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1.模仿学习

把专家的示范数据，拆分成状态和动作对以后，就看到这些数据，看起来就是些有标记的数据。也就是说我们可以看到每一个状态上面，专家都做了什么动作？让机器学习连续动作的直观想法是，用一种监督学习的方式，可以把这个状态作为我们监督学习里面的样本，动作作为监督学习里面的标记，把我们的状态当成神经网络的输入，把神经网络输出当成动作，最后用期望的动作，教机器学习状态和动作之间的相对应关系。如果我们这里的动作是一个理想的动作，我们可以用一些分类的算法，如果这里是一个控制的动作，我们可以用一些回归的方法。
以CORL2017数据集为例
state： 图片
action：acc brake steer

2.模仿学习分类

2.1行为克隆2.2逆强化学习
（本文使用COLR数据集进行基于行为克隆的模仿学习）

3.代码

3.1使用行为克隆进行模仿学习的代码（（python+tensorflow）一个模板，了解一下大概流程，后面会有详细解析））
借鉴AI天才学院

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import numpy as np# 生成示例专家示范数据
def generate_expert_data(num_samples):states = np.random.rand(num_samples, 4)actions = np.random.rand(num_samples, 2)return states, actions# 构建行为克隆模型
def build_model(input_shape, output_shape):model = models.Sequential()model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=input_shape))model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))model.add(layers.Dense(output_shape))model.compile(optimizer='adam', loss='mse')return model# 训练行为克隆模型
def train_model(model, states, actions, epochs=50, batch_size=32):model.fit(states, actions, epochs=epochs, batch_size=batch_size)# 评估行为克隆模型
def evaluate_model(model, states, actions):loss = model.evaluate(states, actions)print(f"Evaluation loss: {loss}")# 主函数
if __name__ == "__main__":num_samples = 1000states, actions = generate_expert_data(num_samples)model = build_model((4,), 2)train_model(model, states, actions)evaluate_model(model, states, actions)

3.2CORL数据集的数据采集

对h5文件进行分析

import h5py
import pandas as pd
import osdef read_corl2017_h5(file_path):data = {}with h5py.File(file_path, 'r') as hf:# 遍历文件中的所有数据集并读取数据for key in hf.keys():data[key] = hf[key][:]return data# 替换为实际的文件路径
file_path = 'data_03664.h5'
train_file_path='G:\数据集\CORL2017ImitationLearningData\AgentHuman\SeqTrain'
val_file_path='G:\数据集\CORL2017ImitationLearningData\AgentHuman\Seqval'h5_files = os.listdir(train_file_path)image_dataset=[]
action_dataset=[]for i in range(len(h5_files)):#corl_data=image_files[i]corl_data = read_corl2017_h5(train_file_path+'/'+h5_files[i])#print(corl_data['targets'].shape)print(corl_data['rgb'][0].shape)for j in range(200):#每个数据包含200个图像+200*28个车辆参数corl_data['targets'][j][0]corl_data['targets'][j][1]corl_data['targets'][j][2]if corl_data['targets'][j][1]>0:break