深度强化学习路径规划c++代码

深度强化学习路径规划在 C++ 中的实现可以使用 TensorFlow 等深度学习框架。以下是一个简单的 C++ 代码示例，演示了如何使用 TensorFlow 来实现深度强化学习路径规划：

#include <iostream>
#include <tensorflow/core/public/session.h>
#include <tensorflow/core/platform/env.h>

using namespace std;
using namespace tensorflow;

int main() {
  // 创建 TensorFlow 会话
  Session* session;
  Status status = NewSession(SessionOptions(), &session);
  if (!status.ok()) {
    cout << "创建 TensorFlow 会话失败: " << status.ToString() << endl;
    return 1;
  }

  // 加载模型
  GraphDef graph_def;
  status = ReadBinaryProto(Env::Default(), "my_model.pb", &graph_def);
  if (!status.ok()) {
    cout << "加载模型失败: " << status.ToString() << endl;
    return 1;
  }
  status = session->Create(graph_def);
  if (!status.ok()) {
    cout << "创建图表失败: " << status.ToString() << endl;
    return 1;
  }

  // 准备输入数据
  Tensor input(DT_FLOAT, TensorShape({1, 10}));
  auto input_map = input.tensor<float, 2>();
  for (int i = 0; i < 10; ++i) {
    input_map(0, i) = i;
  }

  // 运行模型
  vector<pair<string, Tensor>> inputs = {{"input", input}};
  vector<string> output_names = {"output"};
  vector<Tensor> outputs;
  status = session->Run(inputs, output_names, {}, &outputs);
  if (!status.ok()) {
    cout << "运行模型失败: " << status.ToString() << endl;
    return 1;
  }

  // 输出结果
  auto output_map = outputs[0].tensor<float, 2>();
  for (int i = 0; i < 1; ++i) {
    for (int j = 0; j < 10; ++j) {
      cout << output_map(i, j) << endl;
    }
  }

  // 释放资源
  session->Close();
  return 0;
}

在上面的示例中，我们首先创建了 TensorFlow 会话，然后加载了一个模型。接下来，我们准备输入数据并运行模型，最后输出结果并释放资源。请注意，这个示例中的模型是一个简单的前向神经网络，输入是一个形状为 (1, 10) 的张量，输出也是一个形状为 (1, 10) 的张量。在实际应用中，您需要根据具体情况修改代码。