如何在 LightZero 中设置配置文件

在 LightZero 框架中，要在特定环境中运行特定算法，您需要设置相应的配置文件。配置文件主要由两部分组成：main_config 和 create_config。其中，main_config 定义了运行算法的主要参数，如环境设置和策略设置，而 create_config 指定了要使用的特定环境类和策略类及其引用路径。

要在自定义环境中运行特定算法，您可以在路径 zoo//config/__config 下找到现有环境 对应不同算法 的默认配置文件。然后，基于此，您可以主要修改对应于 env 的部分，然后进行调试和优化。

下面，我们以atari_muzero_config.py为例，详细解释配置文件的设置。

1. main_config

main_config 字典包含了运行算法的主要参数设置，主要分为两部分：env 和 policy。

1.1 env 部分中的主要参数

• env_id: 指定要使用的环境。

• obs_shape: 环境观察的维度。

• collector_env_num: 在经验回放缓存收集器中用于收集数据的并行环境数量。

• evaluator_env_num: 评估器中用于评估策略性能的并行环境数量。

• n_evaluator_episode: 评估器中每个环境运行的回合数。

• manager: 指定环境管理器的类型，主要用于控制环境的并行化模式。

1.2 策略部分中的主要参数

• model: 指定策略使用的神经网络模型，包括模型的输入维度、帧堆叠的数量、模型输出动作空间的维度、模型是否需要使用下采样、是否使用自监督学习辅助损失、动作编码类型、网络中使用的归一化模式等。

• cuda: 指定是否将模型迁移到GPU进行训练。

• reanalyze_noise: 在MCTS重新分析期间是否引入噪声，这可以增加探索。

• env_type: 标记 MuZero 算法所面临的环境类型。根据不同的环境类型，MuZero 算法在细节处理上会有所不同。

• game_segment_length: 用于自我对战的序列（游戏段）的长度。

• random_collect_episode_num: 随机收集的剧集数量，为探索提供初始数据。

• eps: 探索控制参数，包括是否使用 epsilon-greedy 方法进行控制，控制参数的更新方法，起始值，终止值，衰减率等。

• use_augmentation: 是否使用数据增强。

• update_per_collect: 每次数据收集后的更新次数。

• batch_size: 更新期间采样的批次大小。

• optim_type: 优化器类型。

• piecewise_decay_lr_scheduler: 是否使用分段常数学习率衰减。

• learning_rate: 初始学习率。

• num_simulations: MCTS 算法中使用的模拟次数。

• reanalyze_ratio: 重新分析系数，控制重新分析的概率。

• ssl_loss_weight: 自监督学习损失函数的权重。

• n_episode: 每个环境在并行收集器中运行的剧集数。

• eval_freq: 策略评估频率（以训练步数衡量）。

• replay_buffer_size: 经验回放缓冲区的容量。

两个经常更改的参数设置区域在这里也特别提到，并由注释标注：

# ==============================================================
# begin of the most frequently changed config specified by the user
# ==============================================================
# These are parameters that need to be adjusted frequently based on the actual situation
# ==============================================================
# end of the most frequently changed config specified by the user
# ==============================================================

提醒用户这些参数通常需要调整，例如 collector_env_num、num_simulations、update_per_collect、batch_size、max_env_step 等。调整这些参数可以优化算法性能并加快训练速度。

2. create_config

create_config 字典指定了要使用的特定环境类和策略类及其引用路径，主要包含两部分：env 和 policy。

2.1 env 部分的设置

env=dict(
    type='atari_lightzero',
    import_names=['zoo.atari.envs.atari_lightzero_env'],
),

这里，type 指定了要使用的环境名称，而 env_name 指定了环境类所在的引用路径。这里使用了预定义的 atari_lightzero_env。如果你想使用自定义环境类，你需要将 type 改为自定义环境类的名称，并相应地修改 import_names 参数。

2.2 策略部分中的设置

policy=dict(
    type='muzero',
    import_names=['lzero.policy.muzero'],
),

这里，type 指定了要使用的策略名称，import_names 指定了策略类所在的路径。这里使用了 LightZero 中预定义的 MuZero 算法。如果你想使用自定义策略类，你需要将 type 更改为自定义策略类，并将 import_names 参数修改为自定义策略所在的路径。

3. Running the Algorithm

完成配置后，在主函数中调用以下内容：

if __name__ == "__main__":
    from lzero.entry import train_muzero
    train_muzero([main_config, create_config], seed=0, max_env_step=max_env_step)

这将在配置的环境中运行 MuZero 算法进行训练。[main_config, create_config] 指定了用于训练的配置，seed 指定了随机数种子，max_env_step 指定了环境交互的最大步数。

4. Notes

上述内容简要介绍了在 LightZero 框架下为自定义环境配置算法的方法，希望能对您有所帮助。请在配置过程中注意以下几点：

• 在使用自定义环境时，请确保根据 LightZero 框架定义的环境接口标准编写环境类，否则可能会发生错误。

• 不同的算法和环境需要不同的配置参数。在配置之前，您需要彻底了解算法的原理和环境的特点，并且可以参考相关学术论文来合理设置参数。

• 如果你想在一个自定义环境中运行LightZero支持的算法，可以首先使用算法的默认策略配置，然后根据实际训练情况进行优化和调整。

• 在配置并行环境数量时，应根据您的计算资源合理设置，以避免由于并行环境过多导致的内存不足问题。

• 您可以使用诸如 tensorboard 之类的工具来监控训练情况并及时解决问题。详情请参阅日志系统文档。

• 祝您使用 LightZero 框架体验顺畅！