(续) gym atari游戏的环境设置问题:Breakout-v0, Breakout-v4, BreakoutNoFrameskip-v4和BreakoutDeterministic-v4的区别
根据前文(https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/14665072.html)我们知道:
- 首先是v0和v4的区别:带有v0的env表示会有25%的概率执行上一个action,而v4表示只执行agent给出的action,不会重复之前的action。
- 带有Deterministic的env表示固定跳4帧,否则跳帧数随机从 (2, 5) (2,4) 中采样。
- 带有NoFrameskip的env表示没有跳帧。
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看下主要的源代码的评论:
https://github.com/openai/gym/issues/1280
看下主要的源代码:
v0 与 v4 版本:
Deterministic 下的 v0 与 v4 版本:
NoFrameskip 下的 v0 与 v4 版本:
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可以看到在 Atari 游戏中, v0 v4 版本,与 Deterministic 下的 v0 v4 版本, 与 NoFrameskip 下的 v0 v4 版本 区别在于:
kwargs 字典中 键值 'frameskip' , 'repeat_action_probability'
frameskip 是指定是否跳帧(中间帧使用重复动作), repeat_action_probability 是指每次执行动作时重复上次选择的动作的概率
可以看到 repeat_action_probability 主要用于区分 三类 v0 v4版本下的不同, 带有v0 的则是以概率0.25来选择上次执行的动作, 而v4则不设置该概率(以0概率执行上次动作,以1概率执行本次的动作)。
而 repeat_action_probability 只在 deterministic 和 NoFrameskip 下存在:
可以看到在所有游戏中frameskip默认设置为4,而只有在space_invaders中设置为3, 而这也是符合DeepMind原始论文中的设置的。
也就是说原始v0, v4版本是没有设置frameskip的,也就是说每次接收agent动作时都是随机从(2, 5)中选择跳帧数。
而Deterministic 下 除了space_invaders中frameskip设置为3其余的frameskip均设置为4。
而NoFrameskip 下所有游戏frameskip均设置为1。
注:frameskip均设置为1意味着每个帧都需要agent输入动作,不进行跳帧。跳帧的话,中间帧都是执行重复的动作。
举例:
fameskip=1
0帧时agent传入动作a0, 1帧时agent传入动作a1, 2帧时agent传入动作a2, 3帧时agent传入动作a3 。
fameskip=2
0帧时agent传入动作a0, 1帧时不需要agent传入动作而是继续执行动作a0, 2帧时agent传入动作a2, 3帧时不需要agent传入动作而是继续执行动作a2 。
fameskip=3
0帧时agent传入动作a0, 1帧时不需要agent传入动作而是继续执行动作a0, 2帧时不需要agent传入动作而是继续执行动作a0, 3帧时agent传入动作a3 。
fameskip=4
0帧时agent传入动作a0, 1帧时不需要agent传入动作而是继续执行动作a0, 2帧时不需要agent传入动作而是继续执行动作a0, 3帧时不需要agent传入动作而是继续执行动作a0 , 4帧时agent传入动作a4。
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为了更进一步了解 'frameskip' , 'repeat_action_probability' 的意义,
查看链接 here :
在 https://github.com/openai/gym/blob/master/gym/envs/atari/atari_env.py#L24 中可以知道:
step 函数的具体设置:
AtariEnv 类的初始化:
从AtariEnv 类的初始化 及 step 函数的具体设置 可以看到 frameskip (跳帧) 确实为前面的分析一致。
但是很神奇的是在 step中并没有 repeat_action_probability 的设置。
但是在AtariEnv 类的初始化 中可以看到:
也就是说,repeat_action_probability 的设置是对 self.ale 进行的。
而 step 中具体的操作也是传给 self.ale 进行的。
由此我们可以知道, 如果我们设置了 repeat_action_probability ,那么对于frameskip的中间帧进行重复的动作依然进行 repeat_action_probability 操作。
举例: (设置repeat_action_probability,即动作重复概率为0.25 )
fameskip=1
0帧时agent传入动作a0,传给ale的动作为a0,ale执行a0, 最终执行的动作记为b0;
1帧时agent传入动作a1,传给ale的动作为a1,但是ale以0.25的概率执行b0, 以0.75的概率执行a1, 最终执行的动作记为b1;
2帧时agent传入动作a2,传给ale的动作为a2,但是ale以0.25的概率执行b1, 以0.75的概率执行a2, 最终执行的动作记为b2;
3帧时agent传入动作a3,传给ale的动作为a3,但是ale以0.25的概率执行b2, 以0.75的概率执行a3, 最终执行的动作记为b3;
fameskip=2
0帧时agent传入动作a0,传给ale的动作为a0,ale执行a0, 最终执行的动作记为b0;
1帧时不需要agent传入动作,传给ale的动作为a0,但是ale以0.25的概率执行b0, 以0.75的概率执行a0, 最终执行的动作记为b1;
2帧时agent传入动作a2,传给ale的动作为a2,但是ale以0.25的概率执行b1, 以0.75的概率执行a2, 最终执行的动作记为b2;
3帧时不需要agent传入动作,传给ale的动作为a2,但是ale以0.25的概率执行b2, 以0.75的概率执行a2, 最终执行的动作记为b3;
fameskip=3
0帧时agent传入动作a0,传给ale的动作为a0,ale执行a0, 最终执行的动作记为b0;
1帧时不需要agent传入动作,传给ale的动作为a0,但是ale以0.25的概率执行b0, 以0.75的概率执行a0, 最终执行的动作记为b1;
2帧时不需要agent传入动作,传给ale的动作为a0,但是ale以0.25的概率执行b1, 以0.75的概率执行a0, 最终执行的动作记为b2;
3帧时agent传入动作a3,传给ale的动作为a3,但是ale以0.25的概率执行b2, 以0.75的概率执行a3, 最终执行的动作记为b3;
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关于 repeat_action_probability 部分参考:
https://blog.csdn.net/qq_27008079/article/details/100126060
Revisiting the Arcade Learning Environment: Evaluation Protocols and Open Problems for General Agents
在论文revisiting the arcade中5.2解释的很清楚,里面图3很形象
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