【MARL】MADDPG + attention 实现（+论文解读）

导师让在MADDPG上加一个注意力机制，试了很多种，下面的参考的论文的效果最好，先把其思路记录下来。之后有时间再试试自注意力机制。github和实际上的attention 不一样，论文里并不是直接加进去，而是巧妙利用了注意力机制里的一些特性，重新定义了Q函数，达到了神奇的效果。MADDPG论文中定义的Q 为QQiusa∣aiuioiQQiusa∣aiuioi))

荒野火狐

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荒野火狐 · 2024-07-25 23:08:27 发布

文章目录

前言
注意力机制
论文里的attention
实现和修改

前言

导师让在MADDPG上加一个注意力机制，试了很多种，下面的参考的论文的效果最好，先把其思路记录下来。
之后有时间再试试自注意力机制。

参考论文：
Modelling the Dynamic Joint Policy of Teammates with Attention Multi-agent DDPG
论文代码：github

注意力机制

注意力机制是什么？最初是在NLP领域中为了解决lstm中序列的前后文本因为位置跨度大而不能理解正确输出后文的问题。
著名文章：Attention is all your need
讲的比较好的文章：
1.Transformer：注意力机制（attention）和自注意力机制（self-attention）的学习总结
2.详解Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention

我这里的个人理解：

注意力机制：Attention(Q, K, V) = softmax(Q*K^T/sqrt(d_k)) * V （以缩放点积注意力机制举例）

Q ：查询（自主性提示，有主观意识成分） K ：键（非自主性提示，客观存在的特征） V：值（K中实际信息，客观存在）
针对两条序列，Q 和 K （假设Q:5x1x6 ，K:5x3x6 ，V:5x3x6)
注：batch_size x len x hidden_dim
具象理解：其中Q中的1可以具象化为我要找的一件东西（这个东西有6个特征），K中的3为我已有的三件物品的线索（也有6个特征），我拿我心中这个东西的特征和线索特征去匹配。
5可以表示为我找了5次东西。

注意力分数 (打分器 ) attention_score：Q*K^T/sqrt(d_k) 对Q和K做一个加权求和，输出一个值，这个值可以说是Q和K的相似程度，两者相似程度越高，这个值就越大，并且其他不相似的元素也对其有贡献（即软注意力，硬注意力是0，1 关系）。
注：这里使用了缩放点积的方法：缩放：sqrt(d_k) （防止后续softmax过大以丧失梯度）点积：Q*K^T
关键疑问：为什么这里明明是矩阵乘法（行列元素对应相乘并相加：实际就是加权求和），确说成是点积（对应元素相乘）？
回答：矩阵乘法当的第一步是行列元素相乘，可以看作是对应行元素与对应列元素的点积。
此时：得到5x1x3
具象理解：其中1x3 可以看作我得到了这3个线索的相似度分数，假设分数[3,4,5]。

注意力权重 attention_weight ：softmax(Q*K^T/sqrt(d_k)) 对分数进行一个softmax函数，实际上就是把各个分数转换成（0，1）之间的概率分布，且其概率分布和为1。
此时：得到5x1x3
具象理解：其中1x3为输出的是我每个线索我要给予多少关注程度。假设是[0.2，0.3，0.5]。

注意力值 atten_value ：softmax(Q*K^T/sqrt(d_k)) * V 将关注度与V还是进行一个加权求和（矩阵乘法）
此时：5x1x6
具象理解：我第一个线索中对应的东西的6个特征均给予0.2程度的关心，第2个线索对应的东西的6个特征均给予0.3程度的关心，第3个是均给予0.5程度的关心。最后找到了这个‘东西’。
最后找到的东西和原来的东西不一样但相似度高，比方说：我想找青苹果，最后找到了红苹果（即本质一样）。
在翻译领域上的具体实现是：翻译：apple 为苹果。

总结：
输入：Q,K序列，返回：在不同K‘地址’的V‘物品’里‘合成的像Q的’物品’
该模型可以动态地决定在不同位置上分配多少注意力，从而关注更需要关注的特征。
K和Q的匹配过程决定了“在哪里看”，而V则决定了“看到什么”。

补充：K-head注意力机制：只是在注意力机制基础上，用到的hidden层变成了K个
比如：原来Q:5x1x6 -> Kx5x1x6 同理K，V也是。
最后输出前再堆叠（stack）一下->5x1x (6xK）
其他常见的做法：未来避免隐层变多造成的计算过慢，将原来的hidden切成（view）K个,比如说三个，5x1x6 -> 5x1x(2x3) 。
好处是让注意力不只是注意一个敌方，注意多个地方。

注：由于注意力机制的第一步和最后一步其实都是矩阵相乘(加权求和)，也就是matmul()或者mul().sum(-1)，所以会见到这两种代码的排列组合，不要怀疑，这两种写法都是对的。

自注意力机制：（施工中）
简单理解：
与注意力机制的区别在于：只输入一条序列，输入的Q，K一样，关注自己相似的地方。
具体：The animal didn’t cross the street,because it was too tired。这里animal 和 it 是同一个。

论文里的attention

参考论文：
Modelling the Dynamic Joint Policy of Teammates with Attention Multi-agent DDPG

回顾知识-MADDPG

1.MADDPG采用了集中式训练，分布式执行（centralized training with decentralized execution,CTDE）的框架集中式含义：在训练时使用所有智能体的状态和动作集合，并不是指训练出的critic网络一样。
疑问：为何训练出的critic网络不一样？答：每个智能体的奖励函数不一样，或者有可能done也不一样。
分布式含义：在执行时只使用当前智能体的状态，所以训练出的actor肯定不一样的。

2.采用Actor-Critic框架，如何训练critic和actor？
critic网络:用深度神经网络拟合动作价值函数。
与DDPG一样，使用TD(0)算法来迭代实现贝尔曼状态动作价值函数。

这里的TD目标实际上代替了总回报值Gt。
于是自然推出损失函数为当前动作价值和TD目标的均方差->以实现估计状态动作价值函数

具体理解：拟合的Q(s,a)为：当前长期回报总值，y为当前奖励值和下一步的未来长期回报值。
本质上是对未来回报的预测，告诉智能体在某个状态下采取某个动作的潜在好处。
TD目标值并不总是大于当前Q值估计，大于时，则说明某个状态好，小于时，则说明某个状态差。
TD目标的计算是为了提供一个更接近真实长期回报的估计，目标是正确认识到可以达到的Q值。
具象理解：相当于是训练一个评论家，告诉你，我最大可以拿到多少奖励。

actor网络：用深度神经网络拟合动作值/动作概率分布/动作均值和方差。

一般来说：即使用当前策略下的动作（替换经验池中抽取当前智能体的动作为当前状态下的动作），损失函数为-Q(s,a)->加上负号以使用梯度下降。实际实现Q值最大化，即回报值最大化。

具象理解：训练一个玩家，使奖励达到最大。

其他：使用A-C算法，取代了传统DQN算法中显示使用max a′Q(s t+1,a ′) 选取最大Q值的策略，而是学习了一个策略。
注：先更新critic,后更新actor有助于学习到更好的策略

讲解

没按文章顺序解读，按自己的理解解读

1.Q的定义

和实际上的attention 不一样，论文里并不是直接加进去，而是巧妙利用了注意力机制里的一些特性，重新定义了Q函数，达到了神奇的效果。

MADDPG论文中定义的Q 为
$Q = Q_i^u(s,a|a_i=u_i(o_i))$
其中u为actor的策略,s为所有智能体的状态,a为所有智能体的动作,u_i为当前智能体的策略。
这里的Q即在更新actor时要最大化的Q。
更新critic时的Q为 $Q = Q_i^u(s,a)$ ，即没有后续的条件( $a_i=u_i(o_i)$ )。

论文里定义的Q,将动作价值函数Q(s,a)定义为：（更新critic时的Q）
$Q = Q_i^{u_i|u_{-i}}(s,a_i)$
其中 $u_i$ 为当前actor的策略, $u_{-i}$ 表示其他智能体策略。
更新actor时和上述MADDPG一样，使用 $a_i=u_i(o_i)$ 。

论文是这样阐述的：
在这里插入图片描述
回想一下智能体的环境，都是被a（所有智能体的动作）来影响的，
那么，从智能体i的角度来看，即就是当前智能体的角度来看，我在s(所有智能体的状态)下做出自己动作（a_i）的结果，取决于其他智能体的动作。

论文作者意思就是说，这个环境都是被动作影响的，那么我的动作是在其他智能体的动作影响下的环境下做出的动作，那么我的动作实际上取决于其他智能体的动作。

因此将Q定义为如上形式。

2.Q的恒等式

此时，我们的目标是也就是最大化这个定义的Q值，也就是论文（下图）这个argmax的形式。
在这里插入图片描述
从数学上，因为在其他智能体采取其他动作的条件下 $u_{-i}$ ，意味着我们要考虑所有可能的动作组合的概率分布，故可以显式的写成上述（6）、（7）式。
$\Sigma_{\vec{a}_{-i}\in\vec{A}_{-i}}[\vec{\pi}_{-i}(\vec{a}_{-i}|s)Q_{i}^{\pi_{i}}(s,a_{i},\vec{a}_{-i})]$
A为动作空间。

由于要估计每个其他智能体的动作（即实现 $\Sigma_{\vec{a}_{-i}\in\vec{A}_{-i}}$ ）论文作者运用了K-head模块来估计。

即： $\Sigma_{\vec{a}_{-i}\in\vec{A}_{-i}}[Q_{i}^{\pi_{i}}(s,a_{i},\vec{a}_{-i})]$
可以写成（约等于）
$\sum_{k=1}^KQ_i^k(s,a_i|\vec{a}_{-i};w_i)$
wi为critic网络的参数。

作者这里说
这里由于在生成 $Q_i^k(s,a_i|\vec{a}_{-i};w_i)$ 时输入只有s和a_i，而a_-i，用一个额外的隐层h来实现，所以并没有写成 $Q_i^k(s,a_i,\vec{a}_{-i};w_i)$ 。

然而我查看了代码，感觉写成后者也没问题，因为在生成时，两者都输入了，且分别用了H和h的隐层。不过我支持作者这样的写法，原因稍后说。

而关于 $\Sigma_{\vec{a}_{-i}\in\vec{A}_{-i}}[\vec{\pi}_{-i}(\vec{a}_{-i}|s)]$ 的估计
则是作者富有想象力的体现了。

在这里插入图片描述
但是这里作者并没写为什么，所以一直很难搞懂。

作者使用 $W_i(w_i)$ 来近似所有其他智能体的动作概率分布，即 $\vec{\pi}_{-i}(\vec{A}_{-i}|s)$ ，此时问题变为如何近似 $W_i(w_i)$ 。而注意力机制天然适合生成概率分布。

最后Q估计为如下的形式：

在这里插入图片描述
等式左端的Q其就是在Q的定义里描述的Q。

3.论文里的attention

回顾注意力机制中，注意力权重的部分，即找出Q和K序列的相似的权重的序列。
其概率分布和为1，且能动态调整。

假设3个同质智能体，状态维度均为12，动作维度均为1。
此时作者让Q的查询的部分为其余智能体的动作组合(2)，K的键的部分为所有智能体状态和当前智能体动作(37)（ $Q_i^k(s,a_i|\vec{a}_{-i};w_i)$ ）。(这里键是客观实在，最后输出时也是只用到了键的s，a_i，所以我支持作者上述写法。)

按照本文上述注意力机制的描述，此时得到了一个2x37（即 $W_i(w_i)$ ）。即两个1x37，每个（1）其他智能体动作有37个线索，每个线索应该给多少关注[0.11,…,0.2]。

所以此时得到的权重，正好可以看成在维度(2x37)和后面 $Q_i^k$ （37xhidden）维度相同的其他智能体动作的概率值。
在这里插入图片描述
注：这里的K-head 和k-head注意力机制不同，这里仅仅是为了拟合多种不同的动作，所以只在键上做了K-head。

至于为什么这里可以拟合成其他智能体动作的概率（比较难理解，作者也没解释，只是说正好可以这样生成，生成了可以动态调整。）
个人理解：
当前智能体的动作取决于其他智能体的动作（和环境状态）（1.Q的定义上讲到）。
反过来，
所以其他智能体的动作取决于当前智能体的动作和所有状态，
也就是说和当前智能体的动作和所有状态相关，
而其他智能体的动作的概率值本来也是和当前智能体的动作和所有状态相关。
两者均相关于同一个东西，那么就可以理解成： A~C B~C => A~B
那么注意力权重就是给出的概率分布，就可以用来近似。
再进一步解释，这里作者在传入Q和K前，分别将数据先进行一个全连接，再进行一个激活函数（hi）处理，可能就是让神经网络尽可能的学习到这个近似。

最后一步，将两者加权求和，这一步和注意力机制的最后一步竟也是一样。
会有一种让人觉得这就是简单在用注意力机制的感觉，不过这里有理有据。

还有一点与attention不一样，注意力机制最后是权重与V加权求和，这里还是和键K相乘，因为这里的K的含义不一样，这里的论文里的K是 $Q_i^k(s,a_i|\vec{a}_{-i};w_i)$ 。

在这里插入图片描述

4.好处

至此，关键创新点，解读完了，其他基本和MADDPG一致，除了代码那里在更新critic那块还用了和MAAC一样的方法，（此论文发表比MAAC早，应该是早已有的方法）即求损失函数之和来更新critic。

此外，论文还解释了K在动作是离散空间下，不必是|A_-i|，因为只有一小部分的动作是重要的。
在这里插入图片描述

还研究了在连续空间下，K-head也是可以有效作用的。
在这里插入图片描述
最终的好处。
1.关注了其他智能体的动作来更新critic，缓解了环境非稳态的问题。
理由是在原来的算法下，不管其他队友的情况下，总有确定性的概率会导致相同的奖励和相同的下一个状态。

在这里插入图片描述
2.可以动态调节，动作的概率分布，更容易适用于不同策略（由于attention的性质），
即使其他智能体的策略，已经改变，当前的动作价值也不需要改变（因为已经学到了），提供了一个稳定的良好的Q值。
在这里插入图片描述
3.这种方法的近似，相当于以往Q= V+A的近似，比单单的全连接要好。

之后就是训练曲线展示，在合作导航和捕食者两个基准环境测试（maddpg论文里用的环境）下，证明了比MADDPG好。

实现和修改

当然，肯定是好的，因为我也用过了。
两者除了critic网络架构上的区别，其他参数均一致的情况下，且都调整为个人认为理想的网络层数的情况下，效果如下：（论文里的critic网路结构被我修改后的结果，修改前实验效果稍许不如）

结果展示

在这里插入图片描述
黄色为maddpg+attention
红色为maddpg。
可以看出黄色明显优于红色。

原论文代码：github
为方便理解代码，我将其先修改为一般的attention作为block参数共享的代码。
我这里的critic是单个单个更新的。环境是参照prttingzoo搭建的。

注意力机制基本上是可以即插即用的，x是cat(s，a)，只要把自己的network替换成如下形式就行。

一些得根据自己修改的地方
智能体数目：3
状态维度：12
动作维度：1
且这里的三个都是同样的状态维度和动作维度

论文版本的代码，
至于agent_id，agents，只是为了得到当前智能体是第几个智能体agent_id_index，
我这里是agent_id 是智能体的名字’Red-0’
agents是keys是agent_id，values是agent类的字典。

原论文代码翻改版

class Attention2(nn.Module):
    def __init__(self, encoder_input_dim, decoder_input_dim, hidden_dim, head_count):
        super(Attention2, self).__init__()
        self.fc_encoder_input = nn.Linear(encoder_input_dim, hidden_dim)
        self.fc_encoder_heads = nn.ModuleList([nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim) for _ in range(head_count)])
        self.fc_decoder_input = nn.Linear(decoder_input_dim, hidden_dim)

    def forward(self, encoder_input, decoder_input):
        ''' encoder_input 由所有智能体的状态和当前智能体动作组成，decoder_input 由其余智能体的动作组成'''
        # encoder_input shape: (batch_size, input_dim)
        encoder_h = F.relu(self.fc_encoder_input(encoder_input))
        # encoder_h shape: (batch_size, hidden_dim)

        encoder_heads = torch.stack([F.relu(head(encoder_h)) for head in self.fc_encoder_heads], dim=0)
        # encoder_heads shape: (head_count, batch_size, hidden_dim)

        # decoder_input shape: (batch_size, input_dim)
        decoder_H = F.relu(self.fc_decoder_input(decoder_input))
        # decoder_H shape: (batch_size, hidden_dim)

        ''' enocde_heads 用作键值对 decoder_H 用作查询 '''
        scores = torch.sum(torch.mul(encoder_heads, decoder_H), dim=2)
        # scores shape: (head_count, batch_size)

        attention_weights = F.softmax(scores.permute(1, 0), dim=1).unsqueeze(2)
        # attention_weights shape: (batch_size, head_count, 1)

        contextual_vector = torch.matmul(encoder_heads.permute(1, 2, 0), attention_weights).squeeze()
        # contextual_vector shape: (batch_size, hidden_dim)

        return contextual_vector

class MLPNetworkWithAttention2(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim,hidden_dim = 128 ,head_count = 8 ):
        super(MLPNetworkWithAttention2, self).__init__()
        #self.args = args # 3为智能体个数 12为状态维度 1为动作维度 
        self.fc_obs = nn.Linear(12, hidden_dim) 
        self.fc_action = nn.Linear(1, hidden_dim)
        self.attention_modules = Attention2(hidden_dim * (3 + 1), hidden_dim * (3 - 1),hidden_dim, head_count)  #3为智能体数量
        self.fc_qvalue = nn.Linear(hidden_dim, out_dim) 

    def forward(self, x, agent_id, agents):
        agent_id_list = list(agents.keys())
        agent_id_index = agent_id_list.index(agent_id) #获取agent_id在agents中的索引 按照顺序排
        agent_n = len(agent_id_list) #智能体数量3 #12为state_dim #3*12=36
        
        out_obs_list = [F.relu(self.fc_obs(x[:,:12])) , F.relu(self.fc_obs(x[:,12:24])) , F.relu(self.fc_obs(x[:,24:36]))]               
        # out_obs_list shape: [(batch_size, hidden_dim), ...] #即 batch_size * hidden_dim * agent_count

        out_action_list = [F.relu(self.fc_action(x[:,36:37])) , F.relu(self.fc_action(x[:,37:38])) , F.relu(self.fc_action(x[:,38:39]))]
        # out_action_list shape: [(batch_size, hidden_dim), ...]

        encoder_input = torch.cat(out_obs_list + [out_action_list[agent_id_index]], dim=1)
        # encoder_input shape: (batch_size, hidden_dim * (agent_count + 1))

        decoder_input = torch.cat(out_action_list[:agent_id_index] + out_action_list[agent_id_index+1:], dim=1)
        # decoder_input shape: (batch_size, hidden_dim * (agent_count - 1))

        contextual_vector = self.attention_modules(encoder_input, decoder_input)
        # contextual_vector shape: (batch_size, hidden_dim)

        qvalue = self.fc_qvalue(contextual_vector)
        # qvalue shape: (batch_size, 1)

        return qvalue

修改后

我修改后的，
由于，我发现这里注意力机制中的隐层维度会随着智能体数量的提高而变高，可能会造成过拟合的现象，以及认为传入Q,K的数据，不需要进行relu的操作，因为在attention机制里已有一层relu，故修改如下：

## 注意力机制改2_ --Modelling the Dynamic Joint Policy of Teammates with Attention Multi-agent DDPG 论文 改版
class Attention2_(nn.Module):
    def __init__(self, encoder_input_dim, decoder_input_dim, hidden_dim, head_count):
        super(Attention2_, self).__init__()
        self.fc_encoder_input = nn.Linear(encoder_input_dim, hidden_dim)
        self.fc_encoder_heads = nn.ModuleList([nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim) for _ in range(head_count)]) ##
        self.fc_decoder_input = nn.Linear(decoder_input_dim, hidden_dim)

    def forward(self, encoder_input, decoder_input):
        ''' encoder_input 由所有智能体的状态和当前智能体动作组成，decoder_input 由其余智能体的动作组成'''
        # encoder_input shape: (batch_size, input_dim)
        encoder_h = F.relu(self.fc_encoder_input(encoder_input))
        # encoder_h shape: (batch_size, hidden_dim)

        encoder_heads = torch.stack([F.relu(head(encoder_h)) for head in self.fc_encoder_heads], dim=0)
        # encoder_heads shape: (head_count, batch_size, hidden_dim)

        # decoder_input shape: (batch_size, input_dim)
        decoder_H = F.relu(self.fc_decoder_input(decoder_input))
        # decoder_H shape: (batch_size, hidden_dim)
        ''' enocde_heads 用作键值对 decoder_H 用作查询 '''
        scores = torch.sum(torch.mul(encoder_heads, decoder_H), dim=2)
        # scores shape: (head_count, batch_size) <- before sum (head_count, batch_size, hidden_dim) 

        attention_weights = F.softmax(scores.permute(1, 0), dim=1).unsqueeze(2)
        # attention_weights shape: (batch_size, head_count, 1)

        contextual_vector = torch.matmul(encoder_heads.permute(1, 2, 0), attention_weights).squeeze()
        # contextual_vector shape: (batch_size, hidden_dim)

        return contextual_vector
        
class MLPNetworkWithAttention2_(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim , hidden_dim = 128 ,head_count = 8 ):
        '''
        在Attention2中 hidden_dim = 128 ,head_count = 8  效果最好
        '''
        super(MLPNetworkWithAttention2_, self).__init__()
        '''
        #self.args = args # 3为智能体个数 12为状态维度 1为动作维度 
        self.fc_obs = nn.Linear(12, hidden_dim) 
        self.fc_action = nn.Linear(1, hidden_dim)
        '''
        self.attention_modules = Attention2_(hidden_dim , hidden_dim ,hidden_dim, head_count) 
        self.fc_qvalue = nn.Linear(hidden_dim, out_dim) 

        #所有智能体的状态和当前智能体动作 维度
        self.fc1 = torch.nn.Linear(37, hidden_dim)
        #其余智能体的动作 维度
        self.fc2 = torch.nn.Linear(2, hidden_dim)
        self.fc3 = torch.nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        

    def forward(self, x,agent_id,agents):
        agent_id_list = list(agents.keys())
        agent_id_index = agent_id_list.index(agent_id) #获取agent_id在agents中的索引 按照顺序排
        agent_n = len(agent_id_list) #智能体数量 #12为state_dim #3*12=36

        '''改
        out_obs_list = [F.relu(self.fc_obs(x[:,:12])) , F.relu(self.fc_obs(x[:,12:24])) , F.relu(self.fc_obs(x[:,24:36]))]               
        # out_obs_list shape: [(batch_size, hidden_dim), ...] #即 batch_size * hidden_dim * agent_count
        out_action_list = [F.relu(self.fc_action(x[:,36:37])) , F.relu(self.fc_action(x[:,37:38])) , F.relu(self.fc_action(x[:,38:39]))]
        # out_action_list shape: [(batch_size, hidden_dim), ...]
        encoder_input = torch.cat(out_obs_list + [out_action_list[agent_id_index]], dim=1)
        # encoder_input shape: (batch_size, hidden_dim * (agent_count + 1))
        decoder_input = torch.cat(out_action_list[:agent_id_index] + out_action_list[agent_id_index+1:], dim=1)
        # decoder_input shape: (batch_size, hidden_dim * (agent_count - 1))
        '''

        # 所有智能体的动作对应列
        action_list = [x[:,36:37],x[:,37:38],x[:,38:39]]     
        encoder_input = self.fc1(torch.cat((x[:,:self.all_obs_dim],action_list[agent_id_index]),1)) #batch_size * 37 -> batch_size * hidden_dim
        decoder_input = self.fc2(torch.cat((action_list[:agent_id_index]+action_list[agent_id_index+1:]),1)) #batch_size * 2 -> batch_size * hidden_dim

        # 要满足 encoder_input shape: (batch_size, hidden_dim) decoder_input shape: (batch_size, hidden_dim) 
        contextual_vector = self.attention_modules(encoder_input, decoder_input)
        # contextual_vector shape: (batch_size, hidden_dim)
        t1 = F.relu(self.fc3(contextual_vector))

        qvalue = self.fc_qvalue(t1)
        # qvalue shape: (batch_size, 1)

        return qvalue

原maddpg代码

class MLPNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim,hidden_dim_1=256, hidden_dim_2=128,non_linear=nn.ReLU()):
        super(MLPNetwork, self).__init__()

        self.net = nn.Sequential(
            nn.Linear(in_dim, hidden_dim_1),
            non_linear,
            nn.Linear(hidden_dim_1, hidden_dim_2),
            non_linear,
            nn.Linear(hidden_dim_2, out_dim),
        ).apply(self.init) #apply(self.init)是在初始化模块的权重和偏置时调用init方法

    @staticmethod
    def init(m):
        """init parameter of the module"""
        gain = nn.init.calculate_gain('relu') #zh-cn:计算增益
        if isinstance(m, nn.Linear):
            torch.nn.init.xavier_uniform_(m.weight, gain=gain)#这行代码使用 Xavier 均匀分布初始化方法来初始化模块的权重（m.weight）。Xavier 初始化方法旨在使得网络各层的激活值和梯度的方差在传播过程中保持一致，有助于加速网络的收敛。gain 参数是根据 ReLU 激活函数的特性调整的。
            m.bias.data.fill_(0.01) #zh-cn:这行代码使用常数 0.01 来初始化模块的偏置（m.bias）。

    def forward(self, x):
        return self.net(x)

我是把上述代码替换为上述修改版，运行代码得到的结果展示。

效果确实是有的。

–2024.11.1 更新–

代码实现在：FreeR中的MADDPG_simple_with_tricks.py
其中Attention则实现在ATT.py

效果出现不好的问题

这次我重新实现了这个attention，并在pettingzoo环境下的simple_spread_v3，再多次调教后，发现效果并没有之前那么好，
seed=100时，设置agent的环境个数为5，效果如下：（_22 为raw原始论文版本，_4为我的修改版本）
其中ATT_critic的参数设置如下：

hidden_dim = 128 ,head_count = 4

发现，critic改成raw原始论文版本的ATT，效果并不好，而且时间很长，而我的修改版本，则效果上差不多，但是也慢了不少。
在这里插入图片描述
回头再看论文代码：github，发现此代码也并不是官方的代码，也是另外一个人重新实现的代码，而根据它的实验结果来看，发现，在有些情况下，它的效果也不如原MADDPG。
此环境应该表示是训练24个机器人：