指定并行培训的选项,请使用ParallelizationOptions财产。

UseParallel符合事实的对DQN、DDPG、TD3和SAC则为NumStepsToLookAhead属性或相应的代理选项对象必须设置为1,否则会产生错误。这保证了体验是连续存储的。当AC代理并行训练时,如果StepsUntilDataIsSent财产ParallelizationOptions对象设置为不同的值NumStepToLookAheadAC代理选项对象的属性。

请注意,如果要使用本地GPU加速深层神经网络计算(如梯度计算、参数更新和预测),则无需设置UseParallel为true。相反,在创造你的演员或评论家形象时,使用rlRepresentationOptions对象,其中UseDevice选项设置为“gpu”.使用并行计算或GPU需要并行计算工具箱™软件。另外需要使用计算机集群或云资源MATLAB并行服务器™.有关使用多核处理器和gpu进行培训的更多信息,请参见使用并行计算和GPU训练代理

例子:“UseParallel”,对

用于控制并行训练的并行化选项,指定为ParallelTraining有关使用并行计算进行培训的更多信息,请参阅训练强化学习代理

ParallelTraining对象具有以下属性,您可以在创建RL培训选项对象

并行计算模式,指定为以下模式之一:

  • “同步”——使用parpool在可用工作进程上运行同步训练。在这种情况下,工作进程暂停执行,直到所有工作进程完成。主机根据所有工作进程的结果更新参与者和评论家参数,并将更新后的参数发送给所有工作进程。请注意,基于梯度的并行化需要同步训练,即什么时候DataToSendFromWorkers被设置为“梯度”然后模式必须设置为“同步”

  • “异步”——使用parpool在可用的工作人员上运行异步培训。在这种情况下,工作人员在完成并从主机接收更新的参数后,立即将其数据发送回主机。然后工人们继续他们的任务。

工作人员发送到主机的数据类型,指定为以下字符串之一:

  • “经验”-模拟由工作人员执行,学习由主机执行。具体来说,工作人员针对环境模拟代理,并向主机发送经验数据(观察、行动、奖励、下一次观察以及指示是否达到终端条件的标志)。对于具有梯度的代理,主机根据经验计算梯度,更新网络参数,并将更新后的参数发送回工作人员,以便他们可以针对环境执行新的模拟。

  • “梯度”-模拟和学习都由工人完成。具体来说,工作人员根据环境模拟代理,根据经验计算梯度,并将梯度发送给主机。主机对梯度进行平均,更新网络参数,并将更新后的参数发送给工作人员,以便他们能够针对环境执行新的模拟。这个选项需要同步训练模式着手“同步”

请注意

对于AC和PG代理,必须指定DataToSendFromWorkers作为“梯度”

对于DQN、DDPG、PPO、TD3和SAC代理,必须指定DataToSendFromWorkers作为“经验”

工作人员向主机发送数据并接收更新参数的步骤数,指定为–1或正整数。当选择此选项时–1, worker会一直等到剧集结束,然后将所有步骤数据发送给主机。否则,worker在发送数据之前等待指定的步骤数。

请注意

  • AC代理不接受StepsUntilDataIsSent = 1.AC训练,设置StepsUntilDataIsSent等于NumStepToLookAheadAC剂的选择。

  • 对于PG代理,必须指定StepsUntilDataIsSent = 1

随机化器初始化工人,指定为以下之一:

  • –1-给每个工人分配一个唯一的随机种子。种子的值是worker ID。

  • –2不要随机分配种子给工人。

  • Vector-手动为每个辅助进程指定随机种子。向量中的元素数必须与辅助对象数匹配。

将模型和工作空间变量发送给并行工作程序的选项,指定为“关于”“关”.当选择是“关于”,主机将模型中使用的变量和MATLAB基本工作空间中定义的变量发送给工作人员。

附加到并行池的附加文件,指定为字符串或字符串数组。

要在培训开始前运行的函数,指定为无输入参数函数的句柄。在培训开始前,每个工作人员运行一次此函数。编写此函数可执行培训前所需的任何处理。

在训练结束后运行的函数,指定为没有输入参数的函数的句柄。您可以编写此函数来清理工作空间或在培训结束后执行其他处理。

在命令行上显示训练进度,指定为逻辑值(0)或符合事实的(1)设置符合事实的在培训期间,将每个培训事件中的信息写入MATLAB命令行。

当一集中发生错误时停止训练的选项,指定为“关于”“关”。当选择此选项时“关”中捕获并返回错误模拟信息的输出火车,训练继续到下一集。

使用章节管理器显示培训进度选项,指定为“培训进度”“没有”. 默认情况下,调用火车打开强化学习事件管理器,该管理器以图形和数字方式显示有关培训进度的信息,例如每一事件的奖励、平均奖励、事件数和步骤总数。(有关更多信息,请参阅火车)要关闭此显示,请将此选项设置为“没有”

对象的功能

火车 在指定的环境中训练强化学习代理

例子

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创建用于训练强化学习代理的选项集。设置最大集数和每集的最大步数为1000。配置选项,当平均奖励等于或超过480时停止训练,并打开命令行显示和Reinforcement Learning Episode Manager来显示训练结果。在创建选项集时,可以使用名称-值对参数设置选项。没有显式设置的任何选项都有其默认值。

trainOpts = rlTrainingOptions (...“MaxEpisodes”,1000,...“MaxStepsPerEpisode”,1000,...“StopTrainingCriteria”“平均向上”...“停止训练值”, 480,...“详细”符合事实的...“阴谋”“培训进度”
trainOpts=rlTrainingOptions with properties:MaxSpices:1000 MaxStepRepisode:1000 Score AveragingWindowLength:5 StopTrainingCriteria:“AverageWard”StopTrainingValue:480 SaveAgentCriteria:“none”SaveAgentValue:“none”SaveAgentDirectory:“savedAgents”Verbose:1绘图:“培训进度”StopOner:“开”UseParallel:0并行化选项:[1x1 rl.option.ParallelTraining]

或者,创建一个默认选项集,并使用点符号更改某些值。

trainOpts = rlTrainingOptions;trainOpts。MaxEpisodes = 1000;trainOpts。MaxStepsPerEpisode = 1000;trainOpts。StopTrainingCriteria =“平均向上”;trainOpts。StopTrainingValue = 480;trainOpts。详细的= true; trainOpts.Plots =“培训进度”;trainOpts
trainOpts=rlTrainingOptions with properties:MaxSpices:1000 MaxStepRepisode:1000 Score AveragingWindowLength:5 StopTrainingCriteria:“AverageWard”StopTrainingValue:480 SaveAgentCriteria:“none”SaveAgentValue:“none”SaveAgentDirectory:“savedAgents”Verbose:1绘图:“培训进度”StopOner:“开”UseParallel:0并行化选项:[1x1 rl.option.ParallelTraining]

您现在可以使用trainOpts作为火车命令

创建一个选项对象,用于在同一环境中同时培训三个代理。

设置每集的最大集数和最大步数1000.配置选项,当第一个代理的平均奖励超过5集或超过400时停止训练,当第二个代理的平均奖励超过400时停止训练10每集等于或超过500集,第三个是平均奖励超过15集等于或超过600集。代理的顺序是环境创建期间使用的顺序。

当当前情节中第一个代理的奖励超过100时,或者当第二个代理的奖励超过120时,第三个代理的奖励等于或超过140时,保存代理。

打开命令行显示和Reinforcement Learning Episode Manager以显示训练结果。在创建选项集时,可以使用名称-值对参数设置选项。没有显式设置的任何选项都有其默认值。

trainOpts = rlTrainingOptions (...“MaxEpisodes”,1000,...“MaxStepsPerEpisode”,1000,...“ScoreAveragingWindowLength”(5 10 15),...“StopTrainingCriteria”“平均向上”...“停止训练值”,[400 500 600],...“SaveAgentCriteria”“情节奖励”...“SaveAgentValue”(100 120 140),...“详细”符合事实的...“阴谋”“培训进度”
trainOpts=rlTrainingOptions with properties:MaxSections:1000 MaxStepRepisode:1000 Score AveragingWindowLength:[5 10 15]停止培训标准:“AverageWard”停止培训值:[400 500 600]保存代理标准:“EpisodeReward”保存代理值:[100 120 140]保存代理目录:“保存代理”详细信息:1个绘图:“培训进度”停止者错误:“开”UseParallel:0并行化选项:[1x1 rl.option.ParallelTraining]

或者,创建一个默认选项集,并使用点符号更改某些值。

trainOpts=RL培训选项;trainOpts.MAXSPECTIONS=1000;trainOpts.MAXSTEPSEPREPISODE=1000;trainOpts.ScoreAveragingWindowLength=[5 10 15];trainOpts.STOPTRAINING标准=“平均向上”; trainOpts.StopTrainingValue=[400 500 600];trainOpts.SaveAgentCriteria=“情节奖励”; trainOpts.SaveAgentValue=[100 120 140];trainOpts.Verbose=true;火车路线图=“培训进度”;trainOpts
trainOpts=rlTrainingOptions with properties:MaxSections:1000 MaxStepRepisode:1000 Score AveragingWindowLength:[5 10 15]停止培训标准:“AverageWard”停止培训值:[400 500 600]保存代理标准:“EpisodeReward”保存代理值:[100 120 140]保存代理目录:“保存代理”详细信息:1个绘图:“培训进度”停止者错误:“开”UseParallel:0并行化选项:[1x1 rl.option.ParallelTraining]

可以指定标量,将相同的标准应用于所有代理。例如,使用窗口长度为10三个探员都有。

trainOpts.Score平均间隔窗口长度=10
trainOpts=rlTrainingOptions with properties:MaxSections:1000 MaxStepRepisode:1000 Score AveragingWindowLength:10 StopTraining标准:“AverageWard”StopTraining值:[400 500 600]SaveAgentCriteria:“EpiodeReward”SaveAgentValue:[100 120 140]SaveAgentDirectory:“savedAgents”详细描述:1绘图:“培训进度”StopOner:“开”UseParallel:0并行化选项:[1x1 rl.option.ParallelTraining]

您现在可以使用trainOpts作为火车命令

另请参阅

介绍了R2019a