Stable Baselines3 自定义Actor-Critic网络实现指南

概述

在强化学习项目中，使用预定义的网络结构往往不能满足特定任务的需求。本文将详细介绍如何在Stable Baselines3框架中实现自定义的Actor-Critic网络结构，帮助开发者根据具体任务需求设计更合适的神经网络架构。

自定义网络实现步骤

1. 创建自定义网络类

首先需要创建一个继承自nn.Module的自定义网络类，这个类将包含策略网络(policy net)和价值网络(value net)两部分：

class CustomNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, feature_dim, last_layer_dim_pi=64, last_layer_dim_vf=64):
        super().__init__()
        self.latent_dim_pi = last_layer_dim_pi
        self.latent_dim_vf = last_layer_dim_vf
        
        # 策略网络
        self.policy_net = nn.Sequential(
            nn.Linear(feature_dim, last_layer_dim_pi), 
            nn.ReLU()
        )
        
        # 价值网络
        self.value_net = nn.Sequential(
            nn.Linear(feature_dim, last_layer_dim_vf), 
            nn.ReLU()
        )
    
    def forward(self, features):
        return self.forward_actor(features), self.forward_critic(features)
    
    def forward_actor(self, features):
        return self.policy_net(features)
    
    def forward_critic(self, features):
        return self.value_net(features)

2. 创建自定义策略类

接下来需要创建一个继承自ActorCriticPolicy的自定义策略类，并重写_build_mlp_extractor方法：

class CustomActorCriticPolicy(ActorCriticPolicy):
    def __init__(self, observation_space, action_space, lr_schedule, *args, **kwargs):
        kwargs["ortho_init"] = False  # 禁用正交初始化
        super().__init__(
            observation_space,
            action_space,
            lr_schedule,
            *args,
            **kwargs,
        )
    
    def _build_mlp_extractor(self):
        self.mlp_extractor = CustomNetwork(self.features_dim)

3. 使用自定义策略训练模型

最后，在创建PPO等算法实例时，传入自定义的策略类：

model = PPO(CustomActorCriticPolicy, "CartPole-v1", verbose=1)
model.learn(5000)

高级应用与注意事项

1. 网络结构设计：可以根据任务复杂度调整网络层数和每层的神经元数量。对于复杂任务，可以增加网络深度或使用更复杂的结构如LSTM、注意力机制等。

2. 并行环境处理：使用SubprocVecEnv等并行环境时，自定义网络的使用方式与单环境相同，不会影响训练过程。如果遇到训练卡住的情况，应首先检查环境实现是否正确。

3. 初始化设置：在自定义策略类中，可以根据需要调整初始化方式。示例中禁用了正交初始化(ortho_init=False)，但可以根据网络结构特点选择合适的初始化方法。

4. 特征维度处理：确保自定义网络的输入维度与特征提取器的输出维度(self.features_dim)匹配，避免维度不匹配的错误。

总结

通过继承ActorCriticPolicy类并重写_build_mlp_extractor方法，开发者可以灵活地在Stable Baselines3框架中使用自定义的网络结构。这种方法既保持了框架原有的功能完整性，又提供了足够的灵活性来适应各种强化学习任务的需求。在实际应用中，建议从简单网络结构开始，根据任务表现逐步调整网络复杂度。