Проблема відображення вікна під час оцінки політики в Stable Baselines3

7 Березня 2024 в 17:14 37

Stable Baselines3 є потужною бібліотекою для реалізації алгоритмів зміцненого навчання на Python, проте іноді виникають проблеми з відображенням вікон під час оцінки політики (evaluate_policy), навіть якщо встановлено параметр render=True. Це може бути знепокійливо, особливо коли користувачі сподіваються бачити реальний візуальний результат виконання агента в середовищі. У цій статті ми розглянемо цю проблему докладніше та запропонуємо рішення, яке дозволить вам відобразити вікно під час оцінки політики з використанням Stable Baselines3.

Подробиці проблеми

Коли ви намагаєтеся використовувати функцію evaluate_policy у Stable Baselines3 для оцінки політики агента в середовищі, ви маєте можливість встановити параметр render=True, щоб побачити відображення дій агента в середовищі. Однак іноді цей параметр не працює так, як очікувалося, і вікно не відображається, незважаючи на його активацію. Це може бути особливо дратівливо, оскільки візуальний аспект гри або середовища є важливим для зрозуміння поведінки агента та його результатів навчання.

Причини проблеми

Існує кілька можливих причин, чому вікно не відображається під час оцінки політики в Stable Baselines3:

Використання неправильного середовища: Деякі середовища можуть не підтримувати візуальне відображення через evaluate_policy у Stable Baselines3. Це може бути пов’язано з особливостями самого середовища або недостатністю підтримки в бібліотеці.
Параметри середовища: Деякі параметри середовища чи алгоритму можуть впливати на відображення вікна під час оцінки політики. Наприклад, недоступність параметра render_mode='human', який може бути доступний в інших функціях.
Помилки в коді: Неявні помилки в коді або конфлікти між різними бібліотеками можуть призводити до неправильної роботи візуалізації.

Рішення проблеми

Щоб вирішити проблему з відображенням вікна під час оцінки політики в Stable Baselines3, можна спробувати наступне рішення:


from stable_baselines3.common.vec_env import VecVideoRecorder, DummyVecEnv
env = make_atari_env(enviroment_name, n_envs=1, seed=0)
env = VecFrameStack(env, n_stack=4)
env = VecVideoRecorder(env, video_folder='./videos', record_video_trigger=lambda x: x % 10 == 0, video_length=1000, name_prefix="a2c-breakout")
env = DummyVecEnv([lambda: env])
model = A2C.load('Training/Saved Models/A2C_Breakout_Model', env)
evaluate_policy(model, env, n_eval_episodes=10, render=True)

from stable_baselines3.common.vec_env import VecVideoRecorder, DummyVecEnv

env = make_atari_env(enviroment_name, n_envs=1, seed=0)

env = VecFrameStack(env, n_stack=4)

env = VecVideoRecorder(env, video_folder='./videos', record_video_trigger=lambda x: x % 10 == 0, video_length=1000, name_prefix="a2c-breakout")

env = DummyVecEnv([lambda: env])

model = A2C.load('Training/Saved Models/A2C_Breakout_Model', env)

evaluate_policy(model, env, n_eval_episodes=10, render=True)

Цей підхід використовує VecVideoRecorder для запису відео з симуляції. Це дозволяє переглядати відео з симуляції після завершення процесу оцінки політики. Хоча це не зовсім те ж саме, що й відображення в реальному часі під час оцінки, це може бути корисним компромісом для візуалізації результатів алгоритму.

Висновок

Проблема з відображенням вікна під час оцінки політики в Stable Baselines3 може бути дратівливою для користувачів, які сподіваються бачити візуальний результат виконання агента в середовищі. Однак існують рішення, які дозволяють вирішити цю проблему, такі як використання VecVideoRecorder. З цими рішеннями ви можете ефективно візуалізувати результати вашого алгоритму та отримати краще розуміння його поведінки в середовищі.