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마리오 게임 RL 에이전트로 학습하기

저자: Yuansong Feng, Suraj Subramanian, Howard Wang, Steven Guo.

번역: 김태영.

이번 튜토리얼에서는 심층 강화 학습의 기본 사항들에 대해 이야기해보도록 하겠습니다. 마지막에는, 스스로 게임을 할 수 있는 AI 기반 마리오를 (Double Deep Q-Networks 사용) 구현하게 됩니다.

이 튜토리얼에서는 RL에 대한 사전 지식이 필요하지 않지만, 이러한 링크 를 통해 RL 개념에 친숙해 질 수 있으며, 여기 있는 치트시트 를 활용할 수도 있습니다. 튜토리얼에서 사용하는 전체 코드는 여기 에서 확인 할 수 있습니다.

mario
# !pip install gym-super-mario-bros==7.3.0

import torch
from torch import nn
from torchvision import transforms as T
from PIL import Image
import numpy as np
from pathlib import Path
from collections import deque
import random, datetime, os, copy

# Gym은 강화학습을 위한 OpenAI 툴킷입니다.
import gym
from gym.spaces import Box
from gym.wrappers import FrameStack

# OpenAI Gym을 위한 NES 에뮬레이터
from nes_py.wrappers import JoypadSpace

# OpenAI Gym에서의 슈퍼 마리오 환경 세팅
import gym_super_mario_bros

강화학습 개념

환경(Environment) : 에이전트가 상호작용하며 스스로 배우는 세계입니다.

행동(Action) \(a\) : 에이전트가 환경에 어떻게 응답하는지 행동을 통해 나타냅니다. 가능한 모든 행동의 집합을 행동 공간 이라고 합니다.

상태(State) \(s\) : 환경의 현재 특성을 상태를 통해 나타냅니다. 환경이 있을 수 있는 모든 가능한 상태 집합을 상태 공간 이라고 합니다.

포상(Reward) \(r\) : 포상은 환경에서 에이전트로 전달되는 핵심 피드백입니다. 에이전트가 학습하고 향후 행동을 변경하도록 유도하는 것입니다. 여러 시간 단계에 걸친 포상의 합을 리턴(Return) 이라고 합니다.

최적의 행동-가치 함수(Action-Value function) \(Q^*(s,a)\) : 상태 \(s\) 에서 시작하면 예상되는 리턴을 반환하고, 임의의 행동 \(a\) 를 선택합니다. 그리고 각각의 미래의 단계에서 포상의 합을 극대화하는 행동을 선택하도록 합니다. \(Q\) 는 상태에서 행동의 “품질” 을 나타냅니다. 우리는 이 함수를 근사 시키려고 합니다.

환경(Environment)

환경 초기화하기

마리오 게임에서 환경은 튜브, 버섯, 그 이외 다른 여러 요소들로 구성되어 있습니다.

마리오가 행동을 취하면, 환경은 변경된 (다음)상태, 포상 그리고 다른 정보들로 응답합니다.

# 슈퍼 마리오 환경 초기화하기
env = gym_super_mario_bros.make("SuperMarioBros-1-1-v0")

# 상태 공간을 2가지로 제한하기
#   0. 오른쪽으로 걷기
#   1. 오른쪽으로 점프하기
env = JoypadSpace(env, [["right"], ["right", "A"]])

env.reset()
next_state, reward, done, info = env.step(action=0)
print(f"{next_state.shape},\n {reward},\n {done},\n {info}")

Out:

(240, 256, 3),
 0.0,
 False,
 {'coins': 0, 'flag_get': False, 'life': 2, 'score': 0, 'stage': 1, 'status': 'small', 'time': 400, 'world': 1, 'x_pos': 40, 'x_pos_screen': 40, 'y_pos': 79}

환경 전처리 과정 거치기

다음 상태(next_state) 에서 환경 데이터가 에이전트로 반환됩니다. 앞서 살펴보았듯이, 각각의 상태는 [3, 240, 256] 의 배열로 나타내고 있습니다. 종종 상태가 제공하는 것은 에이전트가 필요로 하는 것보다 더 많은 정보입니다. 예를 들어, 마리오의 행동은 파이프의 색깔이나 하늘의 색깔에 좌우되지 않습니다!

아래에 설명할 클래스들은 환경 데이터를 에이전트에 보내기 전 단계에서 전처리 과정에 사용할 래퍼(Wrappers) 입니다.

GrayScaleObservation 은 RGB 이미지를 흑백 이미지로 바꾸는 일반적인 래퍼입니다. GrayScaleObservation 클래스를 사용하면 유용한 정보를 잃지 않고 상태의 크기를 줄일 수 있습니다. GrayScaleObservation 를 적용하면 각각 상태의 크기는 [1, 240, 256] 이 됩니다.

ResizeObservation 은 각각의 상태(Observation)를 정사각형 이미지로 다운 샘플링합니다. 이 래퍼를 적용하면 각각 상태의 크기는 [1, 84, 84] 이 됩니다.

SkipFramegym.Wrapper 으로부터 상속을 받은 사용자 지정 클래스이고, step() 함수를 구현합니다. 왜냐하면 연속되는 프레임은 큰 차이가 없기 때문에 n개의 중간 프레임을 큰 정보의 손실 없이 건너뛸 수 있기 때문입니다. n번째 프레임은 건너뛴 각 프레임에 걸쳐 누적된 포상을 집계합니다.

FrameStack 은 환경의 연속 프레임을 단일 관찰 지점으로 바꾸어 학습 모델에 제공할 수 있는 래퍼입니다. 이렇게 하면 마리오가 착지 중이였는지 또는 점프 중이었는지 이전 몇 프레임의 움직임 방향에 따라 확인할 수 있습니다.

class SkipFrame(gym.Wrapper):
    def __init__(self, env, skip):
        """모든 `skip` 프레임만 반환합니다."""
        super().__init__(env)
        self._skip = skip

    def step(self, action):
        """행동을 반복하고 포상을 더합니다."""
        total_reward = 0.0
        done = False
        for i in range(self._skip):
            # 포상을 누적하고 동일한 작업을 반복합니다.
            obs, reward, done, info = self.env.step(action)
            total_reward += reward
            if done:
                break
        return obs, total_reward, done, info


class GrayScaleObservation(gym.ObservationWrapper):
    def __init__(self, env):
        super().__init__(env)
        obs_shape = self.observation_space.shape[:2]
        self.observation_space = Box(low=0, high=255, shape=obs_shape, dtype=np.uint8)

    def permute_orientation(self, observation):
        # [H, W, C] 배열을 [C, H, W] 텐서로 바꿉니다.
        observation = np.transpose(observation, (2, 0, 1))
        observation = torch.tensor(observation.copy(), dtype=torch.float)
        return observation

    def observation(self, observation):
        observation = self.permute_orientation(observation)
        transform = T.Grayscale()
        observation = transform(observation)
        return observation


class ResizeObservation(gym.ObservationWrapper):
    def __init__(self, env, shape):
        super().__init__(env)
        if isinstance(shape, int):
            self.shape = (shape, shape)
        else:
            self.shape = tuple(shape)

        obs_shape = self.shape + self.observation_space.shape[2:]
        self.observation_space = Box(low=0, high=255, shape=obs_shape, dtype=np.uint8)

    def observation(self, observation):
        transforms = T.Compose(
            [T.Resize(self.shape), T.Normalize(0, 255)]
        )
        observation = transforms(observation).squeeze(0)
        return observation


# 래퍼를 환경에 적용합니다.
env = SkipFrame(env, skip=4)
env = GrayScaleObservation(env)
env = ResizeObservation(env, shape=84)
env = FrameStack(env, num_stack=4)

앞서 소개한 래퍼를 환경에 적용한 후, 최종 래핑 상태는 왼쪽 아래 이미지에 표시된 것처럼 4개의 연속된 흑백 프레임으로 구성됩니다. 마리오가 행동을 할 때마다, 환경은 이 구조의 상태로 응답합니다. 구조는 [4, 84, 84] 크기의 3차원 배열로 구성되어 있습니다.

picture

에이전트(Agent)

Mario 라는 클래스를 이 게임의 에이전트로 생성합니다. 마리오는 다음과 같은 기능을 할 수 있어야 합니다.

  • 행동(Act) 은 (환경의) 현재 상태를 기반으로 최적의 행동 정책에 따라 정해집니다.

  • 경험을 기억(Remember) 하는 것. 경험은 (현재 상태, 현재 행동, 포상, 다음 상태) 로 이루어져 있습니다. 마리오는 그의 행동 정책을 업데이트 하기 위해 캐시(caches) 를 한 다음, 그의 경험을 리콜(recalls) 합니다.

  • 학습(Learn) 을 통해 시간이 지남에 따라 더 나은 행동 정책을 택합니다.

class Mario:
    def __init__():
        pass

    def act(self, state):
        """상태가 주어지면, 입실론-그리디 행동(epsilon-greedy action)을 선택해야 합니다."""
        pass

    def cache(self, experience):
        """메모리에 경험을 추가합니다."""
        pass

    def recall(self):
        """메모리로부터 경험을 샘플링합니다."""
        pass

    def learn(self):
        """일련의 경험들로 실시간 행동 가치(online action value) (Q) 함수를 업데이트 합니다."""
        pass

이번 섹션에서는 마리오 클래스의 매개변수를 채우고, 마리오 클래스의 함수들을 정의하겠습니다.

행동하기(Act)

주어진 상태에 대해, 에이전트는 최적의 행동을 이용할 것인지 임의의 행동을 선택하여 분석할 것인지 선택할 수 있습니다.

마리오는 임의의 행동을 선택했을 때 self.exploration_rate 를 활용합니다. 최적의 행동을 이용한다고 했을 때, 그는 최적의 행동을 수행하기 위해 (학습하기(Learn) 섹션에서 구현된) MarioNet 이 필요합니다.

class Mario:
    def __init__(self, state_dim, action_dim, save_dir):
        self.state_dim = state_dim
        self.action_dim = action_dim
        self.save_dir = save_dir

        self.use_cuda = torch.cuda.is_available()

        # 마리오의 DNN은 최적의 행동을 예측합니다 - 이는 학습하기 섹션에서 구현합니다.
        self.net = MarioNet(self.state_dim, self.action_dim).float()
        if self.use_cuda:
            self.net = self.net.to(device="cuda")

        self.exploration_rate = 1
        self.exploration_rate_decay = 0.99999975
        self.exploration_rate_min = 0.1
        self.curr_step = 0

        self.save_every = 5e5  # Mario Net 저장 사이의 경험 횟수

    def act(self, state):
        """
    주어진 상태에서, 입실론-그리디 행동(epsilon-greedy action)을 선택하고, 스텝의 값을 업데이트 합니다.

    입력값:
    state(LazyFrame): 현재 상태에서의 단일 상태(observation)값을 말합니다. 차원은 (state_dim)입니다.
    출력값:
    action_idx (int): Mario가 수행할 행동을 나타내는 정수 값입니다.
    """
        # 임의의 행동을 선택하기
        if np.random.rand() < self.exploration_rate:
            action_idx = np.random.randint(self.action_dim)

        # 최적의 행동을 이용하기
        else:
            state = state.__array__()
            if self.use_cuda:
                state = torch.tensor(state).cuda()
            else:
                state = torch.tensor(state)
            state = state.unsqueeze(0)
            action_values = self.net(state, model="online")
            action_idx = torch.argmax(action_values, axis=1).item()

        # exploration_rate 감소하기
        self.exploration_rate *= self.exploration_rate_decay
        self.exploration_rate = max(self.exploration_rate_min, self.exploration_rate)

        # 스텝 수 증가하기
        self.curr_step += 1
        return action_idx

캐시(Cache)와 리콜(Recall)하기

이 두가지 함수는 마리오의 “메모리” 프로세스 역할을 합니다.

cache(): 마리오가 행동을 할 때마다, 그는 경험 을 그의 메모리에 저장합니다. 그의 경험에는 현재 상태 에 따른 수행된 행동 , 행동으로부터 얻은 포상 , 다음 상태, 그리고 게임 완료 여부가 포함됩니다.

recall(): Mario는 자신의 기억에서 무작위로 일련의 경험을 샘플링하여 게임을 학습하는 데 사용합니다.

class Mario(Mario):  # 연속성을 위한 하위 클래스입니다.
    def __init__(self, state_dim, action_dim, save_dir):
        super().__init__(state_dim, action_dim, save_dir)
        self.memory = deque(maxlen=100000)
        self.batch_size = 32

    def cache(self, state, next_state, action, reward, done):
        """
        Store the experience to self.memory (replay buffer)

        입력값:
        state (LazyFrame),
        next_state (LazyFrame),
        action (int),
        reward (float),
        done (bool))
        """
        state = state.__array__()
        next_state = next_state.__array__()

        if self.use_cuda:
            state = torch.tensor(state).cuda()
            next_state = torch.tensor(next_state).cuda()
            action = torch.tensor([action]).cuda()
            reward = torch.tensor([reward]).cuda()
            done = torch.tensor([done]).cuda()
        else:
            state = torch.tensor(state)
            next_state = torch.tensor(next_state)
            action = torch.tensor([action])
            reward = torch.tensor([reward])
            done = torch.tensor([done])

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

    def recall(self):
        """
        메모리에서 일련의 경험들을 검색합니다.
        """
        batch = random.sample(self.memory, self.batch_size)
        state, next_state, action, reward, done = map(torch.stack, zip(*batch))
        return state, next_state, action.squeeze(), reward.squeeze(), done.squeeze()

학습하기(Learn)

마리오는 DDQN 알고리즘 을 사용합니다. DDQN 두개의 ConvNets ( \(Q_{online}\)\(Q_{target}\) ) 을 사용하고, 독립적으로 최적의 행동-가치 함수에 근사 시키려고 합니다.

구현을 할 때, 특징 생성기에서 특징들\(Q_{online}\)\(Q_{target}\) 에 공유합니다. 그러나 각각의 FC 분류기는 가지고 있도록 설계합니다. \(\theta_{target}\) (\(Q_{target}\) 의 매개변수 값) 는 역전파에 의해 값이 업데이트 되지 않도록 고정되었습니다. 대신, \(\theta_{online}\) 와 주기적으로 동기화를 진행합니다. 이것에 대해서는 추후에 다루도록 하겠습니다.)

신경망

class MarioNet(nn.Module):
    """작은 cnn 구조
  입력 -> (conv2d + relu) x 3 -> flatten -> (dense + relu) x 2 -> 출력
  """

    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super().__init__()
        c, h, w = input_dim

        if h != 84:
            raise ValueError(f"Expecting input height: 84, got: {h}")
        if w != 84:
            raise ValueError(f"Expecting input width: 84, got: {w}")

        self.online = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=c, out_channels=32, kernel_size=8, stride=4),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=4, stride=2),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(3136, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, output_dim),
        )

        self.target = copy.deepcopy(self.online)

        # Q_target 매개변수 값은 고정시킵니다.
        for p in self.target.parameters():
            p.requires_grad = False

    def forward(self, input, model):
        if model == "online":
            return self.online(input)
        elif model == "target":
            return self.target(input)

TD 추정 & TD 목표값

학습을 하는데 두 가지 값들이 포함됩니다.

TD 추정 - 주어진 상태 \(s\) 에서 최적의 예측 \(Q^*\).

\[{TD}_e = Q_{online}^*(s,a)\]

TD 목표 - 현재의 포상과 다음상태 \(s'\) 에서 추정된 \(Q^*\) 의 합.

\[a' = argmax_{a} Q_{online}(s', a)\]
\[{TD}_t = r + \gamma Q_{target}^*(s',a')\]

다음 행동 \(a'\) 가 어떨지 모르기 때문에 다음 상태 \(s'\) 에서 \(Q_{online}\) 값이 최대가 되도록 하는 행동 \(a'\) 를 사용합니다.

여기에서 변화도 계산을 비활성화하기 위해 td_target() 에서 @torch.no_grad() 데코레이터(decorator)를 사용합니다. (\(\theta_{target}\) 의 역전파 계산이 필요로 하지 않기 때문입니다.)

class Mario(Mario):
    def __init__(self, state_dim, action_dim, save_dir):
        super().__init__(state_dim, action_dim, save_dir)
        self.gamma = 0.9

    def td_estimate(self, state, action):
        current_Q = self.net(state, model="online")[
            np.arange(0, self.batch_size), action
        ]  # Q_online(s,a)
        return current_Q

    @torch.no_grad()
    def td_target(self, reward, next_state, done):
        next_state_Q = self.net(next_state, model="online")
        best_action = torch.argmax(next_state_Q, axis=1)
        next_Q = self.net(next_state, model="target")[
            np.arange(0, self.batch_size), best_action
        ]
        return (reward + (1 - done.float()) * self.gamma * next_Q).float()

모델을 업데이트 하기.

마리오가 재생 버퍼에서 입력을 샘플링할 때, \(TD_t\)\(TD_e\) 를 계산합니다. 그리고 이 손실을 이용하여 \(Q_{online}\) 역전파하여 매개변수 \(\theta_{online}\) 를 업데이트합니다. (\(\alpha\)optimizer 에 전달되는 학습률 lr 입니다.)

\[\theta_{online} \leftarrow \theta_{online} + \alpha \nabla(TD_e - TD_t)\]

\(\theta_{target}\) 은 역전파를 통해 업데이트 되지 않습니다. 대신, 주기적으로 \(\theta_{online}\) 의 값을 \(\theta_{target}\) 로 복사합니다.

\[\theta_{target} \leftarrow \theta_{online}\]
class Mario(Mario):
    def __init__(self, state_dim, action_dim, save_dir):
        super().__init__(state_dim, action_dim, save_dir)
        self.optimizer = torch.optim.Adam(self.net.parameters(), lr=0.00025)
        self.loss_fn = torch.nn.SmoothL1Loss()

    def update_Q_online(self, td_estimate, td_target):
        loss = self.loss_fn(td_estimate, td_target)
        self.optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        self.optimizer.step()
        return loss.item()

    def sync_Q_target(self):
        self.net.target.load_state_dict(self.net.online.state_dict())

체크포인트를 저장합니다.

class Mario(Mario):
    def save(self):
        save_path = (
            self.save_dir / f"mario_net_{int(self.curr_step // self.save_every)}.chkpt"
        )
        torch.save(
            dict(model=self.net.state_dict(), exploration_rate=self.exploration_rate),
            save_path,
        )
        print(f"MarioNet saved to {save_path} at step {self.curr_step}")

모든 기능을 종합해봅시다.

class Mario(Mario):
    def __init__(self, state_dim, action_dim, save_dir):
        super().__init__(state_dim, action_dim, save_dir)
        self.burnin = 1e4  # 학습을 진행하기 전 최소한의 경험값.
        self.learn_every = 3  # Q_online 업데이트 사이의 경험 횟수.
        self.sync_every = 1e4  # Q_target과 Q_online sync 사이의 경험 수

    def learn(self):
        if self.curr_step % self.sync_every == 0:
            self.sync_Q_target()

        if self.curr_step % self.save_every == 0:
            self.save()

        if self.curr_step < self.burnin:
            return None, None

        if self.curr_step % self.learn_every != 0:
            return None, None

        # 메모리로부터 샘플링을 합니다.
        state, next_state, action, reward, done = self.recall()

        # TD 추정값을 가져옵니다.
        td_est = self.td_estimate(state, action)

        # TD 목표값을 가져옵니다.
        td_tgt = self.td_target(reward, next_state, done)

        # 실시간 Q(Q_online)을 통해 역전파 손실을 계산합니다.
        loss = self.update_Q_online(td_est, td_tgt)

        return (td_est.mean().item(), loss)

기록하기

import numpy as np
import time, datetime
import matplotlib.pyplot as plt


class MetricLogger:
    def __init__(self, save_dir):
        self.save_log = save_dir / "log"
        with open(self.save_log, "w") as f:
            f.write(
                f"{'Episode':>8}{'Step':>8}{'Epsilon':>10}{'MeanReward':>15}"
                f"{'MeanLength':>15}{'MeanLoss':>15}{'MeanQValue':>15}"
                f"{'TimeDelta':>15}{'Time':>20}\n"
            )
        self.ep_rewards_plot = save_dir / "reward_plot.jpg"
        self.ep_lengths_plot = save_dir / "length_plot.jpg"
        self.ep_avg_losses_plot = save_dir / "loss_plot.jpg"
        self.ep_avg_qs_plot = save_dir / "q_plot.jpg"

        # 지표(Metric)와 관련된 리스트입니다.
        self.ep_rewards = []
        self.ep_lengths = []
        self.ep_avg_losses = []
        self.ep_avg_qs = []

        # 모든 record() 함수를 호출한 후 이동 평균(Moving average)을 계산합니다.
        self.moving_avg_ep_rewards = []
        self.moving_avg_ep_lengths = []
        self.moving_avg_ep_avg_losses = []
        self.moving_avg_ep_avg_qs = []

        # 현재 에피스드에 대한 지표를 기록합니다.
        self.init_episode()

        # 시간에 대한 기록입니다.
        self.record_time = time.time()

    def log_step(self, reward, loss, q):
        self.curr_ep_reward += reward
        self.curr_ep_length += 1
        if loss:
            self.curr_ep_loss += loss
            self.curr_ep_q += q
            self.curr_ep_loss_length += 1

    def log_episode(self):
        "에피스드의 끝을 표시합니다."
        self.ep_rewards.append(self.curr_ep_reward)
        self.ep_lengths.append(self.curr_ep_length)
        if self.curr_ep_loss_length == 0:
            ep_avg_loss = 0
            ep_avg_q = 0
        else:
            ep_avg_loss = np.round(self.curr_ep_loss / self.curr_ep_loss_length, 5)
            ep_avg_q = np.round(self.curr_ep_q / self.curr_ep_loss_length, 5)
        self.ep_avg_losses.append(ep_avg_loss)
        self.ep_avg_qs.append(ep_avg_q)

        self.init_episode()

    def init_episode(self):
        self.curr_ep_reward = 0.0
        self.curr_ep_length = 0
        self.curr_ep_loss = 0.0
        self.curr_ep_q = 0.0
        self.curr_ep_loss_length = 0

    def record(self, episode, epsilon, step):
        mean_ep_reward = np.round(np.mean(self.ep_rewards[-100:]), 3)
        mean_ep_length = np.round(np.mean(self.ep_lengths[-100:]), 3)
        mean_ep_loss = np.round(np.mean(self.ep_avg_losses[-100:]), 3)
        mean_ep_q = np.round(np.mean(self.ep_avg_qs[-100:]), 3)
        self.moving_avg_ep_rewards.append(mean_ep_reward)
        self.moving_avg_ep_lengths.append(mean_ep_length)
        self.moving_avg_ep_avg_losses.append(mean_ep_loss)
        self.moving_avg_ep_avg_qs.append(mean_ep_q)

        last_record_time = self.record_time
        self.record_time = time.time()
        time_since_last_record = np.round(self.record_time - last_record_time, 3)

        print(
            f"Episode {episode} - "
            f"Step {step} - "
            f"Epsilon {epsilon} - "
            f"Mean Reward {mean_ep_reward} - "
            f"Mean Length {mean_ep_length} - "
            f"Mean Loss {mean_ep_loss} - "
            f"Mean Q Value {mean_ep_q} - "
            f"Time Delta {time_since_last_record} - "
            f"Time {datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S')}"
        )

        with open(self.save_log, "a") as f:
            f.write(
                f"{episode:8d}{step:8d}{epsilon:10.3f}"
                f"{mean_ep_reward:15.3f}{mean_ep_length:15.3f}{mean_ep_loss:15.3f}{mean_ep_q:15.3f}"
                f"{time_since_last_record:15.3f}"
                f"{datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S'):>20}\n"
            )

        for metric in ["ep_rewards", "ep_lengths", "ep_avg_losses", "ep_avg_qs"]:
            plt.plot(getattr(self, f"moving_avg_{metric}"))
            plt.savefig(getattr(self, f"{metric}_plot"))
            plt.clf()

게임을 실행시켜봅시다!

이번 예제에서는 10개의 에피소드에 대해 학습 루프를 실행시켰습니다.하지만 마리오가 진정으로 세계를 학습하기 위해서는 적어도 40000개의 에피소드에 대해 학습을 시킬 것을 제안합니다!

use_cuda = torch.cuda.is_available()
print(f"Using CUDA: {use_cuda}")
print()

save_dir = Path("checkpoints") / datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%dT%H-%M-%S")
save_dir.mkdir(parents=True)

mario = Mario(state_dim=(4, 84, 84), action_dim=env.action_space.n, save_dir=save_dir)

logger = MetricLogger(save_dir)

episodes = 10
for e in range(episodes):

    state = env.reset()

    # 게임을 실행시켜봅시다!
    while True:

        # 현재 상태에서 에이전트 실행하기
        action = mario.act(state)

        # 에이전트가 액션 수행하기
        next_state, reward, done, info = env.step(action)

        # 기억하기
        mario.cache(state, next_state, action, reward, done)

        # 배우기
        q, loss = mario.learn()

        # 기록하기
        logger.log_step(reward, loss, q)

        # 상태 업데이트하기
        state = next_state

        # 게임이 끝났는지 확인하기
        if done or info["flag_get"]:
            break

    logger.log_episode()

    if e % 20 == 0:
        logger.record(episode=e, epsilon=mario.exploration_rate, step=mario.curr_step)
../_images/sphx_glr_mario_rl_tutorial_001.png

Out:

Using CUDA: True

Episode 0 - Step 315 - Epsilon 0.9999212530908457 - Mean Reward 1015.0 - Mean Length 315.0 - Mean Loss 0.0 - Mean Q Value 0.0 - Time Delta 3.061 - Time 2022-07-11T00:20:57

결론

이 튜토리얼에서는 PyTorch를 사용하여 게임 플레이 AI를 훈련하는 방법을 살펴보았습니다. OpenAI gym 에 있는 어떤 게임이든 동일한 방법으로 AI를 훈련시키고 게임을 진행할 수 있습니다. 이 튜토리얼이 도움이 되었기를 바라며, Github 저장소 에서 편하게 저자들에게 연락을 하셔도 됩니다!

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