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决策 Transformer

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决策 Transformer

PyTorch

概述

决策 Transformer 模型在论文 决策 Transformer：通过序列建模进行强化学习 中被提出。
作者是 Lili Chen, Kevin Lu, Aravind Rajeswaran, Kimin Lee, Aditya Grover, Michael Laskin, Pieter Abbeel, Aravind Srinivas, Igor Mordatch。

论文摘要如下：

我们引入了一个将强化学习（RL）抽象为序列建模问题的框架。这使我们能够利用 Transformer 架构的简单性和可扩展性，以及 GPT-x 和 BERT 等语言建模的相关进展。具体来说，我们提出了决策 Transformer，这是一种将 RL 问题转化为条件序列建模的架构。与以往拟合价值函数或计算策略梯度的 RL 方法不同，决策 Transformer 仅通过利用一个因果掩码的 Transformer 来输出最优动作。通过将自回归模型以期望的回报（奖励）、过去的状态和动作为条件，我们的决策 Transformer 模型可以生成能够实现期望回报的未来动作。尽管其简单，决策 Transformer 在 Atari、OpenAI Gym 和 Key-to-Door 任务上达到或超过了最先进的无模型离线 RL 基线的性能。

此版本的模型适用于状态为向量的任务。

该模型由 edbeeching 贡献。原始代码可以在这里找到。

DecisionTransformerConfig

class transformers.DecisionTransformerConfig

< >

( state_dim = 17 act_dim = 4 hidden_size = 128 max_ep_len = 4096 action_tanh = True vocab_size = 1 n_positions = 1024 n_layer = 3 n_head = 1 n_inner = None activation_function = 'relu' resid_pdrop = 0.1 embd_pdrop = 0.1 attn_pdrop = 0.1 layer_norm_epsilon = 1e-05 initializer_range = 0.02 scale_attn_weights = True use_cache = True bos_token_id = 50256 eos_token_id = 50256 scale_attn_by_inverse_layer_idx = False reorder_and_upcast_attn = False **kwargs )

参数

  • state_dim (int，可选，默认为 17) — RL 环境的状态大小。
  • act_dim (int，可选，默认为 4) — 输出动作空间的大小。
  • hidden_size (int，可选，默认为 128) — 隐藏层的大小。
  • max_ep_len (int，可选，默认为 4096) — 环境中一个 episode 的最大长度。
  • action_tanh (bool，可选，默认为 True) — 是否在动作预测上使用 tanh 激活函数。
  • vocab_size (int，可选，默认为 50257) — GPT-2 模型的词汇表大小。定义了调用 DecisionTransformerModel 时传入的 inputs_ids 可以表示的不同词元的数量。
  • n_positions (int，可选，默认为 1024) — 此模型可能使用的最大序列长度。通常将其设置为较大的值以备不时之需（例如，512、1024 或 2048）。
  • n_layer (int，可选，默认为 3) — Transformer 编码器中的隐藏层数。
  • n_head (int，可选，默认为 1) — Transformer 编码器中每个注意力层的注意力头数。
  • n_inner (int，可选) — 内部前馈层的维度。如果未设置，将默认为 4 倍的 n_embd。
  • activation_function (str，可选，默认为 "gelu") — 激活函数，可选列表为 ["relu", "silu", "gelu", "tanh", "gelu_new"]。
  • resid_pdrop (float，可选，默认为 0.1) — 嵌入层、编码器和池化层中所有全连接层的丢弃概率。
  • embd_pdrop (int，可选，默认为 0.1) — 嵌入层的丢弃率。
  • attn_pdrop (float，可选，默认为 0.1) — 注意力层的丢弃率。
  • layer_norm_epsilon (float，可选，默认为 1e-5) — 层归一化层中使用的 epsilon 值。
  • initializer_range (float，可选，默认为 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的截断正态分布初始化器的标准差。
  • scale_attn_weights (bool，可选，默认为 True) — 是否通过除以 sqrt(hidden_size) 来缩放注意力权重。
  • use_cache (bool，可选，默认为 True) — 模型是否应返回最后的键/值注意力（并非所有模型都使用）。
  • scale_attn_by_inverse_layer_idx (bool，可选，默认为 False) — 是否通过 1 / layer_idx + 1 额外缩放注意力权重。
  • reorder_and_upcast_attn (bool，可选，默认为 False) — 在计算注意力（点积）之前是否缩放键（K），并在使用混合精度训练时将注意力点积/softmax 上转型为 float()。

这是用于存储 DecisionTransformerModel 配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化一个决策 Transformer 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与标准 DecisionTransformer 架构相似的配置。许多配置选项用于实例化作为架构一部分的 GPT2 模型。

配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请阅读 PretrainedConfig 的文档。

示例

>>> from transformers import DecisionTransformerConfig, DecisionTransformerModel

>>> # Initializing a DecisionTransformer configuration
>>> configuration = DecisionTransformerConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration
>>> model = DecisionTransformerModel(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

DecisionTransformerGPT2Model

class transformers.DecisionTransformerGPT2Model

< >

( config )

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None past_key_values: typing.Optional[tuple[tuple[torch.Tensor]]] = None cache_position: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None )

DecisionTransformerModel

class transformers.DecisionTransformerModel

< >

( config )

参数

  • config (DecisionTransformerModel) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。

决策 Transformer 模型

该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅超类文档以了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、修剪头等）。

该模型也是一个 PyTorch torch.nn.Module 子类。可以像常规 PyTorch 模块一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解所有与常规用法和行为相关的事项。

forward

< >

( states: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None actions: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None rewards: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None returns_to_go: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None timesteps: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.models.decision_transformer.modeling_decision_transformer.DecisionTransformerOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

参数

  • states (形状为 (batch_size, episode_length, state_dim) 的 torch.FloatTensor) — 轨迹中每一步的状态。
  • actions (形状为 (batch_size, episode_length, act_dim) 的 torch.FloatTensor) — “专家”策略为当前状态采取的动作，这些动作被掩蔽以进行自回归预测。
  • rewards (形状为 (batch_size, episode_length, 1) 的 torch.FloatTensor) — 每个状态和动作的奖励。
  • returns_to_go (形状为 (batch_size, episode_length, 1) 的 torch.FloatTensor) — 轨迹中每个状态的预期回报。
  • timesteps (形状为 (batch_size, episode_length) 的 torch.LongTensor) — 轨迹中每一步的时间步。
  • attention_mask (形状为 (batch_size, sequence_length) 的 torch.FloatTensor，可选) — 用于避免在填充词元索引上执行注意力的掩码。掩码值在 [0, 1] 中选择：

    • 1 表示词元未被掩蔽，
    • 0 表示词元被掩蔽。

    什么是注意力掩码？

  • output_hidden_states (bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参见返回张量下的 hidden_states。
  • output_attentions (bool，可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参见返回张量下的 attentions。
  • return_dict (bool，可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。

返回

transformers.models.decision_transformer.modeling_decision_transformer.DecisionTransformerOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.models.decision_transformer.modeling_decision_transformer.DecisionTransformerOutput 或一个 torch.FloatTensor 的元组（如果传递 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），根据配置（DecisionTransformerConfig）和输入，包含各种元素。

  • state_preds (形状为 (batch_size, sequence_length, state_dim) 的 torch.FloatTensor) — 环境状态预测

  • action_preds (形状为 (batch_size, sequence_length, action_dim) 的 torch.FloatTensor) — 模型动作预测

  • return_preds (形状为 (batch_size, sequence_length, 1) 的 torch.FloatTensor) — 每个状态的预测回报

  • hidden_states (torch.FloatTensor，可选，在传递 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（一个用于嵌入层的输出，如果模型有嵌入层，+ 每个层的输出一个），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每个层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。

  • attentions (torch.FloatTensor，可选，在传递 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • last_hidden_state (形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.FloatTensor, 可选，默认为 None) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。

DecisionTransformerModel 的 forward 方法，重写了 __call__ 特殊方法。

虽然前向传播的配方需要在此函数内定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，因为前者会处理运行前处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

示例

>>> from transformers import DecisionTransformerModel
>>> import torch

>>> model = DecisionTransformerModel.from_pretrained("edbeeching/decision-transformer-gym-hopper-medium")
>>> # evaluation
>>> model = model.to(device)
>>> model.eval()

>>> env = gym.make("Hopper-v3")
>>> state_dim = env.observation_space.shape[0]
>>> act_dim = env.action_space.shape[0]

>>> state = env.reset()
>>> states = torch.from_numpy(state).reshape(1, 1, state_dim).to(device=device, dtype=torch.float32)
>>> actions = torch.zeros((1, 1, act_dim), device=device, dtype=torch.float32)
>>> rewards = torch.zeros(1, 1, device=device, dtype=torch.float32)
>>> target_return = torch.tensor(TARGET_RETURN, dtype=torch.float32).reshape(1, 1)
>>> timesteps = torch.tensor(0, device=device, dtype=torch.long).reshape(1, 1)
>>> attention_mask = torch.zeros(1, 1, device=device, dtype=torch.float32)

>>> # forward pass
>>> with torch.no_grad():
...     state_preds, action_preds, return_preds = model(
...         states=states,
...         actions=actions,
...         rewards=rewards,
...         returns_to_go=target_return,
...         timesteps=timesteps,
...         attention_mask=attention_mask,
...         return_dict=False,
...     )
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