張量的元素 0 不需要 grad 並且沒有 grad_fn

Question

我正在嘗試將強化學習機制應用於分類任務。 我知道這是無用的事情，因為深度學習在任務中的表現可能超過 rl。 無論如何，我正在做的研究目的。

如果代理正確為正 1 或不為負 -1，我會獎勵代理，並使用predicted_action(predicted_class)和獎勵計算損失 FUNC。

但我收到一個錯誤：

張量的元素 0 不需要 grad 並且沒有 grad_fn

 # creating model
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()

        self.pipe = nn.Sequential(nn.Linear(9, 120),
                                 nn.ReLU(),
                                 nn.Linear(120, 64),
                                 nn.ReLU(),
                                 nn.Linear(64,2),
                                 nn.Softmax()
                                 )

    def forward(self, x):
        return self.pipe(x)


def env_step(action, label, size):
    total_reward = []

    for i in range(size):
        reward = 0

        if action[i] == label[i]:
            total_reward.append(reward+1)
            continue
        else:
            total_reward.append(reward-1)
            continue

    return total_reward




if __name__=='__main__':
    epoch_size = 100
    net = Net()
    criterion = nn.MSELoss()
    optimizer = optim.Adam(params=net.parameters(), lr=0.01)

    total_loss = deque(maxlen = 50)

    for epoch in range(epoch_size):
        batch_index = 0
        for i in range(13):
            # batch sample
            batch_xs = torch.FloatTensor(train_state[batch_index: batch_index+50])   # make tensor
            batch_ys = torch.from_numpy(train_label[batch_index: batch_index+50]).type('torch.LongTensor')  # make tensor

            # action_prob; e.g classification prob
            actions_prob = net(batch_xs)                                
            #print(actions_prob)
            action = torch.argmax(actions_prob, dim=1).unsqueeze(1)    
            #print(action)
            reward = np.array(env_step(action, batch_ys, 50))  
            #print(reward)

            reward = torch.from_numpy(reward).unsqueeze(1).type('torch.FloatTensor')
            #print(reward)
            action = action.type('torch.FloatTensor')

            optimizer.zero_grad()
            loss = criterion(action, reward)    
            loss.backward()
            optimizer.step()


            batch_index += 50

Answer 1

action是由 argmax 函數產生的，它是不可微的。 相反，您希望在所采取的行動的獎勵和負責任的概率之間承擔損失。

通常，為強化學習中的策略選擇的“損失”是所謂的評分函數：

這是在日志中行動負責概率看起來的產品a采取倍獎勵獲得。