turns-00053.parquet:53634
d913cc964fd51ceebd5fc52bdegenerate_repetitionAbsentFinal dense release
USER
You have specified a mini-batch size of 32, but because the `RolloutBuffer` is of size `n_steps * n_envs = 27`, after every 0 untruncated mini-batches, there will be a truncated mini-batch of size 27 We recommend using a `batch_size` that is a factor of `n_steps * n_envs`. Info: (n_steps=27 and n_envs=1)
ASSISTANT
Ошибка, о которой вы сообщаете, возникает из-за того, что значение `batch_size`, которое вы указали, не является делителем размера `RolloutBuffer`, то есть `n_steps * n_envs`. В вашем случае, поскольку `n_envs` равно 1, `RolloutBuffer` равен `n_steps`.
Давайте разберемся подробнее:
1. **Проблема**: Ошибка указывает, что заданный `batch_size` (в данном случае, 32) больше, чем `n_steps` (27), и не является его делителем. Это означает, что `batch_size` должен быть меньше или равен `n_steps` и делить его нацело.
2. **Решение**: Вам нужно убедиться, что `batch_size` выбирается из допустимых значений, которые являются делителями `n_steps`. Чтобы это сделать, вы можете осуществлять проверку и выбирать только те значения, которые удовлетворяют этому критерию.
### Обновленный код
Мы будем использовать заранее определенные значения для `n_steps` и соответствующие делители для `batch_size`. Таким образом, можно будет избежать ошибок:
```python
import optuna
from stable_baselines3 import PPO
def get_possible_n_steps():
"""Функция для возвращения фиксированного диапазона допустимых значений для n_steps."""
return [16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024, 2048, 4096] # Подберите значения по вашему усмотрению
def get_divisors(n):
"""Функция для получения делителей числа n."""
return [i for i in range(1, n + 1) if n % i == 0]
def objective(trial):
# Оптимизация n_steps из фиксированного диапазона
n_steps = trial.suggest_categorical('n_steps', get_possible_n_steps())
# Получаем делители, соответствующие выбранному n_steps
divisors = get_divisors(n_steps)
# Используем suggest_categorical для выбора batch_size только из делителей n_steps
batch_size = trial.suggest_categorical('batch_size', divisors)
learning_rate = trial.suggest_float('learning_rate', 1e-6, 1e-1, log=True)
gamma = trial.suggest_float('gamma', 0.9, 1.0)
model = PPO('MlpPolicy', env, n_steps=n_steps, learning_rate=learning_rate,
batch_size=batch_size, verbose=0)
try:
model.learn(total_timesteps=30000)
# Тестирование модели для получения вознаграждения
obs = env.reset()
total_reward = 0.0
done = False
while not done:
action, _states = model.predict(obs)
obs, reward, done, info = env.step(action)
total_reward += reward
return float(total_reward) # Возвращаем скалярное значение
except Exception as e:
print(f"An error occurred during training: {e}")
return float('-inf') # Возвращаем отрицательное бесконечное значение в случае ошибки
study = optuna.create_study(direction='maximize')
study.optimize(objective, n_trials=100)
print("Best hyperparameters: ", study.best_params)
```
### Важные моменты:
1. **Фиксированный набор `n_steps`**: Мы выбираем `n_steps` из фиксированного набор, что позволяет заранее определить допустимые значения.
2. **Делители для `batch_size`**: После выбора `n_steps` мы вычисляем его делители и используем их для выбора `batch_size` через `suggest_categorical`.
Эта структура обеспечивает, что все выбранные гиперпараметры соответствуют друг другу, что уменьшает вероятность возникновения ошибок во время обучения. Убедитесь, что выбранные вами значения для `n_steps` и соответствующие делители имеют смысл в контексте вашей задачи.