Tensorflow 强化学习 RNN 在使用 GradientTape 优化后返回 NaN答案

【问题标题】：Tensorflow Reinforcement Learning RNN returning NaN's after Optimization with GradientTapeTensorflow 强化学习 RNN 在使用 GradientTape 优化后返回 NaN
【发布时间】：2020-09-12 10:26:46
【问题描述】：

def create_example_model():
    tf.keras.backend.set_floatx('float64')
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(128, input_shape=((60, len(df_train.columns)))))

    model.add(Dense(64, activation='relu'))

    model.add(Dense(3, activation=None))

    return model

def choose_action(model, observation):
    observation = np.expand_dims(observation, axis=0)

    logits = model.predict(observation)

    prob_weights = tf.nn.softmax(logits).numpy()

    action = np.random.choice(3, size=1, p=prob_weights.flatten())[0]

    return action

def train_step(model, optimizer, observations, actions, discounted_rewards):
    with tf.GradientTape() as tape:

        logits = model(observations)

        loss = compute_loss(logits, actions, discounted_rewards)

        grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
        optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))

learning_rate = 1e-3
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate)
env = TradingEnv(rnn_ready_array)

model = create_example_model()
memory = Memory()
info_list = []

for i_episode in range(10):
    observation = env.reset()
    memory.clear()

    while True:
        action = choose_action(model, observation)
        next_observation, reward, done, info = env.step(action)
        info_list.append(info)
        memory.add_to_memory(observation, action, reward)
        if done:
            total_reward = sum(memory.rewards)
            train_step(model, optimizer,
                 observations=np.array(memory.observations),
                 actions=np.array(memory.actions),
                 discounted_rewards = discount_rewards(memory.rewards))

            memory.clear()
            break
        observation = next_observation

我正在使用 Tensorflow 2.0 进行强化学习项目；代码格式来自麻省理工学院的一个在线课程，我正在尝试适应我自己的项目。我是 Tensorflow 2.0 的新手，我无法从文档中了解为什么会出现这个问题。问题是当我运行强化学习过程时，

第一集总是会成功完成。
总是会成功地从模型中生成新的观察结果。
第二集时，网络会一直输出：[NaN, NaN, NaN]

我发现的一些调试信息应该会有所帮助：如果我注释掉优化行 'grads = tape.gradient(...)' 和 'optimizer.apply_gradients(...)' 脚本将运行完成无错误（尽管它显然没有做任何有用的事情没有优化） .这向我表明优化过程正在以导致问题的方式更改模型。我试图只包含调试所需的功能；如果有任何可能需要调试的更多信息，我很乐意在编辑中添加其他信息。

【问题讨论】：

标签： python deep-learning tensorflow2.0 recurrent-neural-network reinforcement-learning

【解决方案1】：

经过数小时检查和重新检查各种容器后，我意识到折扣奖励功能无法正常工作，在这种情况下返回 NaN。问题已解决:)

【讨论】：