tf.placeholder 에러
미해결
모두를 위한 딥러닝 - 기본적인 머신러닝과 딥러닝 강좌
placeholder란 method가 없다고 하는데 업그레이드하면서 없어진건가요? 없어졌다면 뭐로 대체해서 사용하면 될까요?
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최지원
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묻고 답해요
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cartpole_reinforce.ipynb 에러
미해결
프로그래머를 위한 강화학습(저자 직강)
코랩에서 cartpole_reinforce.ipynb 실행시킬때 아래와 같은 에러 발생합니다. ValueError: Layer "my_model_1" expects 3 input(s), but it received 1 input tensors. Inputs received: [<tf.Tensor 'IteratorGetNext:0' shape=(None, 1, 4) dtype=float32>] 에러나는 소스 위치는 아래 화면에서 "y_pred = self(states, training=True)" 부분에서 에러가 발생됩니다. class MyModel(tf.keras.Model): def train_step(self, data): in_datas, out_actions = data states, action_matrix, rewards = in_datas[0], in_datas[1], in_datas[2] with tf.GradientTape() as tape: y_pred = self(states, training=True) action_probs = K.sum(action_matrix*y_pred, axis=-1) loss = -K.log(action_probs)*rewards trainable_vars = self.trainable_variables gradients = tape.gradient(loss, trainable_vars) self.optimizer.apply_gradients(zip(gradients, trainable_vars)) tensorflow 버젼 : 2.9.2 이며, 모델에 3개의 값을 주어야 하는데, 1개만 받아서 그런것 같습니다. 해결 방법 알려 주시기 바랍니다. 감사합니다.
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yunwoo oh
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A2C 알고리즘을 드론 환경에 적용하려면
해결됨
유니티 머신러닝 에이전트 완전정복 (기초편)
안녕하세요, 드론 환경에서 A2C 알고리즘을 적용해서 실험해보려고 합니다. 환경에 맞게 적용을 하기 위해 state_size, action_size를 각각 9와 3으로 설정하고, 이 외에도 여러 부분을 수정하여 돌려 보려고 했는데 잘 안 되네요. get_action() 함수를 손보거나, preprocess를 하는 부분을 수정해주어야 할 것 같은데, 어떻게 해결해야 할지 잘 모르겠습니다. 현재 상태에서는 다음과 같은 오류가 발생하고 있습니다. A2C.py의 코드는 아래와 같습니다. import numpy as np import datetime import platform import torch import torch.nn.functional as F from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from collections import deque from mlagents_envs.environment import UnityEnvironment, ActionTuple from mlagents_envs.side_channel.engine_configuration_channel\ import EngineConfigurationChannel # A2C를 위한 파라미터 값 세팅 state_size = 9 action_size = 3 load_model = False train_mode = True discount_factor = 0.9 learning_rate = 0.00025 run_step = 100000 if train_mode else 0 test_step = 10000 print_interval = 10 save_interval = 100 # VISUAL_OBS = 0 # GOAL_OBS = 1 # VECTOR_OBS = 2 # OBS = VECTOR_OBS # 유니티 환경 경로 game = "Drone" os_name = platform.system() if os_name == 'Windows': env_name = f"C:/Users/user/anaconda3/envs/mlagents/Drone_0427/Drone_1002_3.exe" elif os_name == 'Darwin': env_name = f"../envs/{game}_{os_name}" # 모델 저장 및 불러오기 경로 date_time = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S") save_path = f"./saved_models/{game}/A2C/{date_time}" load_path = f"./saved_models/{game}/A2C/20210709235643" # 연산 장치 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print("CUDA is available" if torch.cuda.is_available() else "CPU is available") # A2C 클래스 -> Actor Network / Critic Network 정의 class A2C(torch.nn.Module): def __init__(self, **kwargs): super(A2C, self).__init__(**kwargs) self.d1 = torch.nn.Linear(state_size, 128) self.d2 = torch.nn.Linear(128, 128) self.pi = torch.nn.Linear(128, action_size) self.v = torch.nn.Linear(128, 1) def forward(self, x): x = F.relu(self.d1(x)) x = F.relu(self.d2(x)) return F.softmax(self.pi(x), dim=1), self.v(x) # A2CAgent 클래스 -> A2C 알고리즘을 위한 다양한 함수 정의 class A2CAgent(): def __init__(self): self.a2c = A2C().to(device) self.optimizer = torch.optim.Adam(self.a2c.parameters(), lr=learning_rate) self.writer = SummaryWriter(save_path) if load_model == True: print(f"... Load Model from {load_path}/ckpt ...") checkpoint = torch.load(load_path+'/ckpt', map_location=device) self.a2c.load_state_dict(checkpoint["network"]) self.optimizer.load_state_dict(checkpoint["optimizer"]) # 정책을 통해 행동 결정 def get_action(self, state, training=True): # 네트워크 모드 설정 self.a2c.train(training) #네트워크 연산에 따라 행동 결정 pi, _ = self.a2c(torch.FloatTensor(state).to(device)) action = torch.multinomial(pi, num_samples=1).cpu().numpy() return action def train_model(self, state, action, reward, next_state, done): state, action, reward, next_state, done = map(lambda x: torch.FloatTensor(x).to(device), [state, action, reward, next_state, done]) pi, value = self.a2c(state) # Value network with torch.no_grad(): _, next_value = self.a2c(next_state) target_value = reward + (1-done) * discount_factor * next_value critic_loss = F.mse_loss(target_value, value) #Policy network eye = torch.eye(action_size).to(device) one_hot_action = eye[action.view(-1).long()] advantage = (target_value - value).detach() actor_loss = -(torch.log((one_hot_action * pi).sum(1))*advantage).mean() total_loss = critic_loss + actor_loss self.optimizer.zero_grad() total_loss.backward() self.optimizer.step() return actor_loss.item(), critic_loss.item() # 네트워크 모델 저장 def save_model(self): print(f"... Save Model to {save_path}/ckpt ...") torch.save({ "network" : self.a2c.state_dict(), "optimizer" : self.optimizer.state_dict(), }, save_path+'/ckpt') # 학습 기록 def write_summray(self, score, actor_loss, critic_loss, step): self.writer.add_scalar("run/score", score, step) self.writer.add_scalar("model/actor_loss", actor_loss, step) self.writer.add_scalar("model/critic_loss", critic_loss, step) # Main 함수 -> 전체적으로 A2C 알고리즘을 진행 if __name__ == '__main__': # 유니티 환경 경로 설정 (file_name) engine_configuration_channel = EngineConfigurationChannel() env = UnityEnvironment(file_name=env_name, side_channels=[engine_configuration_channel]) env.reset() # 유니티 브레인 설정 behavior_name = list(env.behavior_specs.keys())[0] spec = env.behavior_specs[behavior_name] engine_configuration_channel.set_configuration_parameters(time_scale=12.0) dec, term = env.get_steps(behavior_name) # A2C 클래스를 agent로 정의 agent = A2CAgent() actor_losses, critic_losses, scores, episode, score = [], [], [], 0, 0 for step in range(run_step + test_step): if step == run_step: if train_mode: agent.save_model() print("TEST START") train_mode = False engine_configuration_channel.set_configuration_parameters(time_scale=1.0) #preprocess = lambda obs, goal: np.concatenate((obs*goal[0][0], obs*goal[0][1]), axis=-1) #state = preprocess(dec.obs[OBS]) #state = preprocess(dec.obs[OBS],dec.obs[GOAL_OBS]) state = dec.obs[0] action = agent.get_action(state, train_mode) action_tuple = ActionTuple() action_tuple.add_continuous(action) env.set_actions(behavior_name, action_tuple) env.step() dec, term = env.get_steps(behavior_name) done = len(term.agent_id) > 0 reward = term.reward if done else dec.reward next_state = term.obs[0] if done else dec.obs[0] score += reward[0] if train_mode: agent.append_sample(state[0], action[0], reward, next_state[0], [done]) # 학습 수행 actor_loss, critic_loss = agent.train_model() actor_losses.append(actor_loss) critic_losses.append(critic_loss) if done: episode += 1 scores.append(score) score = 0 # 게임 진행 상황 출력 및 텐서 보드에 보상과 손실함수 값 기록 if episode % print_interval == 0: mean_score = np.mean(scores) mean_actor_loss = np.mean(actor_losses) mean_critic_loss = np.mean(critic_losses) agent.write_summray(mean_score, mean_actor_loss, mean_critic_loss, step) actor_losses, critic_losses, scores = [], [], [] print(f"{episode} Episode / Step: {step} / Score: {mean_score:.2f} / " +\ f"Actor loss: {mean_actor_loss:.2f} / Critic loss: {mean_critic_loss:.4f}") # 네트워크 모델 저장 if train_mode and episode % save_interval == 0: agent.save_model() env.close() 답변 주시면 감사하겠습니다!
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윤원준
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'mlagents-learn' 오류
미해결
유니티 머신러닝 에이전트 완전정복 (기초편)
C:\Unity\ml-agents-release_17>mlagents-learn config\ppo\3DBall.yaml --env=..3DBall\3Dball --run-id=tutorial_1 위 명령을 수행하니 아래 오류가 나타납니다. 'mlagents-learn'은(는) 내부 또는 외부 명령, 실행할 수 있는 프로그램, 또는 배치 파일이 아닙니다. 아나콘다 환경에서 해야 하는지요? 강의 ml-agent 설치 내용에는 아나콘다 환경 얘기가 없어는데, 강사님의 터미날 환경에서는 갑자기 아나콘다 환경이 나오고, 저는 기본 환경에서 명령을 수행하니 오류가 났습니다. 어떤 문제가 있는 것인지요?
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허귀석
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목표물이 움직이는 상태에서의 학습
해결됨
유니티 머신러닝 에이전트 완전정복 (기초편)
안녕하세요, 드론 오브젝트를 통해 학습하는 부분에서, 목표물이 등속(드론보다는 느리게) 이동하는 것을 가정하여 코드를 작성하려고 합니다. 이 경우, DroneSetting.cs 부분에만 코드를 부분적으로 수정해서 작성할 수 있을까요? 아니면 어떤 부분의 수정이 추가적으로 필요할까요?
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윤원준
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스크립트 작성
미해결
유니티 머신러닝 에이전트 완전정복 (기초편)
이거 스크립트 다 따라서 작성해야 하나요 아니면 따로 다운받을 수 있는 곳이 있나요? 영상 보면서 다 따라서 작성해봤는데... 안될꺼라 생각했는데 역시 안되네요. 주피터에서 작성했고 코드를 몇번 더 컴토했는데 잘 안되네요.. 일단 경로 설정부터 이해가 잘 안가네요. 6분15초에 나오는 ckpt 파일이랑 events 파일은 어떻게해서 만들어진건가요? save_path 랑 load_path 를 지정해야하는데 어떤걸 입력해야 하는지 잘 모르겠습니다. 처음부터 끝까지 실행해서 트론시물레이션이 작동되는 영상은 혹시 없는가요?..
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고재청
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CS0246 DroneSetting 오류
해결됨
유니티 머신러닝 에이전트 완전정복 (기초편)
안녕하세요, 강의 잘 수강하고 있습니다. 드론 에셋을 가져와서 스크립트를 작성하는 과정에 있는데, 아래와 같은 오류가 발생하여 질문드립니다. CS0246: The type or namespace name 'DroneSetting' could not be found 에러가 발생했는데, 어떻게 해결할 수 있을까요? Unity 버전은 2021.2.16f1 을 사용하고 있으며, ML Agents는 2.0.0-exp.1, ML Agents Extensions는 0.4.0-preview 버전입니다. 코드는 아래와 같습니다. using UnityEngine; using Unity.MLAgents; using Unity.MLAgents.Actuators; using Unity.MLAgents.Sensors; using PA_DronePack; public class DroneAgent : Agent { public PA_DroneController dcoScript; public DroneSetting area; public GameObject goal; float preDist; private Transform agentTrans; private Transform goalTrans; private Rigidbody agent_Rigidbody; public override void Initialize() { base.Initialize(); dcoScript = gameObject.Getcomponent<PA_DroneController>(); agentTrans = gameObject.transform; goalTrans = goal.transform; agent_Rigidbody = gameObject.GetComponent<agent_Rigidbody>(); Academy.Instance.AgentPreStep += WaitTimeInterference; } public override void CollectObservations(VectorSensor sensor) { //거리벡터 sensor.AddObservation(agentTrans.position - goalTrans.position); //속도벡터 sensor.AddObservation(agent_Rigidbody.velocity); //각속도벡터 sensor.AddObservation(agent_Rigidbody.angularVelocity); } public override void OnActionReceived(ActionBuffers actionBuffers) { AddReward(-0.01f); var actions = actionBuffers.ContinuousActions; float moveX = Mathf.Clamp(actions[0], -1, 1f); float moveY = Mathf.Clamp(actions[1], -1, 1f); float moveZ = Mathf.Clamp(actions[2], -1, 1f); dcoScript.DriveInput(moveX); dcoScript.StrafeInput(moveY); dcoScript.LiftInput(moveZ); float distance = Vector3.Magnitude(goalTrans.position - agentTrans.position); if(distance <=0.5f) { SetReward(1f); EndEpisode(); } else if(distance >10f) { SetReward(-1f); EndEpisode(); } else { floar reward = preDist - distance; AddReward(reward); preDist = distance; } } public override void OnEpisodeBegin() { area.AreaSetting(); preDist = Vector3.Magnitude(goalTrans.position - agentTrans.position); } public override void Heuristic(in ActionBuffers actionsOut) { var continuousActionsOut = actionsOut.ContinuousActions; continuousActionsOut[0] = Input.GetAxis("Vertical"); continuousActionsOut[1] = Input.GetAxis("Horizontal"); continuousActionsOut[2] = Input.GetAxis("Mouse ScrollWheel"); } public float DecisionWaitingTime = 5f; float m_currentTime = 0f; public void WaitTimeInterference(int action) { if(Academy.Instance.IsCommunicatorOn) { RequestDecision(); } else { if(m_currentTime >=DecisionWaitingTime) { m_currentTime = 0f; RequestDecision(); } else { m_currentTime += m_currentTime.fixedDeltaTime; } } } } 아울러, 드론 에셋 가져오기 & 오브젝트 추가 강의에서, PA_Drone Axis Input과 PA_Drone Controller도 체크를 할 수 없게 되면서, "The associated script can not be loaded. Please fix any compile erroes and open Prefab Mode and assign a valid script to the Prefab Asset" 이라는 문구가 나오는데, 이 문제는 어떻게 해결할 수 있을지 질문드립니다. 두 오류가 연관이 있을 수도 있겠습니다. 확인해 주시면 감사하겠습니다
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윤원준
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강의 첫 리뷰 : 열심히 공부하겠습니다.
미해결
유니티 머신러닝 에이전트 완전정복 (기초편)
안녕하세요 대표 강사님인 규식님을 비롯한 여러분의 선생님들을 이렇게 강좌로 볼 수 있다니 너무 반갑습니다. 유튜브 등에서 목소리를 자주 들어서 그런지 내적 친밀감이 느껴집니다. 개인적으로 저는 텐서플로로 배우는 유니티MLAgents 강화학습 교재를 구매하여 독학을 하고 있었습니다.*절판된 책을 어렵게 구했습니다. 하지만 2년여의 시간이 흐르면서 그 사이에 유니티 최신버전이 나오기도하였고 저는 맥북을 이용하고 있어서 독학으로 따라가기에는 부담이 있다고 생각하고 있던 찰나에 이 강좌를 발견하였습니다. 좋은 강의 앞으로 열심히 듣고 많이 배우겠습니다, 감사합니다.
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JAEHYUN BYEON
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