rewards/reward1_len50000_W4_M20_E1000_F20_B64_gamma0.9_alpha1_idx1.txt not found. pycharm 出现这个错误是什么意思？

时间: 2023-09-15 20:21:17 浏览: 96
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Python库 | tf_agents_nightly-0.4.0.dev20200328-py3-none-any.whl

这个错误意味着你的 PyCharm 无法找到名为 `rewards/reward1_len50000_W4_M20_E1000_F20_B64_gamma0.9_alpha1_idx1.txt` 的文件。可能是因为文件不存在或文件路径不正确。 你需要检查一下文件路径是否正确。如果文件确实不存在，请确保你已经生成了这个文件并且将其保存在正确的位置。
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f'rewards/reward1_len{max_iter}_W{W}_M{M}_E{E}_F{F}_B{B}_gamma{gamma}_alpha{alpha}_idx{idx}.txt')

这段代码看起来像是保存一个文本文件，文件名包含了多个参数的值，可能是用来记录训练过程中的...- B：批量大小 - gamma：折扣因子 - alpha：学习率 - idx：索引编号 具体的实现需要进一步看代码才能确定。

reward1 = np.loadtxt( f'rewards/reward1_len{max_iter}_W{W}_M{M}_E{E}_F{F}_B{B}_gamma{gamma}_alpha{alpha}_idx{idx}.txt') 解释一下

这行代码使用 NumPy 库中的 loadtxt 函数从文件中加载一个名为 reward1_len{max_iter}_W{W}_M{M}_E{E}_F{F}_B{B}_gamma{gamma}_alpha{alpha}_idx{idx}.txt 的文本文件，并将其存储在变量 reward1 中。...

def plot(rewards): clear_output(True) plt.figure(figsize=(20, 5)) plt.plot(rewards) plt.savefig('./results_v8/number_of_devices_experiment_results/noise_0_5/rewards_td3_lstm_'f'{n_index}''.png')解释一下这个代码

clear_output(True) 是清除之前的图像，plt.figure(figsize=(20, 5)) 是设置图像大小为 20x5，plt.plot(rewards) 是绘制奖励曲线，plt.savefig('./results_v8/number_of_devices_experiment_results/noise_0_5/...

2023-06-17 23:47:22.786162: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 2023-06-17 23:47:22.786281: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine. 2023-06-17 23:47:24.419330: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'nvcuda.dll'; dlerror: nvcuda.dll not found 2023-06-17 23:47:24.419809: W tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:263] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303) 2023-06-17 23:47:24.426229: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:169] retrieving CUDA diagnostic information for host: ����� 2023-06-17 23:47:24.426345: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:176] hostname: ����� 2023-06-17 23:47:24.430552: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\10290\Desktop\test\writer.py", line 20, in <module> write_reward_tb(summary_writer, rewards[i], i) File "C:\Users\10290\Desktop\test\writer.py", line 9, in write_reward_tb summary = tf.Summary(value=[tf.Summary.Value(tag='reward', simple_value=reward)]) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Summary'分析错误原因

summary = tf.summary.Summary(value=[tf.summary.Summary.Value(tag='reward', simple_value=reward)]) 这样就可以避免这个错误了。另外，还需要注意，TensorFlow 2.x版本中tf.summary.FileWriter已经被弃用...

def learn(self): if not self.memory.ready(): return states, actions, rewards, next_states, terminals = self.memory.sample_buffer() batch_idx = np.arange(self.batch_size) states_tensor = T.tensor(states, dtype=T.float).to(device) rewards_tensor = T.tensor(rewards, dtype=T.float).to(device) next_states_tensor = T.tensor(next_states, dtype=T.float).to(device) terminals_tensor = T.tensor(terminals).to(device) with T.no_grad(): q_ = self.q_target.forward(next_states_tensor) q_[terminals_tensor] = 0.0 target = rewards_tensor + self.gamma * T.max(q_, dim=-1)[0] q = self.q_eval.forward(states_tensor)[batch_idx, actions] loss = F.mse_loss(q, target.detach()) self.q_eval.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.q_eval.optimizer.step() self.update_network_parameters() self.epsilon = self.epsilon - self.eps_dec if self.epsilon > self.eps_min else self.eps_min

这是一段代码，看起来是用于强化学习中的Q-learning算法的训练过程。可以看出，这段代码中包含了经验回放、更新目标网络、计算Q值、计算损失函数、反向传播、更新网络参数等步骤。其中，Q-learning算法是一种基于值...

解释class OnPolicyBatchReplay: def __init__(self, training_frequency = 32): self.size = 0 self.most_recent = (None,) * len(self.data_keys) self.to_train = 0 self.data_keys = ['states', 'actions', 'rewards', 'next_states'] # st,at,rt,st+!,at+1五元组 self.reset() self.training_frequency = training_frequency self.to_train = 0 def reset(self): for k in self.data_keys: setattr(self, k, []) # self.states = [] self.actions = [] self.most_recent = (None,) * len(self.data_keys) self.size = 0 self.to_train = 0 def add_experience(self, state, action, reward, next_state): self.most_recent = [state, action, reward, next_state] for idx, k in enumerate(self.data_keys): getattr(self, k).append(self.most_recent[idx]) self.size += 1 if len(self.states) == self.training_frequency: self.to_train = 1 def sample(self): batch = {k: getattr(self, k) for k in self.data_keys} # 取数据 self.reset() return batch

这是一个类的定义，名为 OnPolicyBatchReplay。在这个类的构造函数 __init__ 中，我们定义了一个名为 training_...data_keys 是一个包含字符串类型值的列表，包括了 'states'、'actions'、'rewards' 和 'next_states'。

lr = 2e-3 num_episodes = 500 hidden_dim = 128 gamma = 0.98 epsilon = 0.01 target_update = 10 buffer_size = 10000 minimal_size = 500 batch_size = 64 device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device( "cpu") env_name = 'CartPole-v1' env = gym.make(env_name) random.seed(0) np.random.seed(0) #env.seed(0) torch.manual_seed(0) replay_buffer = ReplayBuffer(buffer_size) state_dim = env.observation_space.shape[0] action_dim = env.action_space.n agent = DQN(state_dim, hidden_dim, action_dim, lr, gamma, epsilon, target_update, device) return_list = [] episode_return = 0 state = env.reset()[0] done = False while not done: action = agent.take_action(state) next_state, reward, done, _, _ = env.step(action) replay_buffer.add(state, action, reward, next_state, done) state = next_state episode_return += reward # 当buffer数据的数量超过一定值后,才进行Q网络训练 if replay_buffer.size() > minimal_size: b_s, b_a, b_r, b_ns, b_d = replay_buffer.sample(batch_size) transition_dict = { 'states': b_s, 'actions': b_a, 'next_states': b_ns, 'rewards': b_r, 'dones': b_d } agent.update(transition_dict) if agent.count >=200: #运行200步后强行停止 agent.count = 0 break return_list.append(episode_return) episodes_list = list(range(len(return_list))) plt.plot(episodes_list, return_list) plt.xlabel('Episodes') plt.ylabel('Returns') plt.title('DQN on {}'.format(env_name)) plt.show()对上述代码的每一段进行注释，并将其在段落中的作用注释出来

b_s, b_a, b_r, b_ns, b_d = replay_buffer.sample(batch_size) # 从经验回放缓冲区中采样样本 transition_dict = { 'states': b_s, 'actions': b_a, 'next_states': b_ns, 'rewards': b_r, 'dones': b_d } ...

def get_self_critical_reward(greedy_res, data_gts, gen_result): gen_result = gen_result.data.cpu().numpy() #转变为ndarray greedy_res = greedy_res.data.cpu().numpy() for i in range(gen_result_size): res[i] = [array_to_str(gen_result[i])] for i in range(batch_size): res[gen_result_size + i] = [array_to_str(greedy_res[i])] gts = OrderedDict() data_gts = data_gts.cpu().numpy() for i in range(len(data_gts)): gts[i] = [array_to_str(data_gts[i])] res_ = [{'image_id': i, 'caption': res[i]} for i in range(len(res))] res__ = {i: res[i] for i in range(len(res_))} gts_ = {i: gts[i // seq_per_img] for i in range(gen_result_size)} gts_.update({i + gen_result_size: gts[i] for i in range(batch_size)}) , bleu_scores = Bleu_scorer.compute_score(gts, res__, verbose = 0)#dict 8 lint bleu_scores = np.array(bleu_scores[3]) print('get_self_critical_reward Bleu scores: {:.4f}.'.format(_[3])) scores = bleu_scores return rewards这段代码有何特点，和强化学习的SCST有什么不同，有什么相似？并且解释代码

这段代码是用于计算自我监督强化学习（self-critical sequence training, SCST）中的奖励值的。具体来说，该函数接收三个参数，分别是贪心策略下的生成结果（greedy_res）、数据集的参考答案（data_gts）和模型生成...

def update(self, transition_dict): states = torch.tensor(transition_dict['states'], dtype=torch.float).to(self.device) actions = torch.tensor(transition_dict['actions']).view(-1, 1).to( self.device) rewards = torch.tensor(transition_dict['rewards'], dtype=torch.float).view(-1, 1).to(self.device) next_states = torch.tensor(transition_dict['next_states'], dtype=torch.float).to(self.device) dones = torch.tensor(transition_dict['dones'], dtype=torch.float).view(-1, 1).to(self.device) q_values = self.q_net(states).gather(1, actions) # Q值 # 下个状态的最大Q值 max_next_q_values = self.target_q_net(next_states).max(1)[0].view( -1, 1) q_targets = rewards + self.gamma * max_next_q_values * (1 - dones ) # TD误差目标 dqn_loss = torch.mean(F.mse_loss(q_values, q_targets)) # 均方误差损失函数 self.optimizer.zero_grad() # PyTorch中默认梯度会累积,这里需要显式将梯度置为0 dqn_loss.backward() # 反向传播更新参数 self.optimizer.step() 解释

将得到的最大Q值乘以折扣因子gamma，并与rewards相加得到Q值目标q_targets。 接下来，使用均方误差损失函数（F.mse_loss）计算预测的Q值q_values与目标Q值q_targets之间的均方误差dqn_loss。 在反向传播之前，需要...

with tf.GradientTape() as tape: _logits = self.model(np.array([s])) ## 带权重更新。 _exp_v = tl.rein.cross_entropy_reward_loss(logits=_logits, actions=[a], rewards=td[0]) grad = tape.gradient(_exp_v, self.model.trainable_weights) self.optimizer.apply_gradients(zip(grad, self.model.trainable_weights))

在 tape 上下文中，程序计算了模型的输出 _logits，然后使用 cross_entropy_reward_loss 方法计算损失函数 _exp_v。注意，这个损失函数是由动作 a 和累积奖励 td[0] 计算得出的。最后，程序调用 tape 的 gradient ...

解释这段代码np.save(self.result_path + '{}_rewards.npy', rewards) np.save(self.result_path + '{}_ma_rewards.npy', ma_rewards) plt.figure() # 创建一个图形实例，方便同时多画几个图 plt.title("learning curve on {} of {}".format(args.algo_name, args.scenario_name)) plt.xlabel('episodes'.format(a1)) plt.plot(rewards, label='rewards') plt.legend() plt.show()

其中，'{}_rewards.npy'和'{}_ma_rewards.npy'是文件名的格式化字符串，其中{}会被args.algo_name和args.scenario_name替换。这两个文件分别保存了训练过程中每一轮游戏获得的奖励值和移动平均奖励值。 接着，使用...

class PPOMemory: def __init__(self, batch_size): self.states = [] self.probs = [] self.vals = [] self.actions = [] self.rewards = [] self.dones = [] self.batch_size = batch_size def sample(self): batch_step = np.arange(0, len(self.states), self.batch_size) indices = np.arange(len(self.states), dtype=np.int64) np.random.shuffle(indices) batches = [indices[i:i+self.batch_size] for i in batch_step] return np.array(self.states),np.array(self.actions),np.array(self.probs),\ np.array(self.vals),np.array(self.rewards),np.array(self.dones),batches def push(self, state, action, probs, vals, reward, done): self.states.append(state) self.actions.append(action) self.probs.append(probs) self.vals.append(vals) self.rewards.append(reward) self.dones.append(done) def clear(self): self.states = [] self.probs = [] self.actions = [] self.rewards = [] self.dones = [] self.vals = []

1. 构造函数 __init__：初始化经验回放缓存的大小 batch_size，并创建空的列表来存储状态、动作、概率、价值、奖励和完成标志等信息。 2. 采样函数 sample：将经验回放缓存中的数据按照 batch_size 分成若干个 ...

解释这段代码if self.buffer.current_size >= self.args.batch_size: transitions = self.buffer.sample(self.args.batch_size) self.agents.learn(transitions) self.noise = max(0.05, self.noise - 0.0000005) self.epsilon = max(0.05, self.epsilon - 0.0000005) if done or episode_step % self.episode_limit == 0: rewards.append(ep_rewards) print("Episode:{}, Agent_1:{}".format(time_step, ep_rewards)) a1.append(time_step) break

1.检查经验缓存池中是否有足够的经验来进行一次训练，如果没有则继续收集经验；如果有，则执行第2步。 2.从经验缓存池中随机采样一批经验，并使用这些经验来更新智能体的策略和价值函数。 3.降低噪声参数和探索率...

解释这段代码while True: with torch.no_grad(): action5 = self.agents.select_action(s, self.noise, self.epsilon) + self.action4 # 变道车动作 action = [self.action0, self.action1, self.action2, self.action3, action5] u = action5 # actions.append(action) s_next, r, done, info = self.env.step(action) episode_step += 1 self.buffer.store_episode(s, u, r, s_next) s = s_next ep_rewards += r if self.buffer.current_size >= self.args.batch_size: transitions = self.buffer.sample(self.args.batch_size) self.agents.learn(transitions) self.noise = max(0.05, self.noise - 0.0000005) self.epsilon = max(0.05, self.epsilon - 0.0000005) if done or episode_step % self.episode_limit == 0: rewards.append(ep_rewards) print("Episode:{}, Agent_1:{}".format(time_step, ep_rewards)) a1.append(time_step) break

这段代码是一个无限循环，其中包含了一个with语句块，使用了torch的no_grad()函数来禁用梯度计算。在循环体内，代码定义了一个变量action5作为变道车的动作，并将其与其他四个动作一起作为总动作action。...

def _calc_advantages(self, values, next_values, rewards): shape = (self.num_frames_per_proc, self.num_procs) advantages = torch.zeros(*shape) for i in reversed(range(self.num_frames_per_proc)): next_mask = self.masks[i+1] if i < self.num_frames_per_proc - 1 else self.mask next_values = values[i+1] if i < self.num_frames_per_proc - 1 else next_values next_advantage = advantages[i+1] if i < self.num_frames_per_proc - 1 else 0 delta = rewards[i] + self.discount * next_values * next_mask - values[i] advantages[i] = delta + self.discount * self.gae_lambda * next_advantage * next_mask return advantages

具体来说，这个函数接收三个参数：values，next_values和rewards。values是当前状态下的价值估计，next_values是下一个状态的价值估计，rewards是当前状态下的奖励。 首先，函数创建一个形状为(self.num_frames_per...

解释这段代码class MultiEnvironment(gym.Env): def __init__(self): self.paths = [] self.path = [] self.width = 300 self.height = 3.75 self.cash_a = False #画圈 self.agent_nums = 5 self.agent_size = 1.5 self.map_size = 1 self.adversary = True self.cash_distance = 1.5 #安全距离 self.goal_position = [290, 0.9275] self.action0 = np.array([2, 0]) # 实例化智能体 self.agents = [Agent() for i in range(self.agent_nums)] self.rewards = []

- rewards：代理的奖励。 在类的构造函数 __init__ 中，这些属性被初始化为各自的默认值。在这个类中，还可以定义环境中的状态和动作空间，以及确定代理如何与环境进行交互的函数。这个类可以被用来进行多智能体...

<select name="rpLevel" class="form-control {validate:{required:true}}""> <option value>请选择</ option> <option value="1">国家级</ option><option value="2">市级</ option><option value=""3">集团级</ option> 通过关联的方式对以上进行参数化:使用关联函数web_reg_save_param_regexp()获取所有奖励级别，参数名称为rpLevelAll；使用lr_paramarr_random()函数从所有奖励级别中随机获取其中一个值，通过lr_save_string()函数保存为参数rpLevel，两步操作使用一行代码完成。 将完成后的代码补充在以下的代码内： lr_think_time(11); //集合点 lr_rendezvous("R_REW"); //事务点 lr_start_transaction("T_REW"); //检查点 web_reg_find("Text=OK",LAST); web_submit_data("save_2", "Action=http://localhost:9000/suthr/hrteacher/rewards/0/save", "Method=POST", "RecContentType=text/plain", "Referer=http://localhost:9000/suthr/hrteacher/rewards/0/add", "Snapshot=t18.inf", "Mode=HTML", ITEMDATA, "Name=saveBtnType", "Value=", ENDITEM, "Name=teacherId", "Value=6", ENDITEM, "Name=rpLevel", "Value=1", ENDITEM, "Name=rpTitle", "Value={rpTitle}", ENDITEM, "Name=rpDate", "Value=2023-06-01", ENDITEM, "Name=rCompany", "Value=FJDW{rCompany}", ENDITEM, "Name=memo", "Value=", ENDITEM, LAST); lr_end_transaction("T_REW", LR_AUTO);

lr_think_time(11); //集合点 lr_rendezvous("R_REW"); //事务点 lr_start_transaction("T_REW"); //检查点 web_reg_find("Text=OK",LAST);...web_reg_save_param_regexp("ParamName=rpLevelAll","RegExp=(.*?...

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