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我正在用这本书学习 DRL 深度强化学习实战 .在第 3 章中,他们介绍了简单的游戏 Gridworld(instructions here,在规则部分),相应的代码在 中。 PyTorch .
我已经对代码进行了试验,用不到 3 分钟的时间来训练网络并获得 89% 的胜利(训练后赢得 100 场比赛中的 89 场)。
作为练习,我已将代码迁移到 tensorflow .所有代码都是here .
问题是,使用我的 tensorflow 端口,训练网络需要将近 2 个小时,胜率达到 84%。两个版本都使用唯一的 CPU 进行训练(我没有 GPU)
训练损失数据似乎是正确的,而且获胜率也是正确的(我们必须考虑到游戏是随机的并且可能有不可能的状态)。问题是整个过程的性能。
我在做一些非常错误的事情,但是什么?
主要区别在于训练循环,在火炬中是这样的:
loss_fn = torch.nn.MSELoss()
learning_rate = 1e-3
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
....
Q1 = model(state1_batch)
with torch.no_grad():
Q2 = model2(state2_batch) #B
Y = reward_batch + gamma * ((1-done_batch) * torch.max(Q2,dim=1)[0])
X = Q1.gather(dim=1,index=action_batch.long().unsqueeze(dim=1)).squeeze()
loss = loss_fn(X, Y.detach())
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
在 tensorflow 版本中:
loss_fn = tf.keras.losses.MSE
learning_rate = 1e-3
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate)
...
Q2 = model2(state2_batch) #B
with tf.GradientTape() as tape:
Q1 = model(state1_batch)
Y = reward_batch + gamma * ((1-done_batch) * tf.math.reduce_max(Q2, axis=1))
X = [Q1[i][action_batch[i]] for i in range(len(action_batch))]
loss = loss_fn(X, Y)
grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
为什么培训需要这么长时间?
最佳答案
为什么TensorFlow慢TensorFlow
有 2 种执行模式:急切执行和图形模式。 TensorFlow
从版本 2 开始,默认行为是默认为急切执行。 Eager execution 很棒,因为它使您能够编写接近于编写标准 python 的代码。它更容易编写,也更容易调试。不幸的是,它是 真的不如图形模式快 .
所以这个想法是,一旦函数在 Eager 模式下原型(prototype)化,让 TensorFlow 以图形模式执行它。为此,您可以使用 tf.function
. tf.function
将可调用对象编译为 TensorFlow 图。一旦函数被编译成图表,性能增益通常是非常重要的。在 TensorFlow
中开发时推荐的方法如下:
- Debug in eager mode, then decorate with
@tf.function
.- Don't rely on Python side effects like object mutation or list appends.
tf.function
works best with TensorFlow ops; NumPy and Python calls are converted to constants.
tf.function
到你的代码
model.predict
在少量数据上。该函数适用于巨大的数据集或生成器。 (见 this comment on Github)。相反,您应该直接调用模型,为了提高性能,您可以将对模型的调用包装在 tf.function
中。 . Model.predict is a top-level API designed for batch-predicting outside of any loops, with the fully-features of the Keras APIs.
@tf.function
装饰这个函数。 . # to call instead of model.predict
model_func = tf.function(model)
def get_train_func(model, model2, loss_fn, optimizer):
"""Wrapper that creates a train step using the two model passed"""
@tf.function
def train_func(state1_batch, state2_batch, done_batch, reward_batch, action_batch):
Q2 = model2(state2_batch) #B
with tf.GradientTape() as tape:
Q1 = model(state1_batch)
Y = reward_batch + gamma * ((1-done_batch) * tf.math.reduce_max(Q2, axis=1))
# gather is more efficient than a list comprehension, and needed in a tf.function
X = tf.gather(Q1, action_batch, batch_dims=1)
loss = loss_fn(X, Y)
grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
return loss
return train_func
# train step is a callable
train_step = get_train_func(model, model2, loss_fn, optimizer)
您可以在训练循环中使用该功能:
if len(replay) > batch_size:
minibatch = random.sample(replay, batch_size)
state1_batch = np.array([s1 for (s1,a,r,s2,d) in minibatch]).reshape((batch_size, 64))
action_batch = np.array([a for (s1,a,r,s2,d) in minibatch]) #TODO: Posibles diferencies
reward_batch = np.float32([r for (s1,a,r,s2,d) in minibatch])
state2_batch = np.array([s2 for (s1,a,r,s2,d) in minibatch]).reshape((batch_size, 64))
done_batch = np.array([d for (s1,a,r,s2,d) in minibatch]).astype(np.float32)
loss = train_step(state1_batch, state2_batch, done_batch, reward_batch, action_batch)
losses.append(loss)
您可以进行其他更改以使您的代码更 TensorFlowesque,但是通过这些修改,您的代码在我的 CPU 上大约需要 2 分钟。 (97% 的胜率)。
关于python - 为什么这个 tensorflow 训练需要这么长时间?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/67383458/
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