详解OpenAI Baselines PPO2算法，快速入门指南(openai baseline ppo2)
摘要
本文对OpenAI Baselines PPO2算法进行了详解，并提供了一个快速入门指南。OpenAI Baselines是一种高质量的强化学习算法实现库，其中包括了PPO2算法。PPO2是OpenAI为GPU优化的版本，使用了Actor-Critic方法。相比于PPO1，PPO2中的多进程采取了矢量化环境，而不是MPI。文章还介绍了PPO算法的动机、Baselines库的优势和其他算法，和PPO2算法的RNN版本、模型可视化工具和与Stable Baselines的关系。
1. OpenAI Baselines简介
OpenAI Baselines是OpenAI开发的一个强化学习算法实现库。它包括了多种强化学习算法，其中包括了PPO2（Proximal Policy Optimization）算法。
2. PPO2算法概述
PPO2是OpenAI为GPU优化的版本，使用了Actor-Critic方法。与PPO1区别的是，PPO2采取了矢量化环境来进行多进程，而不是MPI。
3. 神经网络的构建
PPO2的代码中，在第88行建立了actor网络，也称为policy网络。首先，创建输入tensor并进行归一化，然后将其送入给定的神经网络，得到网络输出tensor。
4. PPO算法的动机
在强化学习中，传统算法学习效力低，需要花费大量时间步骤来学习简单任务。为了解决这个问题，OpenAI提出了PPO算法，而PPO2是PPO算法的一种实现。
5. OpenAI Baselines的优势
OpenAI Baselines是一个有据可查且易于使用的强化学习算法库。它提供了一个班轮，用于训练OpenAI Gym环境的代理。
6. Baselines的其他算法
除PPO2算法，Baselines还包括其他强化学习算法，如ACER和TRPO。这个版本的Baselines中同时包括了PPO和TRPO的可扩大、并行化实现。
7. PPO2的RNN版本
Baselines中的代码中包括了RNN版本的PPO2算法。这是一个有趣的方向，关注RNN版本在训练中的工作原理。
8. 模型可视化工具
可以通过使用Weights & Biases创建模型可视化工具，展现性能指标、预测结果和超参数等信息。
9. Stable Baselines与OpenAI Baselines的关系
Stable Baselines是基于OpenAI Baselines的改进强化学习算法实现库。Stable Baselines可以更方便地利用OpenAI Baselines的算法。
10. PPO2的性能问题
OpenAI在复现PPO算法的结果时遇到了性能挑战。OpenAI对openai/baselines进行了修订，不但解决了性能问题，还对算法进行了改进。
11. PPO2与PPO1的区分
PPO2是为GPU优化的实现版本，使用矢量化环境进行多进程。相比之下，PPO1使用MPI来进行多进程。
