没问题，以下是一个简单的 Python 范例，使用 openai 的 gym 作为范例的 PPO 演算法
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import gym

class Policy(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Policy, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.logstd = nn.Parameter(torch.zeros(output_size))

    def forward(self, x):
        x = torch.tanh(self.fc1(x))
        mu = self.fc2(x)
        std = torch.exp(self.logstd)
        dist = torch.distributions.Normal(mu, std)
        return dist

def clipped_surrogate(policy, old_policy, states, actions, advantages, eps=0.2):
    dist = policy(states).log_prob(actions)
    old_dist = old_policy(states).log_prob(actions)

    # Compute the ratio of the new and old policy
    ratio = torch.exp(dist - old_dist)

    # Compute the surrogate loss
    clipped_ratio = torch.clamp(ratio, 1 - eps, 1 + eps)
    surrogate = torch.min(ratio * advantages, clipped_ratio * advantages)

    # Compute the mean loss and return it
    return -surrogate.mean()

def train(env_name='CartPole-v1', hidden_size=32, lr=1e-3, gamma=0.99, eps=0.2, K=3, T=20, max_steps=1000, episodes=50):
    env = gym.make(env_name)
    input_size = env.observation_space.shape[0]
    output_size = env.action_space.shape[0]
    policy = Policy(input_size, hidden_size, output_size)
    old_policy = Policy(input_size, hidden_size, output_size)
    optimizer = optim.Adam(policy.parameters(), lr=lr)

    for episode in range(episodes):
        state = env.reset()
        done = False
        total_reward = 0
        t = 0

        while not done and t < max_steps:
            # Collect data
            action_dist = policy(torch.tensor(state).float())
            action = action_dist.sample()
            next_state, reward, done, _ = env.step(action.numpy())
            advantage = 0

            for k in range(K):
                # Compute advantage
                value = reward + gamma * old_policy(torch.tensor(next_state).float()).log_prob(policy(torch.tensor(next_state).float()).sample())
                advantage += value - policy(torch.tensor(state).float()).log_prob(torch.tensor(action).float()).detach()

                # Update old policy
                old_policy.load_state_dict(policy.state_dict())

            # Update policy
            advantage /= K
            loss = clipped_surrogate(policy, old_policy, torch.tensor(state).float(), torch.tensor(action).float(), advantage, eps=eps)
            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()

            # Update state and total reward
            state = next_state
            total_reward += reward
            t += 1

            if t % T == 0:
                # Update old policy every T steps
                old_policy.load_state_dict(policy.state_dict())

        print("Episode: {}, total reward: {}".format(episode, total_reward))

    env.close()

train()

```
เปิดใช้งาน Python อีกครั้ง openai ของยิม PPO 演算法 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import class gym class Policy(nn.Module): def __init__(ตนเอง, input_size, Hidden_size, output_size): super(นโยบาย, ตนเอง).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size,hided_size) self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size) self.logstd = nn .Parameter(torch.zeros(output_size)) def ไปข้างหน้า (self, x): x = torch.tanh(self.fc1(x)) mu = self.fc2(x) std = torch.exp(self.logstd) dist = torch.distributions.Normal(mu, std) return dist def clipped_surrogate(policy, old_policy, state, actions, advantage, eps=0.2): dist = Policy(states).log_prob(actions) old_dist = old_policy(states).log_prob (การกระทำ) # คำนวณอัตราส่วนของอัตราส่วนนโยบายใหม่และเก่า = torch.exp(dist - old_dist) # คำนวณการสูญเสียตัวแทนเสมือน clipped_ratio = torch.clamp(อัตราส่วน, 1 - eps, 1 + eps) ตัวแทน = torch.min( ratio * ข้อดี, clipped_ratio * ข้อดี) # คำนวณการสูญเสียเฉลี่ยแล้วส่งคืน -surrogate.mean() def train(env_name='CartPole-v1', Hidden_size=32, lr=1e-3, gamma=0.99, eps= 0.2, K=3, T=20, max_steps=1,000, ตอน=50): env = gym.make(env_name) input_size = env.observation_space.shape[0] output_size = env.action_space.shape[0] นโยบาย = นโยบาย (input_size, Hidden_size, output_size) old_policy = Policy(input_size, Hidden_size, output_size) เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ = optim.Adam(policy.parameters(), lr=lr) สำหรับตอนที่อยู่ในช่วง (ตอน): state = env.reset() เสร็จสิ้น = False Total_reward = 0 t = 0 ขณะที่ยังไม่เสร็จสิ้น และ t < max_steps: # รวบรวมข้อมูล action_dist = Policy(torch.tensor(state).float()) action = action_dist.sample() next_state, รางวัล, เสร็จสิ้น, _ = env. ขั้นตอน (action.numpy ()) ความได้เปรียบ = 0 สำหรับ k ในช่วง (K): # ค่าความได้เปรียบในการคำนวณ = รางวัล + gamma * old_policy(torch.tensor(next_state).float()).log_prob(policy(torch.tensor( next_state).float()).sample()) ข้อได้เปรียบ += ค่า - นโยบาย (torch.tensor (state).float()).log_prob(torch.tensor(action).float()).detach() # อัปเดต นโยบายเก่า old_policy.load_state_dict(policy.state_dict()) # อัปเดตข้อได้เปรียบของนโยบาย /= K loss = clipped_surrogate(policy, old_policy, torch.tensor(state).float(), torch.tensor(action).float(), advantage , eps=eps) Optimizer.zero_grad() loss.backward() Optimizer.step() # อัปเดตสถานะและสถานะรางวัลรวม = next_state Total_reward += รางวัล t += 1 ถ้า t % T == 0: # อัปเดตนโยบายเก่าทุกๆ T ขั้นตอน old_policy.load_state_dict(policy.state_dict()) พิมพ์ ("ตอน: {}, รางวัลทั้งหมด: {}".format (ตอน, Total_reward)) env.close() train() ```
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence