H-PPO算法运行失败

[Root970103]

按照README 中介绍，执行ding -m serial_onpolicy -c dizoo/gym_hybrid/config/gym_hybrid_hppo_config.py -s 0 报错

软件版本： gym:0.25.1 gym-hybrid:0.02

请问可能是什么原因呢？

[PaParaZz1]

我们已经在 main 分支最新的 commit 中修复了这个问题，可以尝试下在你的环境中是否解决。

[Root970103]

我们已经在 main 分支最新的 commit 中修复了这个问题，可以尝试下在你的环境中是否解决。

OK. 我这边也可以成功运行啦！ 感谢～

[Root970103]

我这边尝试运行一段时间后报错。

能帮忙看下是什么原因吗？ @PaParaZz1

[PaParaZz1]

我这边尝试运行一段时间后报错。

能帮忙看下是什么原因吗？ @PaParaZz1

可能是 H-PPO 输出连续动作部分的 mu 和 sigma 优化出了问题变成了nan，这种情况不时会发生，可以考虑控制更小的学习率 or 添加更强的 grad norm

[Root970103]

我这边尝试运行一段时间后报错。 能帮忙看下是什么原因吗？ @PaParaZz1

可能是 H-PPO 输出连续动作部分的 mu 和 sigma 优化出了问题变成了nan，这种情况不时会发生，可以考虑控制更小的学习率 or 添加更强的 grad norm

目前这个算法运行状态一直是这种随机的吗？我看到文档 基准算法性能 中有对应的benchmark，请问是否有稳定的参数配置可以参考呢？

[PaParaZz1]

我这边尝试运行一段时间后报错。 能帮忙看下是什么原因吗？ @PaParaZz1

可能是 H-PPO 输出连续动作部分的 mu 和 sigma 优化出了问题变成了nan，这种情况不时会发生，可以考虑控制更小的学习率 or 添加更强的 grad norm

目前这个算法运行状态一直是这种随机的吗？我看到文档 基准算法性能 中有对应的benchmark，请问是否有稳定的参数配置可以参考呢？

不是随机的，应该是有一定概率某些随机种子下会出现问题，你可以尝试运行多个种子看看。我们这边这两天也会用这个 config 跑一个3个种子的实验确认看看

[puyuan1996]

我这边尝试运行一段时间后报错。 能帮忙看下是什么原因吗？ @PaParaZz1

可能是 H-PPO 输出连续动作部分的 mu 和 sigma 优化出了问题变成了nan，这种情况不时会发生，可以考虑控制更小的学习率 or 添加更强的 grad norm

目前这个算法运行状态一直是这种随机的吗？我看到文档 基准算法性能 中有对应的benchmark，请问是否有稳定的参数配置可以参考呢？

• 你好，我们已经确认了nan error出现的原因在于entropy_weight较小，hybrid action space的3维离散动作分布很快陷入了一个非常接近one-hot的分布，导致概率接近0的动作对应的log_prob为nan，因此出现你这里的报错。

• 目前我们通过增大entropy_weight到0.5，从而增加了agent的探索性，也即让3维离散动作分布在优化时也尽可能地接近均匀分布，从而避免了上述问题，同时我们在eval时也使用和collect一样的从分布中采样动作（即设置self._eval_model = model_wrap(self._model, wrapper_name='hybrid_reparam_multinomial_sample')，在129K train iteration时达到了收敛性能。具体的改动请参考这里的PR。

• 实验结果如下所示，其中clamp-10-10是指强制设置action_type['logit'].clamp(-10, 10)，可以保证entropy-weight较小时也不出现上述的nan问题，但是在entropy_weight较小时，会由于缺乏探索，性能不如目前的设置（entropy_weight=0.5）。