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RL基础类.md
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- # Stable Baselines/RL算法/RL基础类
> *Stable Baselines*官方文档中文版 [Github](https://github.com/DBWangML/stable-baselines-zh) [CSDN](https://blog.csdn.net/The_Time_Runner/article/details/97392656)
> 尝试翻译官方文档，水平有限，如有错误万望指正
所有强化学习（*RL*）算法的公共接口
- ## BaseRLModel
```python
class stable_baselines.common.base_class.BaseRLModel(policy, env, verbose=0, *, requires_vec_env, policy_base, policy_kwargs=None)
```
基础RL模型。
**参数介绍：**
| 参数 | 类型 | 意义 |
| ---------------- | --------------- | ------------------------------------------------------------ |
| policy | BasePolicy | 策略对象 |
| env | Gym environment | 学习环境（如果已在Gym注册，可以是str。如果为了载入已训练好的模型可以是None） |
| verbose | int | 信息显示级别：0是None；1是训练信息；2是tensorflow debug |
| requires_vec_env | bool | 此模型是否需要矢量化环境 |
| policy_base | BasePolicy | 此方法使用的基础策略 |
**函数介绍：**
1. ***action_probability()***
```python
action_probability(observation, state=None, mask=None, actions=None, logp=False)
```
如果`actions`是`None`，那就从给定观测中获取模型行动的概率分布。
依据行动空间有两种输出：
- 离散：每种可能行动的概率
- *Box*：行动输出的均值和标准差
然而，如果`actions`不是`None`，这个函数会返回此模型采用给定行动和给定参数（观测，状态，...）的概率。对于离散行动空间，返回概率质量；对于连续行动空间，则是概率密度。这是因为在连续空间，概率质量总是*0*，详细解释见此[链接](http://blog.christianperone.com/2019/01/)。
| 参数 | 类型 | 意义 |
| ----------- | ---------- | ------------------------------------------------------------ |
| observation | np.ndassay | 输入观测 |
| state | np.ndarray | 最新状态（可以是None，用于迭代策略） |
| mask | np.ndarray | 最新掩码（可以是None，用于迭代策略） |
| actions | np.ndarray | （可选参数）计算模型为每个指定参数选择指定行动的可能性。行动和观测必须具有相同数量（设为None则返回完整的行动概率分布） |
| logp | bool | （可选参数）当指定行动，返回log空间中的概率。如果行动是None则无影响 |
***返回：***(*np.ndarray*) 模型的(*log*)行动概率
2. ***get_env()***
返回当前环境（如果没有定义则返回`None`）
***返回：***（*Gym Environment*）当前环境
3. ***get_parameter_list()***
获取模型参数的*tensorflow*变量
这包含了连续训练所必须的所有变量（保存/载入）
***返回：***（*list*）*tensorflow*变量列表
4. ***get_parameters()***
获取当前模型参数作为变量名字典-->*ndarray*
***返回：***（*OrderedDict*）变量名字典-->模型擦书的*ndarray*
5. ***learn()***
```python
learn(total_timesteps, callback=None, seed=None, log_interval=100, tb_log_name='run', reset_num_timesteps=True)
```
返回一个训练好的模型
| 参数 | 类型 | 意义 |
| --------------- | --------------------- | ------------------------------------------------------------ |
| total_timesteps | int | 训练样本的总数 |
| seed | int | 训练的初始种子，如果是None：保持当前种子 |
| callback | function (dict, dict) | 算法状态的每一步都调用的布尔函数。它接受本地或全局变量。如果返回False，终止训练 |
| log_interval | int | 记录日志之前的时间步数 |
| tb_log_name | str | 运行tensorboard日志的名字 |
***返回：***（*BaseRLModel*）训练好的模型
6. ***类方法 load()***
```python
classmethod load(load_path, env=None, **kwargs)
```
从文件中载入模型
| 参数 | 类型 | 意义 |
| --------- | ---------------- | ------------------------------------------------------------ |
| load_path | str or file-like | 参数保存位置 |
| env | Gym Envrionment | 载入模型运行的环境（如果你只是需要从一个已训练模型进行预测可以是是None） |
| kwargs | | 载入模型时对模型有改变作用的其他参数 |
7. ***load_parameters()***
```python
load_parameters(load_path_or_dict, exact_match=True)
```
从文件或字典中载入模型参数
字典关键字应该时*tensorflow*变量名称，可以用`get_parameters`函数获取。如果`exact_match`为*True*，字典应该包含所有模型参数的关键字。否则，出现*RunTimeError*。如果时*False*，只有字典内的参数会被更新。
此函数没有载入*agent*的超参数。
> 警告：
>
> 此函数没有更新训练器/优化器参数（例如动量）。因为使用此函数后的这种训练会导致不太理想的结果。
| 参数 | 类型 | 意义 |
| ----------------- | ------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
| load_path_or_dict | str or file-like or dict | 参数保存位置或参数字典 |
| exact_match | bool | 如果是True，期望载入字典包含此模型的所有参数。如果是False，只为字典提到的变量载入参数，默认True |
8. ***predict()***
```python
predict(observation, state=None, mask=None, deterministic=False)
```
从一个观测得到模型的行动
| 参数 | 类型 | 意义 |
| ------------- | ---------- | ------------------------------------ |
| observation | np.ndarray | 输入观测 |
| state | np.ndarray | 最新状态（可以是None，用于迭代策略） |
| mask | np.ndarray | 最新掩码（可以是None，用于迭代策略） |
| deterministic | bool | 是否返回确定性的行动 |
***返回：***（*np.ndarray, np.ndarray*）模型的行动和下个状态（用在迭代策略）
9. ***pretrain()***
```python
pretrain(dataset, n_epochs=10, learning_rate=0.0001, adam_epsilon=1e-08, val_interval=None)
```
用行为克隆预训练一个模型：在给定专家数据集监督学习
目前只支持*Box*和离散空间。
| 参数 | 类型 | 意义 |
| ------------- | ------------- | ----------------------------------------------------- |
| dataset | ExpertDataset | 数据集管理器 |
| n_epochs | int | 在训练集上的迭代次数 |
| learning_rate | float | 学习率 |
| adam_epsilon | float | 是*adam*优化器的$\epsilon$值 |
| val_interval | int | 报告每*n*轮训练和验证的损失。默认，最大代数的十分之一 |
***返回：***（*BaseRLModel*）预训练模型
10. ***save(save_path)***
将当前参数保存到文件
| 参数 | 类型 | 意义 |
| --------- | ----------------------- | -------- |
| save_path | str or file-like object | 保存位置 |
11. ***set_env(env)***
验证环境的有效性，如果是连贯的，设为当前环境。
| 参数 | 类型 | 意义 |
| ---- | --------------- | -------------- |
| env | Gym Environment | 学习策略的环境 |
12. ***setup_model()***
创建训练模型所需的所有函数和*tensorflow*图表