state = tf.placeholder( dtype=tf.float32, shape=[None, self.cell_size], name="initial_state" ) p_keep = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="p_keep") learning_rate = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="learning_rate") cell = tf.contrib.rnn.GRUCell(self.cell_size) drop_cell = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(cell, input_keep_prob=p_ke

可以推测出这是TensorFlow中的一个RNN模型，并且其中包含了一个GRU的单元。state、p_keep和learning_rate都是占位符，在模型的训练过程中用于传入实际的值。其中p_keep被用作Dropout的概率，而CELL_SIZE则表示GRU单元的状态向量大小。可以看出这是一个可训练的RNN模型。

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inputs = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, num_steps, input_size]) targets = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_steps]) # 定义LSTM单元 lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstm_size) # 初始化LSTM状态 initial_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, tf.float32) # 运行LSTM outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, inputs, initial_state=initial_state)解释这段代码

这段代码是用 TensorFlow 实现一个基本的 LSTM 网络。下面是它的具体解释：

- `inputs` 是一个形状为 `[batch_size, num_steps, input_size]` 的占位符，用于输入 LSTM 网络的输入序列。其中，`batch_size` 表示每个 batch 中的样本数，`num_steps` 表示每个样本的序列长度，`input_size` 表示每个时间步的输入特征数。
- `targets` 是一个形状为 `[batch_size, num_steps]` 的占位符，用于输入 LSTM 网络的目标序列。其中，`batch_size` 表示每个 batch 中的样本数，`num_steps` 表示每个样本的序列长度。
- `lstm_cell` 是一个 LSTM 单元，它的大小为 `lstm_size`。
- `initial_state` 是一个形状为 `[batch_size, lstm_size]` 的张量，表示 LSTM 网络的初始状态，一般设置为全零张量。
- `outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, inputs, initial_state=initial_state)` 这一行代码是运行 LSTM 网络，返回了两个值：`outputs` 表示 LSTM 网络的输出，它的形状为 `[batch_size, num_steps, lstm_size]`；`state` 表示 LSTM 网络的最终状态，它的形状为 `[batch_size, lstm_size]`。

总的来说，这段代码是实现了一个基本的 LSTM 网络，用于处理序列数据。输入数据通过 `inputs` 传入，输出数据通过 `outputs` 得到，网络状态通过 `state` 得到。

class PPO(object): def __init__(self): self.sess = tf.Session() self.tfs = tf.placeholder(tf.float32, [None, S_DIM], 'state') # critic with tf.variable_scope('critic'): l1 = tf.layers.dense(self.tfs, 100, tf.nn.relu) self.v = tf.layers.dense(l1, 1) self.tfdc_r = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'discounted_r') self.advantage = self.tfdc_r - self.v self.closs = tf.reduce_mean(tf.square(self.advantage)) self.ctrain_op = tf.train.AdamOptimizer(C_LR).minimize(self.closs) # actor pi, pi_params = self._build_anet('pi', trainable=True) oldpi, oldpi_params = self._build_anet('oldpi', trainable=False) with tf.variable_scope('sample_action'): self.sample_op = tf.squeeze(pi.sample(1), axis=0) # choosing action with tf.variable_scope('update_oldpi'): self.update_oldpi_op = [oldp.assign(p) for p, oldp in zip(pi_params, oldpi_params)] self.tfa = tf.placeholder(tf.float32, [None, A_DIM], 'action') self.tfadv = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'advantage') with tf.variable_scope('loss'): with tf.variable_scope('surrogate'): # ratio = tf.exp(pi.log_prob(self.tfa) - oldpi.log_prob(self.tfa)) ratio = pi.prob(self.tfa) / (oldpi.prob(self.tfa) + 1e-5) surr = ratio * self.tfadv if METHOD['name'] == 'kl_pen': self.tflam = tf.placeholder(tf.float32, None, 'lambda') kl = tf.distributions.kl_divergence(oldpi, pi) self.kl_mean = tf.reduce_mean(kl) self.aloss = -(tf.reduce_mean(surr - self.tflam * kl)) else: # clipping method, find this is better self.aloss = -tf.reduce_mean(tf.minimum( surr, tf.clip_by_value(ratio, 1.-METHOD['epsilon'], 1.+METHOD['epsilon'])*self.tfadv))

这段代码是使用 PPO（Proximal Policy Optimization）算法实现的一个 actor-critic 模型。其中，critic 用来评价当前状态的价值，actor 用来生成在当前状态下采取的动作。在训练过程中，会使用 advantage（优势值）来评价采取某个动作的好坏，并且使用 surrogate loss（代理损失）来训练 actor，同时使用 clipping 或 kl penalty 的方式来限制优势值的大小，以保证训练的稳定性。