DeepRL · 2020年06月28日

【Seaborn绘图】深度强化学习实验中的paper绘图方法

报道:深度强化学习实验室
来源:知乎
作者: 启人zhr

强化学习实验中的绘图技巧-使用seaborn绘制paper中的图片,使用seaborn绘制折线图时参数数据可以传递ndarray或者pandas,不同的源数据对应的其他参数也略有不同.

1. ndarray

先看一个小例子

def getdata():    

数据维度都为(3,7)或(4, 7) 

第一个维度表示每个时间点采样不同数目的数据(可认为是每个x对应多个不同y值) 第二个维度表示不同的时间点(可认为是x轴对应的x值)

data = getdata()

sns.tsplot 用来画时间序列图

time参数表示对应的时间轴(ndarray),即x轴,data即要求绘制的数据,上述例子为(3, 7)或(4, 7),color为每条线的颜色,linestyle为每条线的样式,condition为每条线的标记.

plt.ylabel("Success Rate", fontsize=25)

640.png

1.2 绘图建议

  • 你的程序代码需要使用一个额外的文件记录结果,例如csv或pkl文件,而不是直接产生最终的绘图结果.这种方式下,你能运行程序代码一次,然后以不同的方式去绘制结果,记录超出您认为严格必要的内容可能是一个好主意,因为您永远不知道哪些信息对于了解发生的事情最有用.注意文件的大小,但通常最好记录以下内容:每次迭代的平均reward或loss,一些采样的轨迹,有用的辅助指标(如贝尔曼误差和梯度)
  • 你需要有一个单独的脚本去加载一个或多个记录文件来绘制图像,如果你使用不同的超参数或随机种子运行算法多次,一起加载所有的数据(也许来自不同的文件)并画在一起是个好主意,使用自动生成的图例和颜色模式使分辨不同的方法变得容易.
  • 深度强化学习方法,往往在不同的运行中有巨大的变化,因此使用不同的随机种子运行多次是一个好主意,在绘制多次运行的结果时,在一张图上绘制不同运行次的结果,通过使用不同粗细和颜色的线来分辨.在绘制不同的方法时,你将发现将他们总结为均值和方差图是容易的,然而分布并不总是遵循正态曲线,所以至少在初始时有明显的感觉对比不同随机种子的性能.

1.3 实验绘图流程

下面以模仿学习的基础实验为例

means = []

接着需要保存数据为pkl文件

d = {"mean": means, "std": stds}with open(os.path.join("test_data", "behavior_cloning_" + ENV_NAME+".pkl"), "wb") as f:    pickle.dump(d, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

绘图的程序代码比较简单

file = "behavior_cloning_" + ENV_NAME+".pkl"    with open(os.path.join("test_data", file), "rb") as f:        data = pickle.load(f)    x1 = data["mean"]    file = "dagger_" + ENV_NAME+".pkl"    with open(os.path.join("test_data", file), "rb") as f:        data = pickle.load(f)    x2 = data["mean"]    time = range(10)    sns.set(style="darkgrid", font_scale=1.5)    sns.tsplot(time=time, data=x1, color="r", condition="behavior_cloning")    sns.tsplot(time=time, data=x2, color="b", condition="dagger")    plt.ylabel("Reward")    plt.xlabel("Iteration Number")    plt.title("Imitation Learning")    plt.show()

640-1.png

640-2.png

有时我们需要对曲线进行平滑

def smooth(data, sm=1):    if sm > 1:        smooth_data = []        for d in data:            y = np.ones(sm)*1.0/sm            d = np.convolve(y, d, "same")            smooth_data.append(d)    return smooth_data

sm表示滑动窗口大小,为2*k+1,

smoothed_y[t] = average(y[t-k], y[t-k+1], ..., y[t+k-1], y[t+k])

640-3.png

640-4.png

2.pandas

sns.tsplot可以使用pandas源数据作为数据输入,当使用pandas作为数据时,time,value,condition,unit选项将为pandas数据的列名.

其中time选项给出使用该列Series作为x轴数据,value选项表示使用该Series作为y轴数据,用unit来分辨这些数据是哪一次采样(每个x对应多个y),用condition选项表示这些数据来自哪一条曲线.

在openai 的spinning up中,将每次迭代的数据保存到了txt文件中,类似如下:

640-5.png

可以使用pd.read\_table读取这个以"\t"分割的文件形成pandas

algo = ["ddpg_" + ENV, "td3_" + ENV, "ppo_" + ENV, "trpo_" + ENV, "vpg_" + ENV, "sac_" + ENV]    data = []    for i in range(len(algo)):        for seed in range(SEED_NUM):            file = os.path.join(os.path.join(algo[i], algo[i] + "_s" + str(seed*10)), "progress.txt")            pd_data = pd.read_table(file)            pd_data.insert(len(pd_data.columns), "Unit", seed)            pd_data.insert(len(pd_data.columns), "Condition", algo[i])            data.append(pd_data)    data = pd.concat(data, ignore_index=True)    sns.set(style="darkgrid", font_scale=1.5)    sns.tsplot(data=data, time="TotalEnvInteracts", value="AverageEpRet", condition="Condition", unit="Unit")    #数据大时使用科学计数法    xscale = np.max(data["TotalEnvInteracts"]) > 5e3    if xscale:        plt.ticklabel_format(style='sci', axis='x', scilimits=(0, 0))    plt.legend(loc='best').set_draggable(True)    plt.tight_layout(pad=0.5)    plt.show()

程序参考了spinning up 的代码逻辑github.com/openai/spinn

绘制效果如下:

640-6.png

完整代码:https://github.com/feidieufo/...

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