构建一个简单的卷积神经网络，使用DRL框架tianshou匹配DQN算法

在之前的文章中，我们做了如下工作： 如何设计一个类flappy-bird小游戏：【python实战】使用pygame写一个flappy-bird类小游戏 | 设计思路+项目结构+代码详解|新手向 DFS 算法是怎么回事，我是怎么应用于该小游戏的：【深度优先搜索】一个实例+两张动图彻底理解DFS|DFS与BFS的区别|用DFS自动控制我们的小游戏 BFS 算法是怎么回事，我是怎么应用于该小游戏的：【广度优先搜索】一个实例+两张动图彻底理解BFS|思路+代码详解|用DFS自动控制我们的小游戏 强化学习为什么有用？其基本原理：无需公式或代码，用生活实例谈谈AI自动控制技术“强化学习”算法框架 本节开 在本篇文章中，我们将探讨如何使用深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）框架tianshou来构建一个简单的卷积神经网络，并将其应用于匹配DQN（Deep Q-Network）算法，实现对一个小游戏的自动控制。在此之前，我们已经了解了如何设计一个基于Python的Flappy Bird类小游戏，以及如何应用DFS（深度优先搜索）和BFS（广度优先搜索）算法。现在，我们将转向更复杂的AI控制技术——强化学习。 强化学习是一种机器学习方法，通过与环境的交互，学习如何执行动作以最大化长期奖励。在这个过程中，代理（Agent）学习一个策略，即根据当前状态选择最佳行动。DQN是强化学习中的一种算法，它结合了Q-learning和深度学习，允许代理学习在一个高维状态空间中的最优策略。 我们需要创建一个与游戏环境交互的Wrapper，这里是`gym_wrapper.py`中的`AmazingBrickEnv`类。这个Wrapper负责将游戏状态转换为可以输入到神经网络的形式，并定义奖励机制。例如，如果代理在执行动作后碰撞到障碍物，它会收到负奖励；若无事发生，则获得小奖励；得分时则获得正奖励。 接下来，我们将构建卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。CNN在处理图像数据方面表现出色，能够提取特征并进行分类或预测。在这个例子中，我们定义了一个简单的CNN模型，包含三个卷积层（`conv1`, `conv2`, `conv3`）和两个全连接层（`fc1`, `fc2`）。每个卷积层后都跟有最大池化操作，用于降低维度并捕获更高级别的特征。卷积层的参数如`nn.Conv2d`所示，定义了输入和输出通道数、卷积核大小以及步长。 在训练过程中，每两帧图像作为一次状态输入，通过CNN进行处理，输出对应于每个可能动作的Q值。Q值表示在当前状态下执行某个动作后的预期累积奖励。网络的训练目标是最小化预测Q值与实际Q值（目标网络提供的）之间的差距，这是通过优化损失函数（通常是均方误差）实现的。 使用tianshou库可以帮助简化DQN的实现。tianshou是一个强大的、模块化的强化学习框架，提供了多种算法的实现，包括DQN。我们可以利用其内置的功能，如经验回放缓冲区、目标网络同步和学习率调整等，来训练我们的模型。 在实际代码中，我们需要导入相关库，设置游戏状态，然后创建`AmazingBrickEnv`环境。接下来，定义神经网络模型，配置DQN算法的参数，比如学习率、探索策略（例如ε-greedy策略）和经验回放缓冲区的大小。然后，通过tianshou的训练接口进行训练，同时监控和评估模型性能。 本文介绍了一个使用深度强化学习框架tianshou构建简单卷积神经网络，并应用DQN算法来实现游戏自动控制的过程。通过这样的实践，我们可以更好地理解强化学习和DQN的工作原理，以及如何将它们应用于解决实际问题。