self.actor.GetProperty().SetPointSize(self.PointSize)

时间: 2024-04-05 21:32:54 浏览: 88
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喜剧：Node.js actor框架

这是一行代码，它的作用是设置一个actor的点大小（PointSize）属性为一个对象的属性值。可以看出，这是一个使用VTK（Visualization Toolkit）库的Python代码，VTK是一个用于3D可视化和图形处理的开源库。在这个代码中，self.actor是一个对象，其GetProperty()方法获取该对象的属性，SetPointSize()方法设置该属性的点大小值为self.PointSize。最终，该代码将影响到actor的显示效果。
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10. **Actor模型**：每个Actor都是一个独立的实体，有自己的状态和消息队列，通过发送消息进行通信。Akka框架是Scala和Java中的Actor模型实现。 这些只是并发编程中的一部分概念，实际学习时，还需要结合具体的编程...

# self.actor = vtk.vtkLODActor() self.actor = vtk.vtkActor() self.actor.SetMapper(mapper) # self.actor.SetNumberOfCloudPoints(1000) self.actor.GetProperty().SetPointSize(self.PointSize) # self.actor.PickableOff() outline = vtk.vtkOutlineFilter() outline.SetInputConnection(vertex.GetOutputPort()) mapper2 = vtk.vtkPolyDataMapper() mapper2.SetInputConnection(outline.GetOutputPort())

vtkLODActor和vtkActor都是VTK中的可视化对象，可以用于渲染vtk数据。vtkLODActor是vtkActor的一个特殊子类，可以根据距离调整渲染的细节，从而提高渲染速度。而vtkActor是最常用的可视化对象，它可以渲染任何类型的...

def actionIncreasePointSize(self): self.vtk_widget.PointSize +=1 self.vtk_widget.PointSize %= 10 self.vtk_widget.actor.GetProperty().SetPointSize(self.vtk_widget.PointSize) self.vtk_widget.render_window.Render()

3. 调用vtk_widget对象的actor属性的GetProperty方法获取属性对象，然后调用SetPointSize方法设置字形的大小。 4. 调用vtk_widget对象的render_window属性的Render方法更新渲染窗口。

if not self.D2RL: self.actor_local = Actor(state_size, action_size, random_seed, hidden_size=hidden_size).to(device) self.actor_target = Actor(state_size, action_size, random_seed, hidden_size=hidden_size).to(device) else: self.actor_local = DeepActor(state_size, action_size, random_seed, hidden_size=hidden_size).to(device) self.actor_target = DeepActor(state_size, action_size, random_seed, hidden_size=hidden_size).to(device) self.actor_optimizer = optim.Adam(self.actor_local.parameters(), lr=LR_ACTOR)

如果 self.D2RL 为 False，则使用普通的 Actor 模型，否则使用深度 Actor 模型。其中，state_size 表示状态空间的维度，action_size 表示动作空间的维度，random_seed 表示随机数种子，hidden_size 表示隐藏层的维度...

class Actor(): def __init__(self): self.actor_estimate_eval,self.actor_reality_target = ActorNet(state_number,action_number),ActorNet(state_number,action_number) self.optimizer = torch.optim.Adam(self.actor_estimate_eval.parameters(), lr=LR_A)

这是一个 Python 中定义 Actor 类的代码，其中包含了初始化函数，该函数创建了两个 ActorNet 对象，并使用 Adam 优化器对 actor_estimate_eval 进行优化，学习率为 LR_A。这是一个深度强化学习中的 Actor-Critic ...

这段代码的作用 self.actor_optimizer.zero_grad() actor_loss.backward() self.actor_optimizer.step()

首先，self.actor_optimizer.zero_grad()将Actor网络的梯度清零，以避免梯度累加导致错误的参数更新。 接着，actor_loss.backward()对Actor网络的损失函数进行反向传播，计算每个参数对损失函数的梯度。 最后...

def adjustPose(self): if(self.vtk_widget.bPoseAdjustment): self.vtk_widget.bPoseAdjustment = False self.vtk_widget.renderer.RemoveActor(self.vtk_widget.AxesActor) self.vtk_widget.interactor.SetInteractorStyle(vtk.vtkInteractorStyleTrackballCamera()) vtkpoints = self.vtk_widget.polydata_show.GetPoints() pm = vtk_to_numpy(vtkpoints.GetData()) M=self.vtk_widget.actor.GetUserMatrix() transform=self.vtkTransform2Numpy(M) pm = self.pmTransForm(pm,transform) self.AddPmAddShow(pm) mat = np.eye(4) vtkMatic = self.Numpy2vtkTransform(mat) self.vtk_widget.actor.SetUserMatrix(vtkMatic) if(self.vtk_widget.bSetScalarColorZ): self.vtk_widget.actionscalarColorZ() self.vtk_widget.actionscalarColorZ() else: if(self.vtk_widget.bShowFrame): self.ShowFrame() self.vtk_widget.bPoseAdjustment = True center=self.vtk_widget.actor.GetCenter() mat = np.eye(4) mat[0:3,3]=center vtkMatic = self.Numpy2vtkTransform(mat) self.vtk_widget.AxesActor.SetUserMatrix(vtkMatic) dim = self.vtk_widget.actor.GetBounds() self.vtk_widget.AxesActor.SetTotalLength(dim[1]-dim[0], dim[3]-dim[2], dim[5]-dim[4]) self.vtk_widget.renderer.AddActor(self.vtk_widget.AxesActor) self.vtk_widget.interactor.SetInteractorStyle(vtk.vtkInteractorStyleTrackballActor()) self.vtk_widget.render_window.Render()

将 vtk_widget.polydata_show 中的点转换为 numpy 数组，通过 self.pmTransForm 函数将其与 transform 矩阵相乘得到新的点，再将新的点添加到 vtk_widget.polydata_show 中，并将 self.vtk_widget.actor ...

解释：self.actor = RnnModel(input_size=300, hidden_size=50, num_layers=3, output_size=action_dim).cuda() self.target_actor = RnnModel(input_size=state_dim, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, output_size=action_dim).cuda() self.target_actor.load_state_dict(self.actor.state_dict())

这两个模型都接受输入并生成动作，每个模型都由多层RNN组成，输入维度为input_size，隐藏层维度为hidden_size，输出维度为action_dim。在该段代码中，actor模型的输入维度为300，而target_actor的输入维度为state_...

def act(self, state, add_noise=True): """Returns actions for given state as per current policy.根据当前策略返回给定状态的操作""" state = torch.from_numpy(state).float().to(self.device) #将状态转换为torch张量并且送到指定设备上，然后关闭Actor网络的梯度计算，并使用该网络计算出动作action assert state.shape == (state.shape[0],self.state_size), "shape: {}".format(state.shape) self.actor_local.eval() with torch.no_grad(): action = self.actor_local(state).cpu().data.numpy() self.actor_local.train() if add_noise: if self.noise_type == "ou": action += self.noise.sample() * self.epsilon else: action += self.epsilon * np.random.normal(0, scale=1) return action # np.clip(action, -1, 1)

这段代码是一个Actor网络在给定状态下生成相应动作的函数。具体来说，它接收一个状态state作为输入，并将其转换为torch张量。然后，它使用Actor网络（actor_local）来计算该状态下的动作。在这个过程中，关闭了网络...

class DDPGAgent: def __init__(self, state_dim, action_dim, gamma=0.99, tau=0.01, lr_actor=1e-3, lr_critic=1e-3, memory_size=int(1e6), batch_size=128, warmup_steps=1000, noise_std=0.2, noise_min=0., hidden_size=128, num_layers=2): self.state_dim = state_dim self.action_dim = action_dim self.gamma = gamma self.tau = tau self.lr_actor = lr_actor self.lr_critic = lr_critic self.batch_size = batch_size self.steps = 50 self.warmup_steps = warmup_steps self.noise_std = noise_std self.noise_min = noise_min # 创建memory buffer用于存储经验回放记录 self.memory_buffer = deque(maxlen=memory_size) # 定义actor模型和target模型 self.actor = RnnModel(input_size=state_dim, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, output_size=action_dim).cuda() self.target_actor = RnnModel(input_size=state_dim, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, output_size=action_dim).cuda() self.target_actor.load_state_dict(self.actor.state_dict()) # 定义critic模型和target模型 self.critic = CriticNetwork(state_dim, action_dim) self.target_critic = CriticNetwork(state_dim, action_dim) self.target_critic.load_state_dict(self.critic.state_dict())

这是一个DDPG智能体的初始化函数，它有许多参数可以设置，包括状态空间、动作空间维度、强化学习的折扣因子、目标网络和实际网络之间的软更新率、演员网络和评论家网络的学习率、记忆库的大小、批量大小、热身步数、...

解释：self.target_actor.load_state_dict(self.actor.state_dict())

这段代码的作用是将self.actor的参数复制到self.target_actor中，这被称为Actor模型的复制，它在深度强化学习中被用来稳定学习。在深度强化学习中，有两个模型：Critic模型和Actor模型。Actor模型是基于环境反馈而...

action = self.sess.run(self.actor_net.output, state)[0]

这段代码的作用是使用actor网络对给定的状态state进行预测，输出对应的动作action。具体来说，self.actor_net是一个神经网络模型，它的输入是状态state，输出是动作action。self.actor_net.output表示神经网络的输出...

action = self.sess.run(self.actor_net.output, {self.state_ph:np.expand_dims(state, 0)})[0]

其中，self.actor_net 表示 Actor 网络，self.state_ph 表示状态输入占位符，state 表示当前状态，np.expand_dims(state, 0) 将状态数组扩展为 (1, state_dim) 的形状，表示输入的是一个 batch_size 为 1 的样本。...

def apply_gradients(self, actor_gradients): return self.sess.run(self.optimize, feed_dict={ i: d for i, d in zip(self.actor_gradients, actor_gradients) }) def get_network_params(self): return self.sess.run(self.network_params) def set_network_params(self, input_network_params): self.sess.run(self.set_network_params_op, feed_dict={ i: d for i, d in zip(self.input_network_params, input_network_params) })请给这段代码进行注释

- apply_gradients 方法接收 Actor 神经网络的梯度信息并进行梯度下降优化，其中 self.optimize 是一个优化器（如 Adam 等），self.actor_gradients 是一个占位符，用于接收外部传入的梯度信息，actor_...

self.actorFrame = vtk.vtkActor() self.actorFrame.SetMapper(mapper2) colors = vtk.vtkNamedColors() self.actorFrame.GetProperty().SetColor(colors.GetColor3d('Gold'))

首先，创建了一个 vtkActor 类型的对象 actorFrame，用于表示场景中的另一个物体。然后，将 mapper2 设置为 actorFrame 的映射器，将处理后的数据传递给 actorFrame。这里与前面的代码类似，不再赘述。接着，创建了...

self.actor = nn.Sequential

self.actor.add_module('fc1', nn.Linear(input_size, 128)) where input_size is the size of the input tensor to the layer. Once we have added all the desired layers to the actor module, we can pass ...

def __init__(self,client, carla_world, hud, actor_filter): self.client=client self.world = carla_world self.hud = hud self.map = self.world.get_map() self.player = None self.collision_sensor = None self.lane_invasion_sensor = None self.gnss_sensor = None self.camera_manager = None self._weather_presets = find_weather_presets() self._weather_index = 0 self._actor_filter = actor_filter self.restart() self.world.on_tick(hud.on_world_tick) start_waypoint = self.map.generate_waypoints(1)

将成员变量self._actor_filter初始化为传入的actor_filter参数。最后调用self.restart()方法来初始化车辆。在初始化完成后，通过self.world.on_tick(hud.on_world_tick)注册了一个回调函数，用于在每个模拟时间...

解释： self.actor = RnnModel(input_size=300, hidden_size=50, num_layers=3, output_size=action_dim).cuda() self.target_actor = RnnModel(input_size=state_dim, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, output_size=action_dim).cuda()

这段代码是在一个深度强化学习框架中定义了两个神经网络模型 self.actor 和 self.target_actor。其中 RnnModel 是一个自定义的循环神经网络模型，具有输入维度input_size、隐藏层维度hidden_size、层数num_layers和...

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