TensorFlowDQNcollect_policy维度问题解决方法

文章不知道大家是否熟悉？今天我将给大家介绍《TensorFlow DQN collect_policy 维度错误解决方法》，这篇文章主要会讲到等等知识点，如果你在看完本篇文章后，有更好的建议或者发现哪里有问题，希望大家都能积极评论指出，谢谢！希望我们能一起加油进步！

1. 问题描述

在使用TensorFlow Agents库中的DQN agent.collect_policy.action(time_step)方法时，可能会遇到一个tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError。完整的错误信息通常包含以下关键短语：'then' and 'else' must have the same size. but received: [1] vs. [] [Op:Select]。这表明在内部的条件选择操作（如tf.where）中，两个分支（then和else）的张量维度不一致，一个期望有大小为[1]的维度，而另一个却为空[]。

值得注意的是，agent.policy.action(time_step)通常可以正常工作，这使得问题更难以定位。这种差异通常源于collect_policy在探索阶段（例如epsilon_greedy_policy）内部处理逻辑的复杂性，它可能包含需要更严格维度匹配的条件操作。

2. 根本原因分析

此错误的根本原因在于TimeStepSpec中定义的各个张量的形状与实际传入TimeStep实例的张量形状之间存在批次维度处理上的不一致。

在tf_agents中，TimeStepSpec（以及action_spec和observation_spec）定义的是单个时间步或单个观测/动作的元素形状，它不包含批次维度。例如，如果一个奖励值是一个标量，那么其TensorSpec的形状应该定义为shape=()。

然而，当我们在实际创建TimeStep实例并将数据传递给策略时，这些数据通常需要包含一个批次维度，即使批次大小为1。这意味着一个标量值在实际张量中应该表示为shape=(1,)（例如，tf.convert_to_tensor([reward])）。

当TimeStepSpec定义为shape=(1,)（错误地包含了批次维度）而实际数据也以shape=(1,)传入时，表面上看起来匹配，但当tf_agents内部处理并移除批次维度进行与TimeStepSpec的匹配时，可能会导致问题。更常见的情况是，当TimeStepSpec定义为shape=(1,)而内部期望shape=()，或者反之，导致了维度不匹配。

具体到InvalidArgumentError: 'then' and 'else' must have the same size. but received: [1] vs. []，这通常发生在epsilon_greedy_policy的内部，它会根据一个条件（例如，是否进行探索）选择不同的动作。如果用于选择的张量（例如，动作或相关值）在维度上与期望不符，就会触发此错误。例如，如果一个分支生成了一个期望的[1]大小的张量，而另一个分支由于TimeStepSpec的错误定义，导致生成了一个空张量[]，则会引发此错误。

3. 解决方案

解决此问题的关键是确保TimeStepSpec中的形状定义与实际TimeStep中张量的形状处理方式保持一致，特别是要理解TimeStepSpec定义的是非批次维度的形状。

3.1 修正 TimeStepSpec 定义

对于标量值（如reward、discount、step_type），其TensorSpec的形状应定义为shape=()，表示单个元素是一个标量。对于观测值，如果它是一个一维数组（例如[4,4,4,4,4,6]），并且amountMachines是其长度，那么其TensorSpec的形状应定义为shape=(amountMachines,)。

错误的 TimeStepSpec 示例：

time_step_spec = TimeStep(
    step_type = tensor_spec.BoundedTensorSpec(shape=(1,), dtype=tf.int32, minimum=0, maximum=2),
    reward = tensor_spec.TensorSpec(shape=(1,), dtype=tf.float32), # 错误：对于标量应为 shape=()
    discount = tensor_spec.TensorSpec(shape=(1,), dtype=tf.float32), # 错误：对于标量应为 shape=()
    observation = tensor_spec.TensorSpec(shape=(1,amountMachines), dtype=tf.int32) # 错误：如果 amountMachines 是特征维度，不应包含额外的 (1,)
)

正确的 TimeStepSpec 示例：

from tf_agents.specs import tensor_spec
from tf_agents.trajectories import TimeStep
import tensorflow as tf

# 假设 amountMachines 是你的观测向量的长度
amountMachines = 6 

time_step_spec = TimeStep(
    step_type = tensor_spec.BoundedTensorSpec(shape=(), dtype=tf.int32, minimum=0, maximum=2), # 修正为 shape=()
    reward = tensor_spec.TensorSpec(shape=(), dtype=tf.float32), # 修正为 shape=()
    discount = tensor_spec.TensorSpec(shape=(), dtype=tf.float32), # 修正为 shape=()
    observation = tensor_spec.TensorSpec(shape=(amountMachines,), dtype=tf.int32) # 修正为 (amountMachines,)
)

num_possible_actions = 729
action_spec = tensor_spec.BoundedTensorSpec(
    shape=(), dtype=tf.int32, minimum=0, maximum=num_possible_actions - 1)

# 其他 Agent 初始化代码...
# agent = dqn_agent.DqnAgent(...)
# agent.initialize()

3.2 构造 TimeStep 实例时添加批次维度

在创建实际的TimeStep实例时，即使批次大小为1，也需要确保每个张量都包含一个批次维度。这意味着对于标量数据，需要将其封装在列表中并转换为张量（例如tf.convert_to_tensor([value])，这将产生shape=(1,)）。对于观测数据，如果它是一个一维数组，需要使用tf.expand_dims来添加批次维度。

正确的 TimeStep 实例构造示例：

from tf_agents.trajectories import TimeStep
import tensorflow as tf
import numpy as np

# 假设这些值是你的当前环境状态
step_type_val = 0 # 示例值
reward_val = 0.0 # 示例值
discount_val = 0.95 # 示例值
current_state_np = np.array([4,4,4,4,4,6], dtype=np.int32) # 示例观测值

# 将NumPy数组转换为Tensor，并添加批次维度
# current_state_np 的 shape 是 (amountMachines,)，需要变为 (1, amountMachines)
current_state_batch = tf.expand_dims(tf.convert_to_tensor(current_state_np, dtype=tf.int32), axis=0)

# 构造 TimeStep 实例
time_step = TimeStep(
    step_type=tf.convert_to_tensor([step_type_val], dtype=tf.int32), # 标量数据添加批次维度
    reward=tf.convert_to_tensor([reward_val], dtype=tf.float32),     # 标量数据添加批次维度
    discount=tf.convert_to_tensor([discount_val], dtype=tf.float32), # 标量数据添加批次维度
    observation=current_state_batch                                  # 观测数据已添加批次维度
)

# 现在可以安全地调用 collect_policy
# action_step = agent.collect_policy.action(time_step)

4. 注意事项与总结

1. TensorSpec vs. 实际 Tensor 形状: 始终记住TensorSpec定义的是单个元素的形状，不包括批次维度。而实际传入策略的张量（如TimeStep中的各个部分）必须包含批次维度，即使批次大小为1。
2. 批次大小为1的特殊性: 当batch_size=1时，标量数据（例如奖励）在TensorSpec中应为shape=()，但在实际张量中应为shape=(1,)。向量数据（例如观测）在TensorSpec中应为shape=(N,)，但在实际张量中应为shape=(1, N)。
3. tf.expand_dims 的使用: 对于非标量观测值，如果其原始形状不包含批次维度，请务必使用tf.expand_dims(tensor, axis=0)来添加批次维度，使其变为[batch_size, ...]的形状。
4. 调试技巧: 当遇到此类维度错误时，仔细检查agent.time_step_spec和agent.action_spec的定义，并与你实际创建的TimeStep和ActionStep中的张量形状进行比对。可以使用tensor.shape和tensor_spec.shape来打印并验证。

通过以上修正，确保TimeStepSpec准确反映了单个数据元素的形状，并且在构造TimeStep实例时正确地包含了批次维度，即可解决collect_policy中出现的“'then' and 'else' must have the same size”错误。这是tf_agents库中一个常见的陷阱，理解其内部的维度处理机制是高效使用该库的关键。

到这里，我们也就讲完了《TensorFlowDQNcollect_policy维度问题解决方法》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于的知识点！