Matplotlib - Как я могу изобразить прогресс каждой эпохи в обучении? - PullRequest
Новая
       52

Matplotlib - Как я могу изобразить прогресс каждой эпохи в обучении?

0 голосов
/ 27 октября 2019

Я пытаюсь создать глубокого обучающего агента, который будет играть на флешке. Там, где через обучение подкреплению, он учится уравновешивать палку, перемещая тележку.

Моя модель работает, но я не могу понять, как построить график прогресса в обучении. Я не могу понять, как изобразить игры и результаты, похожие на эту картинку:

https://github.com/JulesVerny/PongReinforcementLearning/blob/master/ScoreGrowth.png

Я играл с matplotlib, но не могу понять.

Мне удалось показать график, но он отображается только как пустой. Не слишком уверен, что теперь делать.

Вот мой код: 

import random
import gym
import numpy as np
from collections import deque
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam
from matplotlib import pyplot as plt

EPISODES = 10

class DQNAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.memory = deque(maxlen=2000)
        self.gamma = 0.95    # discount rate
        self.epsilon = 1.0  # exploration rate
        self.epsilon_min = 0.01
        self.epsilon_decay = 0.995
        self.learning_rate = 0.001
        self.model = self._build_model()

    def _build_model(self):
        # Neural Net for Deep-Q learning Model
        model = Sequential()
        model.add(Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'))
        model.add(Dense(24, activation='relu'))
        model.add(Dense(self.action_size, activation='linear'))
        model.compile(loss='mse',
                      optimizer=Adam(lr=self.learning_rate))
        return model

    def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))

    def act(self, state):
        if np.random.rand() <= self.epsilon:
            return random.randrange(self.action_size)
        act_values = self.model.predict(state)
        return np.argmax(act_values[0])  # returns action

    def replay(self, batch_size):
        minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)
        for state, action, reward, next_state, done in minibatch:
            target = reward
            if not done:
                target = (reward + self.gamma *
                          np.amax(self.model.predict(next_state)[0]))
            target_f = self.model.predict(state)
            target_f[0][action] = target
            self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0)
        if self.epsilon > self.epsilon_min:
            self.epsilon *= self.epsilon_decay

    def load(self, name):
        self.model.load_weights(name)

    def save(self, name):
        self.model.save_weights(name)

if __name__ == "__main__":
    env = gym.make('CartPole-v1')
    state_size = env.observation_space.shape[0]
    action_size = env.action_space.n
    agent = DQNAgent(state_size, action_size)
    # agent.load("/home/jack/Desktop/cartpole-dqn.h5")
    done = False
    batch_size = 32

    for e in range(EPISODES):
        state = env.reset()
        state = np.reshape(state, [1, state_size])
        for time in range(500):
            # env.render()
            action = agent.act(state)
            next_state, reward, done, _ = env.step(action)
            reward = reward if not done else -10
            next_state = np.reshape(next_state, [1, state_size])
            agent.remember(state, action, reward, next_state, done)
            state = next_state
            if done:
                print("episode: {}/{}, score: {}, e: {:.2}"
                      .format(e, EPISODES, time, agent.epsilon))
                break
            if len(agent.memory) > batch_size:
                agent.replay(batch_size)
        if e % 10 == 0:
            agent.save("/home/jack/Desktop/cartpole-dqn.h5")

Есть идеи?

1 Ответ

0 голосов
/ 30 октября 2019

Простой способ - инициализировать список наград после определения размера пакета, например: 

rewardList = []

Затем инициализировать накопитель наград для каждого эпизода. Определите его после сброса вашей среды: 

accu_reward = 0

Затем в последней строке вашего цикла времени поместите: 

accu_reward += reward
if time == 499:
    rewardList.append(accu_reward)

Затем в самый низ вашего кода: 

plt.plot(rewardList)
plt.show()

Это должно дать вам эволюцию вашего вознаграждения во всех тренировочных эпизодах.

Здесь вы добавляете в свой список вознаграждений после каждого эпизода. Вы также можете добавлять в список rewardList после каждого шага, но он будет намного сложнее и будет содержать больше дисперсии.

...