self.actor_optim = optim.Adamax(self.actor.parameters(), lr=self.lr_actor, TypeError: 'collections.OrderedDict' object is not callable

时间: 2024-12-13 11:15:34 浏览: 4

actor.rar_Actor Critic_CRITIC_adp_critic network_monthhu7

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在IT领域，Actor-Critic算法是一种强化学习方法，它结合了Actor和Critic两种不同的策略更新机制，旨在解决复杂的决策问题。在这个名为"actor.rar_Actor Critic_CRITIC_adp_critic network_monthhu7"的压缩包文件中，我们可以看到重点是探讨Actor-Critic模型在自适应动态规划（Adaptive Dynamic Programming, ADP）中的应用，特别是针对Critic网络的构建和优化。 Actor-Critic算法是强化学习的一种模型，它将策略函数（Actor）和价值函数（Critic）结合起来。策略函数负责决定智能体在环境中的行为，而价值函数则评估这些行为的长期效果。在这种算法中，Critic通过估计状态值或动作值来提供Actor改进策略的反馈，而Actor则根据这个反馈不断调整其行为策略。在描述中提到的“ADP的建模与实现方法”，ADP是一种无模型的控制方法，它不需要对环境的精确动态模型进行建模，而是通过学习和经验积累来改进决策策略。ADP在实际应用中非常有用，特别是在复杂系统和动态环境中，因为完全建模往往困难且耗时。在这个特定的案例中，我们有两个主要组件：Actor Model和Critic Network。Actor Model是策略的一部分，它决定了智能体在每个时间步应该采取什么行动。Critic Network则是价值函数的近似，它估计给定状态下执行某个动作后的累积奖励。Critic Network的训练通常基于梯度上升，通过最小化预测值与实际回报的误差来优化。 "monthhu7"可能是一个特定的研究者或者项目的代号，这表明这个工作可能是由该个人或团队完成的，他们可能在这个领域有深入的研究。压缩包内的"618 进化方法_目标指向导航"文件可能是一个示例或者实验，涉及使用进化算法（如遗传算法、粒子群优化等）来解决目标指向的导航问题。进化算法是一种搜索和优化技术，它们模拟自然界中的进化过程来寻找解决问题的最佳解。在智能体导航问题中，这种算法可以用于学习最优路径，避免障碍并达到目标。这个压缩包内容涵盖了强化学习中的Actor-Critic框架，特别是其在ADP中的应用，以及可能使用进化方法解决导航问题。这些技术在机器人控制、游戏AI、资源管理等领域有着广泛的应用。通过深入理解和实践这些知识点，我们可以开发出更加智能和自主的系统。

这个错误提示的意思是在尝试对一个`OrderedDict`对象调用函数，但是`optim.Adamax`是一个优化器类，它通常需要一组可调用的参数（比如网络模型的参数）。在这个上下文中，`self.actor.parameters()`返回的是一个有序字典，而不是一个函数。看起来你在初始化`actor_optim`时，想用`Adamax`优化器去优化演员网络（Actor）的参数，但你的`self.actor.parameters()`返回了一个有序字典而非一个函数列表。解决这个问题你需要确保`parameters()`方法返回的是一个包含可迭代参数的列表或者直接是一个可调用的对象，例如神经网络层或模型本身。正确的做法应该是： ```python self.actor_optim = optim.Adamax(list(self.actor.parameters()), lr=self.lr_actor) ``` 或者如果`self.actor`本身就是模型，可以直接传入： ```python self.actor_optim = optim.Adamax(self.actor, lr=self.lr_actor) ```

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self.actor_optim = optim.Adamax(self.actor.parameters(), lr=self.lr_actor, TypeError: 'collections.OrderedDict' object is not callable

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actor-critic.rar_Actor Critic_actor critic 网络_actor-critic_plain

self.actor_optimizer = torch.optim.Adam(self.actor.parameters(), lr=actor_lr) TypeError: 'collections.OrderedDict' object is not callable

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)

self.threads = [] self.actor_loss_list = [] self.critic_loss_list = [] self.actor, self.critic = self.build_model()

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())

class Actor(parl.Model): def __init__(self, obs_dim, action_dim): super(Actor, self).__init__() self.l1 = nn.Linear(obs_dim, 256) self.l2 = nn.Linear(256, 256) self.mean_linear = nn.Linear(256, action_dim) self.std_linear = nn.Linear(256, action_dim)

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()

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

action = self.sess.run(self.actor_net.output, feed_dict={self.state_ph: np.array([state[0], 0]).reshape(1, 2)})[0] # Add batch dimension to single state input, and remove batch dimension from single action output TypeError: 'float' object is not subscriptable

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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)

class Actor(parl.Model): def init(self, obs_dim, action_dim): super(Actor, self).init() self.l1 = nn.Linear(obs_dim, 256) self.l2 = nn.Linear(256, 256) self.mean_linear = nn.Linear(256, action_dim) self.std_linear = nn.Linear(256, action_dim)