actor.compile(optimizer=actor_optimizer, loss='categorical_crossentropy') critic.compile(optimizer=critic_optimizer, loss='mse')

这段代码是在编译 actor 和 critic 模型，分别使用了不同的优化器和损失函数。

对于 actor 模型，使用了 `categorical_crossentropy` 作为损失函数。这是多分类问题中常用的损失函数，用于计算模型预测结果与真实标签之间的交叉熵。在这里，actor 模型的输出是一个概率分布，因此使用交叉熵作为损失函数可以最小化预测结果与真实标签之间的差距。

对于 critic 模型，使用了 `mse`（均方误差）作为损失函数。这是回归问题中常用的损失函数，用于计算模型预测值与真实值之间的平方误差。在这里，critic 模型的输出是一个值函数，因此使用均方误差作为损失函数可以最小化预测值与真实值之间的差距。

对于优化器，分别使用了 `actor_optimizer` 和 `critic_optimizer`。这些优化器的选择通常需要根据具体问题和实验结果进行调整。在这里，使用了 Adam 优化器，它是一种自适应学习率的梯度下降算法，能够有效地调整学习率以适应不同的梯度情况，从而加速模型的收敛。

相关问题

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

这些代码主要是初始化了一些变量和列表，并调用 `build_model()` 函数构建了 actor 和 critic 模型。`threads` 列表是用来存储并行训练的 worker 的，`actor_loss_list` 和 `critic_loss_list` 分别是用来存储 actor 和 critic 的损失函数值的列表。

`build_model()` 函数应该是用来构建 actor 和 critic 模型的。在深度强化学习中，actor 和 critic 模型通常是使用神经网络来实现的。`build_model()` 函数应该包括了构建神经网络的代码，并返回构建好的 actor 和 critic 模型。需要注意的是，构建好的模型可能需要进行编译和初始化等操作。

因为这里的代码只包含了部分内容，所以我无法确定 `build_model()` 函数的实现细节。如果您想让我帮您进一步理解和解释这个模型，请提供完整的代码。

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。