Actor神经网络输出的动作概率是全部动作的概率，而在应用PPO算法解决实际问题的时候，经常会遇到动作action受到限制的情形，也就是部分动作action是合理的，智能体动作采样select_action的时候也就只能从那些合理的动作action集合中采样。

常见的解决方案有两种，一种是给非法动作action增加惩罚奖励，另一种是动作掩码action mask。动作掩码action mask的基本想法是，给actor神经网络输出的动作概率加上一层掩码，合法动作的掩码是1意味着输出对应的动作概率， 非法动作的掩码是0意味着不输出对应的动作概率。

下面逐渐介绍动作掩码action mask原理以及在PPO算法上的实现，以截取几份讲解中肯的参考资料关键部分的形式进行介绍~

一般而言，动作掩码action mask方法相比于方法一训练时给非法action增加penalty的做法，效果要好很多（参考资料：DRL算法落地笔记 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/412520739）

动作掩码action mask原理讲解

强化学习中无效动作应该如何屏蔽(mask)处理? - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/538953546

PPO算法使用动作掩码action mask的方法

以离散动作的PPO算法为例，Actor网络输出仍然是全部动作的动作概率，有两处需要增加动作掩码action mask，一处是选择动作select action采样时候，另一处是训练actor网络，经常容易忘记的是第二处训练actor网络的时候也是同样要带上采样时的action mask（参考资料：腾讯人工智能绝悟的action mask是什么意思？ - 知乎 https://www.zhihu.com/question/446176024#）

动作掩码action mask代码实现

最初，我在实现动作掩码action mask的时候，是这样操作的：采样时logits层非法action对应位置换成一个绝对值很大的负数，再经过softmax函数以后非法动作的概率就变成0（参考资料：Softmax如何进行mask操作 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/543736799）。它会遇到报错：神经网络输出nan。一般来说，神经网络输出nan大概是因为梯度更新时除数遇到0、log函数遇到0的原因。

解决方法是不使用手工的softmax函数，采用torch.distributions.Categorical自带函数库（参考资料：PPO 实践指南 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/627389144）

参考资料

特别感谢以上参考资料博主的真诚分享！！！