Transformer进行路径预测的挑战与预训练模型的应用的惨痛教训及思考

Transformer进行路径预测的挑战与预训练模型的应用的惨痛教训及思考

我的实验

周末写了个使用transformer预测路径的代码，本来想应该可以work，但是训练后结果很差，搜不到路，而且路径穿墙。Transformer模型在多个领域表现出色，尤其是在自然语言处理和计算机视觉中。没想到当应用于路径预测任务时，尤其是在强化学习和动态环境中，会遇到损失函数不收敛的问题，下面是我的一些代码和思考。

引言

路径预测是机器人导航和自主驾驶等领域的核心任务。在复杂的环境中，机器人需要实时计算从起点到终点的最优路径。

Transformer模型概述

Transformer模型由编码器和解码器组成，通过自注意力机制（Self-Attention）来捕捉输入序列中元素之间的关系。在路径预测中，Transformer可以处理不同时间步的输入，例如位置、速度和环境特征等。

问题分析：损失不收敛的可能原因

1. 数据量不足：

   • Transformer模型通常需要大量的数据来训练。在路径预测中，若训练数据不足，模型可能无法捕捉到足够的模式，从而导致损失不收敛。

2. 过拟合：

   • 在小规模数据集上，Transformer可能会过拟合训练数据，导致在验证集上的损失不收敛。

3. 超参数设置：

   • Transformer模型具有多个超参数，例如学习率、批大小和模型层数。如果这些超参数未经过仔细调优，可能会导致训练过程不稳定，损失函数无法收敛。

4. 初始化问题：

   • 权重初始化不当可能会导致训练初期模型表现不佳，进而影响损失的收敛。

5. 任务复杂性：

   • 路径预测任务的复杂性较高，涉及动态环境和多变的目标状态。如果模型未能有效捕捉这些变化，损失可能会不收敛。

预训练模型的应用

预训练模型的优势

预训练模型是在大规模数据集上训练的模型，能够提取出更通用的特征。引入预训练模型的潜在优势包括：

1. 更好的特征提取：

   • 预训练模型能够从更大、更丰富的数据集中学习到通用特征，这些特征可以帮助改善路径预测的初始性能。

2. 加速收敛：

   • 通过使用预训练权重，可以在更接近优化状态的基础上进行微调，从而加速收敛过程。

3. 提高泛化能力：

   • 预训练模型通常具有更强的泛化能力，在新的、未见的环境中表现更好。

实施步骤

1. 选择合适的预训练模型：

   • 选择一个与路径预测任务相关的预训练Transformer模型，例如在图像或序列任务上训练的模型。

2. 模型微调：

   • 在特定的路径预测数据集上进行微调，调整学习率和其他超参数，以适应新的任务。

3. 监控损失函数：

   • 在训练过程中，监控损失函数的变化，确保模型能够有效收敛。

4. 评估性能：

   • 在验证集上评估微调后的模型性能，确保模型在不同环境中保持较好的预测能力。

示例代码

以下是我使用Transformer进行路径预测的代码，包括数据准备、模型定义和训练过程，但是训练效果很差，不知道哪的问题，等我问问我们公司AI大神再改进下网络看看：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
from tqdm import tqdm

# 检查设备是否可用
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"Using device: {
      
      device}")

# 生成简化的地图并确保起点和终点没有障碍物
def generate_map(size=10, obstacle_density=0.2, start=None, goal=None):
    grid = np.zeros((size, size))
    num_obstacles = int(size * size * obstacle_density)
    if num_obstacles > 0:
        obstacles = np.random.choice(size * size, num_obstacles, replace=False)
        grid[np.unravel_index(obstacles, grid.shape)] = 1

    # 确保起点和终点没有障碍物
    if start is None:
        start = (np.random.randint(0, size), np.random.randint(0, size))
    if goal is None:
        goal = (np.random.randint(0, size), np.random.randint(0, size))

    grid[start[0], start[1]] = 0
    grid[goal[0], goal[1]] = 0

    return grid, start, goal

# 使用A*算法在网格地图上规划路径
def astar_path(grid, start, goal):
    graph = nx.grid_2d_graph(grid.shape[0], grid.shape[1])

    # 移除障碍物
    for i in range(grid.shape[0]):
        for j in range(grid.shape[1]):
            if grid[i, j] == 1:
                if (i, j) in graph:
                    graph.remove_node((i, j))

    # 使用A*算法找到从起点到终点的路径
    try:
        path = nx.astar_path(graph, start, goal)
    except nx.NetworkXNoPath:
        path = []
    return path

# 位置编码
class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=100):
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)

        pe = torch.zeros(max_len, d_model)
        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-np.log(10000.0) / d_model))
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        pe = pe.unsqueeze(1)  # (max_len, 1, d_model)
        self.register_buffer('pe', pe)

    def forward(self, x):
        # x shape: (sequence_length, batch_size, d_model)
        x = x + self.pe[:x.size(0), :]
        return self.dropout(x)

# Transformer 模型类，用于预测轨迹
class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, nhead, nhid, nlayers, d_model, dropout=0.5):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        self.input_fc = nn.Linear(4, d_model)  # 输入特征维度为4（障碍物 + 当前位置信息 + 目标位置信息 + 轨迹）
        self.pos_encoder = PositionalEncoding(d_model, dropout)
        self.transformer_layer = nn.TransformerEncoderLayer(
            d_model=d_model, nhead=nhead, dim_feedforward=nhid, dropout=dropout
        )
        self.transformer = nn.TransformerEncoder(self.transformer_layer, num_layers=nlayers)
        self.fc_out = nn.Linear(d_model, 2)  # 输出为2维（x, y）

    def forward(self, src):
        src = self.input_fc(src)  # (sequence_length, batch_size, d_model)
        src = self.pos_encoder(src)
        output = self.transformer(src)  # (sequence_length, batch_size, d_model)
        output = self.fc_out(output)  # (sequence_length, batch_size, 2)
        return output[-1]  # 返回最后一个时间步的输出，形状为 (batch_size, 2)

# 将地图和轨迹转换为 Transformer 输入格式
def preprocess_map_and_trajectory(grid, current_pos, goal, trajectory, size):
    # 初始化四个通道
    obstacle_channel = grid.copy()
    obstacle_channel = obstacle_channel.astype(np.float32)

    # 当前位置信息
    current_channel = np.zeros((size, size), dtype=np.float32)
    current_channel[current_pos[0], current_pos[1]] = 1.0

    # 目标位置信息
    goal_channel = np.zeros((size, size), dtype=np.float32)
    goal_channel[goal[0], goal[1]] = 1.0

    # 轨迹信息
    traj_channel = np.zeros((size, size), dtype=np.float32)
    for point in trajectory[:-1]:  # 不包括当前点
        traj_channel[point[0], point[1]] = 1.0

    # 组合四个通道
    combined = np.stack([obstacle_channel, current_channel, goal_channel, traj_channel], axis=0)  # (4, size, size)
    combined = torch.tensor(combined).float()  # (4, size, size)

    # Flatten to (sequence_length=100, feature_dim=4)
    combined = combined.view(4, -1).transpose(0, 1)  # (100, 4)

    # Add batch dimension
    combined = combined.unsqueeze(1)  # (100, 1, 4)

    return combined.to(device)

# 创建 Transformer 模型
nhead = 8  # 注意力头数量
nhid = 512  # 前馈网络的隐藏层维度
nlayers = 6  # Transformer编码器的层数
d_model = 512  # 嵌入维度
dropout = 0.3
transformer_model = TransformerModel(nhead, nhid, nlayers, d_model, dropout).to(device)

# 定义损失函数和优化器
optimizer = optim.Adam(transformer_model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.MSELoss()

# 训练模型
epochs = 200
size = 10
batch_size = 1  # 为简化使用 batch_size=1

for epoch in range(epochs):
    total_loss = 0
    for _ in tqdm(range(100), desc=f"Epoch {
      
      epoch+1}/{
      
      epochs}"):
        grid, start, goal = generate_map(size=size, obstacle_density=0.2)
        trajectory = astar_path(grid, start, goal)

        if len(trajectory) < 2:  # 如果无法找到路径或路径太短，跳过
            continue

        # 生成多个训练样本，每个样本对应轨迹中的一个步长
        for step in range(1, len(trajectory)):
            current_traj_pos = trajectory[:step]
            current_pos = current_traj_pos[-1]
            target_point = trajectory[step]

            # 预处理输入
            combined_input = preprocess_map_and_trajectory(grid, current_pos, goal, current_traj_pos, size)  # (100, 1, 4)

            # 目标是下一个点的坐标
            target = torch.tensor(target_point, dtype=torch.float32).unsqueeze(0).to(device)  # (1, 2)

            # 前向传播
            output = transformer_model(combined_input)  # (1, 2)

            # 计算损失
            loss = criterion(output, target)

            # 反向传播和优化
            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()

            total_loss += loss.item()

    # 计算平均损失
    avg_loss = total_loss / (100 * (len(trajectory) - 1) if len(trajectory) > 1 else 1)
    print(f"Epoch {
      
      epoch+1}, Average Loss: {
      
      avg_loss:.4f}")

# 测试模型
def predict_trajectory(model, grid, start, goal, size=10, max_steps=50):
    model.eval()
    current_position = start
    trajectory = [current_position]

    with torch.no_grad():
        for _ in range(max_steps):
            combined_input = preprocess_map_and_trajectory(grid, current_position, goal, trajectory, size)  # (100, 1, 4)

            # 前向传播
            next_step = model(combined_input)  # (1, 2)

            # 获取预测的下一点
            predicted_point = next_step.squeeze(0).cpu().numpy()  # (2,)

            # 将预测点四舍五入并转换为整数
            next_position = (
                int(round(predicted_point[0])),
                int(round(predicted_point[1]))
            )

            # 检查边界和障碍物
            if next_position == goal:
                trajectory.append(goal)
                break
            if (0 <= next_position[0] < size and
                0 <= next_position[1] < size and
                grid[next_position[0], next_position[1]] == 0):
                if next_position in trajectory:
                    # 防止循环
                    break
                trajectory.append(next_position)
                current_position = next_position
            else:
                # 如果预测的位置不可行，停止预测
                break

    model.train()
    return trajectory

# 打印地图和轨迹
def plot_grid(grid, path=None):
    plt.figure(figsize=(5,5))
    plt.imshow(grid, cmap='gray_r')
    if path:
        path_coords = np.array(path)
        plt.plot(path_coords[:, 1], path_coords[:, 0], color='red', marker='o')
    plt.gca().invert_yaxis()
    plt.show()

# 多轮测试并可视化
def multiple_test_runs(model, num_tests=5, size=10, obstacle_density=0.2, max_steps=50):
    for test in range(num_tests):
        grid, start, goal = generate_map(size=size, obstacle_density=obstacle_density)
        trajectory = astar_path(grid, start, goal)

        if len(trajectory) < 2:
            print(f"测试 {
      
      test+1}: 未找到路径")
            continue

        predicted_trajectory = predict_trajectory(model, grid, start, goal, size=size, max_steps=max_steps)
        print(f"测试 {
      
      test+1} - 预测的轨迹: {
      
      predicted_trajectory}")
        plot_grid(grid, predicted_trajectory)

# 运行多轮测试
multiple_test_runs(transformer_model, num_tests=10, size=size, obstacle_density=0.2, max_steps=50)

代码解释

• 数据集：创建一个简单的路径数据集，使用随机数据作为示例。
• Transformer模型：定义一个包含Transformer层和输出层的模型，用于路径预测。
• 训练过程：使用均方误差损失函数对模型进行训练，监控损失以确保收敛。

结论

周末使用Transformer进行路径预测时，遇到损失不收敛的问题，目前没有头绪，可能由多种因素造成，包括数据量不足、过拟合、超参数设置和任务复杂性。下周准备引入预训练模型作为解决方案，加速收敛并提高泛化能力。未来的工作打算集中在优化微调策略和探索更复杂的环境中，以进一步提升模型的性能。