# 训练模型 model.learn(total_timesteps=hyperparams['total_timesteps'], callback=callbacks, reward_fn=reward_function) # 关闭环境 env.close() Traceback (most recent call last): File "D:\ruanjian\xzq\强化学习\超级马里奥3.py", line 86, in <module> model.learn(total_timesteps=hyperparams['total_timesteps'], callback=callbacks, reward_fn=reward_function) TypeError: learn() got an unexpected keyword argument 'reward_fn'

这个错误提示表明，`learn()`函数不支持`reward_fn`参数。这可能是因为你使用的是某个特定版本的强化学习库，而这个版本的库中没有`reward_fn`参数。你可以查阅该库的文档，了解该版本库中`learn()`函数的参数列表，以确定正确的参数名称和用法。或者你可以尝试升级该库的版本，看看是否支持`reward_fn`参数。

相关问题

model.learn(total_timesteps=hyperparams['total_timesteps'], callback=callbacks, reward_fn=reward_function)这一行代码哪里有问题

这一行代码的问题可能在于参数`reward_fn=reward_function`。`reward_function`需要是一个函数，这个函数用于计算智能体在每个时间步上的奖励值。如果没有定义`reward_function`，或者`reward_function`不是一个函数类型，那么这个参数将会引发错误。你需要确保这个参数传递的是一个可调用的函数。

def __init__(self,model,): super().__init__() self.model = model self.channels = self.model.channels self.self_condition = self.model.self_condition #条件控制 self.image_size = image_size #图片size self.objective = objective if beta_schedule == 'linear': betas = linear_beta_schedule(timesteps) elif beta_schedule == 'cosine': betas = cosine_beta_schedule(timesteps) else: raise ValueError(f'unknown beta schedule {beta_schedule}') alphas = 1. - betas alphas_cumprod = torch.cumprod(alphas, axis=0) alphas_cumprod_prev = F.pad(alphas_cumprod[:-1], (1, 0), value = 1.) timesteps, = betas.shape self.num_timesteps = int(timesteps) self.loss_type = loss_type

这是一个Python类的初始化方法，该类的功能和具体实现需要更多代码来确定。其中的参数解释如下：

- model: 模型
- channels: 图像的通道数
- self_condition: 条件控制
- image_size: 图片的尺寸大小
- objective: 目标
- beta_schedule: beta值的计算方式，可选的有'linear'和'cosine'
- timesteps: 时间步数
- alphas: alpha值，为1减去beta值
- alphas_cumprod: alpha值的累乘
- alphas_cumprod_prev: alpha值的前缀累乘
- num_timesteps: 时间步数
- loss_type: 损失函数类型

该初始化方法会将这些参数进行初始化，并保存在类的属性中，以便在类的其他方法中进行调用和使用。