baselines算法库baselines/common/input.py模块分析

baselines算法库baselines/common/input.py模块代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from gym.spaces import Discrete, Box, MultiDiscrete

def observation_placeholder(ob_space, batch_size=None, name='Ob'):
    '''
    Create placeholder to feed observations into of the size appropriate to the observation space

    Parameters:
    ----------

    ob_space: gym.Space     observation space

    batch_size: int         size of the batch to be fed into input. Can be left None in most cases.

    name: str               name of the placeholder

    Returns:
    -------

    tensorflow placeholder tensor
    '''

    assert isinstance(ob_space, Discrete) or isinstance(ob_space, Box) or isinstance(ob_space, MultiDiscrete), \
        'Can only deal with Discrete and Box observation spaces for now'

    dtype = ob_space.dtype
    if dtype == np.int8:
        dtype = np.uint8

    return tf.placeholder(shape=(batch_size,) + ob_space.shape, dtype=dtype, name=name)


def observation_input(ob_space, batch_size=None, name='Ob'):
    '''
    Create placeholder to feed observations into of the size appropriate to the observation space, and add input
    encoder of the appropriate type.
    '''

    placeholder = observation_placeholder(ob_space, batch_size, name)
    return placeholder, encode_observation(ob_space, placeholder)

def encode_observation(ob_space, placeholder):
    '''
    Encode input in the way that is appropriate to the observation space

    Parameters:
    ----------

    ob_space: gym.Space             observation space

    placeholder: tf.placeholder     observation input placeholder
    '''
    if isinstance(ob_space, Discrete):
        return tf.to_float(tf.one_hot(placeholder, ob_space.n))
    elif isinstance(ob_space, Box):
        return tf.to_float(placeholder)
    elif isinstance(ob_space, MultiDiscrete):
        placeholder = tf.cast(placeholder, tf.int32)
        one_hots = [tf.to_float(tf.one_hot(placeholder[..., i], ob_space.nvec[i])) for i in range(placeholder.shape[-1])]
        return tf.concat(one_hots, axis=-1)
    else:
        raise NotImplementedError

可以看到input.py模块中一共有三个函数，其中只有一个函数对外提供服务，也就是 observation_input 。

可以看到observation_placeholder函数和encode_observation函数都已经被observation_input函数包装到了一起。

在observation_placeholder函数中根据传入的 env.observation_space变量即可生成对应shape的tf.placeholder变量:

return tf.placeholder(shape=(batch_size,) + ob_space.shape, dtype=dtype, name=name)

也就是说observation_input函数中的placeholder已经是tf.placeholder类型的了。

encoder_observation 函数根据gym.spaces.observation_space的类型对tf.placeholder进行reshape操作，而tf.placeholder已经是TensorFlow的tensor变量，因此这里对tf.placeholder的操作都是在图中的构建操作，属于TensorFlow的操作。

根据encoder_observation中的代码：

我们可以知道对placeholder的reshape操作主要是对gym.space.observation_space属于Discrete和MultiDiscrete类型进行的。

如果传入的gym.space.observation_space为Discrete类型则对其对应的placeholder进行  tf.one_hot  操作，即：

tf.one_hot(placeholder, ob_space.n)

如果传入的gym.space.observation_space为MultiDiscrete类型则对其对应的placeholder中的每个Discrete进行  tf.one_hot  操作然后在concat拼接，即：

one_hots = [tf.to_float(tf.one_hot(placeholder[..., i], ob_space.nvec[i])) for i in range(placeholder.shape[-1])]
return tf.concat(one_hots, axis=-1)

其中，如果gym.space.observation_space为Discrete，则其observation空间的大小为env.observation_space.n 。

其中，如果gym.space.observation_space为MultiDiscrete，则其包含的第i个Discrete对应的observation空间的大小为env.observation_space.nvec[i] 。

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observation_input函数返回的两个变量，其中placeholder是为了给网络feed数据的，而对placeholder进行reshape后的变量是为了方便后面构建神经网络的。

可以知道在gym中gym.space.MultiDiscrete主要是任天堂的游戏使用的，Nintendo Game Controller 。

import gym

env_space=gym.spaces.MultiDiscrete([ 5, 2, 2 ])

for i in range(env_space.shape[-1]):
    print(env_space.nvec[i])

可以看到MultiDiscrete中的每个Discrete的空间大小使用nvec对应的索引查询。

一般，gym的常见observation空间类型有：

gym.space.Box

gym.spaces.Discrete

gym.spaces.MultiDiscrete

gym.spaces.MultiBinary

gym.spaces.Tuple

gym.spaces.Dict

其中：

gym.spaces.Box

gym.spaces.Discrete

gym.spaces.MultiDiscrete

gym.spaces.MultiBinary

对应的observation均为np.array类型，在这里：

gym.spaces.Discrete

gym.spaces.MultiDiscrete

由于状态空间可以进行one_hot处理以便于后面的计算，因此在common/input.py模块中的obervation_input函数对这样的情况进行处理，对原始的placeholder进行one_hot处理。

由于gym.spaces.MultiBinary没法进行one_hot操作，而observation_space属于类型：gym.spaces.Tuple和gym.spaces.Dict本身已经在baselines库中的其他模块被处理，由于在baselines库中已经对gym的env的observation进行了包装处理，所以可以保证在env.step和env.reset后获得的observation一定是np.arrray类型的，也就是说gym.spaces.Dict和gym.spaces.Tuple类型已经被处理了，feed给神经网络的observation只能是：gym.spaces.Box、gym.spaces.Discrete、gym.spaces.MultiDiscrete、gym.spaces.MultiBinary类型。

查看了一下baselines库的源码对env.observation的处理的代码，该部分代码在common/vec_env/util.py代码中，在该代码中如果observation_space如果是 gym.spaces.Dict和gym.spaces.Tuple则均转为gym.spaces.Dict类型，其中gym.spaces.Tuple转为gym.spaces.Dict时key用从0开始的数字代替，也就是说baselines库中没有对gym.spaces.Dict和gym.spaces.Tuple类型的observation进行过多的处理，也就是说如果原生的env环境为gym.spaces.Dict和gym.spaces.Tuple则传给算法模块的env类型也只能是gym.spaces.Dict类型，这时如果对这样的observation生成的gym.spaces.Dict类型的observation进行placeholder操作则会报错：

 或者说在deepq算法中baselines库只能接收的observation类型只可以为gym.spaces.Discrete、gym.spaces.Box、gym.spaces.MultiDiscrete 。

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