How To Use

大きく以下となります。

環境を設定（EnvConfig）
アルゴリズムを設定（RLConfig）
Runnerで動かす

1. EnvConfig

実行する環境を指定します。

import srl
env_config = srl.EnvConfig("Grid")

Gym/Gymnasium の環境とも互換があり指定できます。

import srl
env_config = srl.EnvConfig("FrozenLake-v1")

自作の環境を用意したい場合は Making a Custom environment を見てください。

また、ID以外にEnvConfigに設定できる項目は EnvConfig を見てください。

Gym/Gymnasiumに対応していない環境の読み込み

'gym_make_func' 'gymnasium_make_func' に読み込む関数を指定することができます。

例は 'gym-retro' を読み込む例です。

# pip install gym-retro
# gym-retro==0.8.0 support python3.6 3.7 3.8 and gym<=0.25.2
import retro

import srl
from srl.utils import common

common.logger_print()

env_config = srl.EnvConfig(
    "Airstriker-Genesis",
    dict(state="Level1"),
    gym_make_func=retro.make,
)

runner = srl.Runner(env_config)
runner.render_window()

2. RLConfig

実行するアルゴリズムを指定します。

各アルゴリズムにはConfigがあるのでそれを呼び出します。

# 使うアルゴリズムを読み込み
from srl.algorithms import ql
rl_config = ql.Config()

各アルゴリズムのハイパーパラメータはConfigの変数で値を指定できます。

# 割引率を変更する例
rl_config = ql.Config(discount=0.5)

# インスタンス後に書き換えも可能
rl_config.discount = 0.3

各アルゴリズムのハイパーパラメータについては srl.algorithms 配下のそれぞれのコードを見てください。

また、共通パラメータに関しては RLConfig を参照してください。

3. Runner

EnvConfigとRLConfigを元に実際に実行するRunnerを作成します。

import srl

# Runnerの引数にEnvConfigとRLConfigを指定
env_config = srl.EnvConfig("Grid")
rl_config = ql.Config()
runner = srl.Runner(env_config, rl_config)

# envはIDのみでも指定可能
runner = srl.Runner("Grid", rl_config)

# envのみの指定も可能(ただしアルゴリズムを使うものは利用できない)
runner = srl.Runner("Grid")

Runnerを作成したら後は任意の関数を実行して学習します。

Basic run of study

import srl
from srl.algorithms import ql  # algorithm load


def main():
    # create Runner
    runner = srl.Runner("Grid", ql.Config())

    # train
    runner.train(timeout=10)

    # evaluate
    rewards = runner.evaluate()
    print(f"evaluate episodes: {rewards}")


if __name__ == "__main__":
    main()

Commonly run Example

import numpy as np

import srl
from srl.algorithms import ql  # algorithm load
from srl.utils import common

common.logger_print()

# --- save parameter path
_parameter_path = "_params.dat"


# --- sample config
# For the parameters of Config, refer to the argument completion or the original code.
def _create_runner(load_parameter: bool):
    # (Run "pip install gymnasium pygame" to use the gymnasium environment)
    env_config = srl.EnvConfig("FrozenLake-v1")

    rl_config = ql.Config()
    runner = srl.Runner(env_config, rl_config)

    # --- load parameter
    if load_parameter:
        runner.load_parameter(_parameter_path)

    return runner


# --- train sample
def train(timeout=10):
    runner = _create_runner(load_parameter=False)

    # sequence training
    runner.train(timeout=timeout)

    # save parameter
    runner.save_parameter(_parameter_path)


# --- evaluate sample
def evaluate():
    runner = _create_runner(load_parameter=True)
    rewards = runner.evaluate(max_episodes=100)
    print(f"Average reward for 100 episodes: {np.mean(rewards, axis=0)}")


# --- render terminal sample
def render_terminal():
    runner = _create_runner(load_parameter=True)
    runner.render_terminal()


# --- render window sample
#  (Run "pip install pillow pygame" to use the render_window)
def render_window():
    runner = _create_runner(load_parameter=True)
    runner.render_window()


# --- animation sample
#  (Run "pip install opencv-python pillow pygame" to use the animation)
def animation():
    runner = _create_runner(load_parameter=True)
    runner.animation_save_gif("_FrozenLake.gif")


# --- replay window sample
#  (Run "pip install opencv-python pillow pygame" to use the replay_window)
def replay_window():
    runner = _create_runner(load_parameter=True)
    runner.replay_window()


if __name__ == "__main__":
    train()
    evaluate()
    render_terminal()
    render_window()
    animation()
    replay_window()

引数や他のRunnerの機能に関しては Runner(Configuration related) を見てください。

4. Runner functions

Runnerで実行できる各関数に関してです。

Train

学習をします。

学習後のParameterとMemoryがRunner内に保存されます。

runner.train(max_episode=10)

Rollout

経験を集める時に使います。
実際に学習環境でエピソードを実行しますが、学習はしません。
実行後はMemoryがRunner内に保存されます。

runner.rollout(max_episode=10)

Train Only

エピソードは実行せず、Trainerの学習のみを実施します。

Memoryにbatchがない状態など、学習出来ない場合で実行すると無限ループになるので注意してください。

runner.train_only(max_train_count=10)

Train Multiprocessing

multiprocessing による分散学習を実施します。

runner.train_mp(max_train_count=10)

Evaluate

学習せずにシミュレーションし、報酬を返します。

import srl
from srl.algorithms import ql

runner = srl.Runner("Grid", ql.Config())

rewards = runner.evaluate(max_episodes=5)
print(f"evaluate episodes: {rewards}")
"""
evaluate episodes: [
    -2.0399999544024467,
    -2.079999975860119,
    -1.719999983906746,
    -2.0399999544024467,
    -2.079999975860119
]
"""

Render Terminal

print出力の形式で1エピソードシミュレーションします。

import srl
from srl.algorithms import ql

runner = srl.Runner("Grid", ql.Config())
runner.train(timeout=5)

runner.render_terminal()

"""
### 0, action 0(←), rewards[0.000]
env   {}
work0 {}
......
.   G.
. . X.
.P   .
......

 ←  : 0.26995
 ↓  : 0.27021
 →  : 0.22059
*↑  : 0.35530
### 1, action 3(↑), rewards[-0.040]
env   {}
work0 {'epsilon': 0}
......
.   G.
.P. X.
.    .
......

 ←  : 0.37256
 ↓  : 0.30609
 →  : 0.36743
*↑  : 0.46822
### 2, action 3(↑), rewards[-0.040]
env   {}
work0 {'epsilon': 0}
......
.P  G.
. . X.
.    .
......

 ←  : 0.47177
 ↓  : 0.42313
*→  : 0.59930
 ↑  : 0.51255
### 3, action 2(→), rewards[-0.040]
env   {}
work0 {'epsilon': 0}
......
. P G.
. . X.
.    .
......

 ←  : 0.51241
 ↓  : 0.64351
*→  : 0.76673
 ↑  : 0.59747
### 4, action 2(→), rewards[-0.040]
env   {}
work0 {'epsilon': 0}
......
.  PG.
. . X.
.    .
......

 ←  : 0.60441
 ↓  : 0.30192
*→  : 0.93905
 ↑  : 0.71430
### 5, action 2(→), rewards[1.000], done(env)
env   {}
work0 {}
......
.   P.
. . X.
.    .
......
"""

Render Window

1エピソードを描画します。 pygameのwindowが表示できる環境である必要があります。

import srl
from srl.algorithms import ql

runner = srl.Runner("Grid", ql.Config())
runner.train(timeout=5)

runner.render_window()

Animation

映像として残せるようにRGBデータを保存しながらシミュレーションします。

import srl
from srl.algorithms import ql

runner = srl.Runner("Grid", ql.Config())

runner.animation_save_gif("_Grid.gif")
# runner.animation_display()  # for notebook

Replay Window

シミュレーションして、その結果を見返す機能です。
1step毎の様子を見ることができます。(GUIで表示されます)
pygameのwindowが表示できる環境である必要があります。

import srl
from srl.algorithms import ql

runner = srl.Runner("Grid", ql.Config())
runner.train(timeout=5)

runner.replay_window()

Manual play Terminal

Terminal上で手動プレイします。環境によっては動作しない場合があります。

import srl

runner = srl.Runner("Grid", rl_config=None)
runner.play_terminal()

Manual play Window

pygame上で手動プレイします。

'key_bind' は設定しなくても遊べますが、設定するとより環境にあった入力方法でプレイすることができます。

import ale_py
import gymnasium as gym
import pygame

import srl

# --- Atari env
# https://ale.farama.org/
gym.register_envs(ale_py)


env_config = srl.EnvConfig(
    "ALE/Galaxian-v5",
    kwargs=dict(full_action_space=True),
)

key_bind = {
    "": 0,
    "z": 1,
    pygame.K_UP: 2,
    pygame.K_RIGHT: 3,
    pygame.K_LEFT: 4,
    pygame.K_DOWN: 5,
    (pygame.K_UP, pygame.K_RIGHT): 6,
    (pygame.K_UP, pygame.K_LEFT): 7,
    (pygame.K_DOWN, pygame.K_RIGHT): 8,
    (pygame.K_DOWN, pygame.K_LEFT): 9,
    (pygame.K_UP, pygame.K_z): 10,
    (pygame.K_RIGHT, pygame.K_z): 11,
    (pygame.K_LEFT, pygame.K_z): 12,
    (pygame.K_DOWN, pygame.K_z): 13,
    (pygame.K_UP, pygame.K_RIGHT, pygame.K_z): 14,
    (pygame.K_UP, pygame.K_LEFT, pygame.K_z): 15,
    (pygame.K_DOWN, pygame.K_RIGHT, pygame.K_z): 16,
    (pygame.K_DOWN, pygame.K_LEFT, pygame.K_z): 17,
}
runner = srl.Runner(env_config)
runner.play_window(key_bind=key_bind)