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PPOアルゴリズムの書き方
gpt
PPO（近位ポリシー最適化）アルゴリズムは、学習を強化するための強化された学習アルゴリズムです。以下は、単純なPPOアルゴリズムの擬似コードです。
1.初期化：ニューラルネットワークモデル、オプティマイザー、割引率、戦略セットを定義します。
2.反復データの生成：現在の戦略でモデルと戦略を使用してデータを生成します。
3.利点を計算します：現在の値関数推定を使用して、各状態の値を推定し、各状態の利点を計算します。
4.実行最適化：現在の戦略と古い戦略を使用し、確率の割合の割合と利点関数の下限を最大化して、新しい戦略を取得します。オプティマイザーを使用して、ニューラルネットワークモデルを更新します。
5.戦略の更新セット：戦略コレクションに新しい戦略を追加し、古い戦略を排除します。
6.収束するまで手順2-5を繰り返します。
human
了解した。Pythonで例を書くことはできますか？
gpt
問題ありません。以下は、PPOアルゴリズムの例としてOpenaiのジムを使用する単純なPythonの例です。
`` python
トーチをインポートします
torch.nnをnnとしてインポートします
torch.optimを最適にインポートします
輸入ジム

クラスポリシー（nn.module）：
    def __init __（self、input_size、hidden_​​size、output_size）：
        super（policy、self）.__ init __（）
        self.fc1 = nn.linear（input_size、hidden_​​size）
        self.fc2 = nn.linear（hidden_​​size、output_size）
        self.logstd = nn.parameter（torch.zeros（output_size）））

    def worward（self、x）：
        x = torch.tanh（seld.fc1（x））
        mu = self.fc2（x）
        std = torch.exp（seld.logstd）
        dist = torch.distributions.normal（mu、std）
        distを返します

def Clipped_surrogate（Policy、Old_policy、States、Action、Adventages、EPS = 0.2）：
    dist = policy（stathes）。log_prob（actions）
    old_dist = old_policy（stathes）。log_prob（actions）

    ＃新しい位置と古い位置の比率を計算する
    比率= torch.exp（distal -old_dist）

    ＃サラレートの損失を計算します
    clipped_ratio = torch.clamp（比率、1 -eps、1 + eps）
    surrogate = torch.min（比率 *利点、Clipped_ratio *利点）

    ＃平均損失を計算して返品します
    return -surrogate.mean（）

def train（env_name = 'cartpole-v1'、hidden_​​size = 32、lr = 1e-3、gamma = 0.99、eps = 0.2、k = 3、t = 20、max_steps = 1000、エピソード= 50）：
    env = gym.make（env_name）
    input_size = env.observice_space.shape [0]
    output_size = env.action_space.shape [0]
    policy = policyy（input_size、hidden_​​size、output_size）
    old_policy = policy（input_size、hidden_​​size、output_size）
    optimizer = optimadam（policy.parameters（）、lr = lr）

    範囲のエピソード（エピソード）：
        state = env.reset（）
        done = false
        total_reward = 0
        t = 0

        完了していませんが、t <max_steps：
            ＃ データを収集します
            action_dist = policy.tensor（state（state）.float（））））
            action = action_dist.sample（）
            next_state、reward、done、_ = env.step（action.numpy（））
            アドバンテージ= 0

            範囲（k）のkの場合：
                ＃コンピューテアドバンテージ
                値=報酬 +ガンマ * old_policy（torch.tensor（next_state）.float（））。
                Advantage += value -policy（torch.tensor（state）.float（））。log_prob（torch.tensor（action）.float（））。

                ＃古いポリシーを更新します
                old_policy.loaad_state_dict（policy.state_dict（））

            ＃ポリシーを更新します
            アドバンテージ /= k
            loss = clipped_surrogate（policy、old_policy、torch.tensor（state）.float（）、torch.tensor（action）.float（）、admitan、eps = eps）
            optimizer.zero_grad（）
            loss.backward（）
            optimizer.step（）

            ＃状態と総報酬を更新します
            state = next_state
            total_reward += reward
            t += 1

            t％t == 0の場合：
                ＃古いポリシーをすべての手順を更新します
                old_policy.loaad_state_dict（policy.state_dict（））

        print（ "エピソード：{}、合計報酬：{}"。フォーマット（エピソード、total_reward））

    env.close（）

訓練 （）

`` `