next_state, reward, done, _ = env.step(action)这段代码问题在哪里

时间: 2023-05-27 13:06:11 浏览: 97
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Python库 | griddly-0.1.8-cp36-cp36m-macosx_10_15_x86_64.whl

这段代码没有问题，它是用来执行一个动作并返回与该动作相关的信息，其中： - `action`是代表要执行的动作的参数； - `next_state`是执行该动作后的下一个状态； - `reward`是执行该动作获得的奖励值； - `done`是一个布尔值，表示是否达到了终止状态； - `_`代表一个占位符，用于存储其他一些信息，但在这个代码中没有使用到。
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Python库 | pysbrl-0.4.2rc0-cp36-cp36m-manylinux1_i686.whl

next_state, reward, done, _ = env.step(action) algorithm.update(state, action, reward, next_state, done) state = next_state 5. 使用训练好的模型进行预测或进一步测试： python state = env....
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REINFORCE理论+实现代码

next_state, reward, done, _ = env.step(action) rewards.append(reward) state = next_state optimizer.zero_grad() loss = -sum(rewards) loss.backward() optimizer.step() REINFORCE理论和实现代码...

line 9, in <module> next_state, reward, done, info = env.step(action)

这个错误通常是由于你的代码中在调用 env.step(action) 时返回的元素个数不等于左侧变量的个数所导致的。 在 Gym 中，env.step(action) 方法返回一个包含四个元素的元组，分别是下一步的状态 next_state、...

def train_model(model, env, total_episodes): # 训练模型 for episode in range(total_episodes): state = env.reset() state = np.reshape(state, [1, 6, env.window_size + 1]) done = False while not done: action = np.argmax(model.predict(state)[0]) next_state, reward, done, _ = env.step(action) next_state = np.reshape(next_state, [1, 6, env.window_size + 1]) target = reward + np.amax(model.predict(next_state)[0]) target_f = model.predict(state) target_f[0][action] = target model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0) state = next_state

- next_state, reward, done, _ = env.step(action) 在环境中执行预测出的行动，获取下一步的状态、奖励和完成状态。 - next_state = np.reshape(next_state, [1, 6, env.window_size + 1]) 将下一步状态转换为...

next_state, reward, done, _ = env.step(action) ValueError: too many values to unpack (expected 4)

这个错误通常是因为 env.step(action) 返回的元素数量不符合你期望的数量。你期望返回4个元素，但实际上返回了更多或更少的元素。 请检查一下 env.step() 函数的文档或源代码，确保它返回了正确的元素数量。...

while not ep_done: num_steps += 1 if train_params.RENDER: self.env_wrapper.render() action = self.sess.run(self.actor_net.output, {self.state_ph:np.expand_dims(state, 0)})[0] # Add batch dimension to single state input, and remove batch dimension from single action output action += (gaussian_noise() * train_params.NOISE_DECAY**num_eps) next_state, reward, terminal = self.env_wrapper.step(action) episode_reward += reward next_state = self.env_wrapper.normalise_state(next_state) reward = self.env_wrapper.normalise_reward(reward) self.exp_buffer.append((state, action, reward)) if len(self.exp_buffer) >= train_params.N_STEP_RETURNS: state_0, action_0, reward_0 = self.exp_buffer.popleft() discounted_reward = reward_0 gamma = train_params.DISCOUNT_RATE for (_, _, r_i) in self.exp_buffer: discounted_reward += r_i * gamma gamma *= train_params.DISCOUNT_RATE run_agent_event.wait() PER_memory.add(state_0, action_0, discounted_reward, next_state, terminal, gamma) state = next_state

这段代码是主循环中的一部分，其中包含了执行动作、观察环境、更新经验缓存等操作。具体来说，算法执行以下步骤： 1. 累计步数； 2. 如果需要渲染环境，则渲染环境； 3. 使用Actor网络计算当前状态的动作； 4. 对...

def train(num_ue, F): replay_buffer = ReplayBuffer(capacity=1000) env = env = Enviroment(W=5, num_ue=num_ue, F=F, bn=np.random.uniform(300, 500, size=num_ue), dn=np.random.uniform(900, 1100, size=num_ue), dist=np.random.uniform(size=num_ue) * 200, f=1, iw=0, ie=0.3, it=0.7,pn=500, pi=100,tn = np.random.uniform(0.8, 1.2, size=num_ue), wn = np.random.randint(0, 2, size=num_ue)) net = nn.Sequential() net.add(nn.Dense(512, activation='relu'), nn.Dense(num_ue * 3 + num_ue * (F + 1))) net.initialize(init.Normal(sigma=0.001)) trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': 0.01}) batch_size = 64 loss_fn = gluon.loss.L2Loss() state, _, _, = env.get_Init_state() best_state = state[0] print(best_state) for idx in range(100000):#训练 action_ra, action_rf = net_action(net(nd.array(state.reshape((1, -1)))).asnumpy()) next_state, reward, done = env.step(action_ra, action_rf) if done: next_state, ra, rf, = env.get_Init_state() _, reward, _ = env.step(ra, rf) best_state = state[0] replay_buffer.push(state, (ra, rf), reward, next_state, False) state, _, _, = env.get_Init_state() else: best_state = state[0] replay_buffer.push(state, (action_ra, action_rf), reward, next_state, done) state = next_state if len(replay_buffer) > 100: with autograd.record(): loss = compute_td_loss2(batch_size=batch_size, net=net, loss_fn=loss_fn, replay_buffer=replay_buffer) loss.backward() trainer.step(batch_size, ignore_stale_grad=True) print(best_state)

这段代码是一个训练函数，用于训练一个神经网络模型。它使用了一个回放缓冲区（replay_buffer）来保存训练数据。在每个训练步骤中，它使用模型对当前状态进行预测，并根据预测结果选择一个动作。然后，它通过执行该...

next_state, reward, done, _ = self.env.step(action) ValueError: too many values to unpack (expected 4)

这个错误是因为你在使用self.env.step(action)函数返回值时，尝试将返回的值解包为4个变量，但实际上返回的值不足4个，导致解包失败。解决这个问题的方法是检查self.env.step(action)函数的返回值，确保它返回4个值...

import tensorflow as tf import numpy as np import gym # 创建 CartPole 游戏环境 env = gym.make('CartPole-v1') # 定义神经网络模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu', input_shape=(4,)), tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='linear') ]) # 定义优化器和损失函数 optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() # 定义超参数 gamma = 0.99 # 折扣因子 epsilon = 1.0 # ε-贪心策略中的初始 ε 值 epsilon_min = 0.01 # ε-贪心策略中的最小 ε 值 epsilon_decay = 0.995 # ε-贪心策略中的衰减值 batch_size = 32 # 每个批次的样本数量 memory = [] # 记忆池 # 定义动作选择函数 def choose_action(state): if np.random.rand() < epsilon: return env.action_space.sample() else: Q_values = model.predict(state[np.newaxis]) return np.argmax(Q_values[0]) # 定义经验回放函数 def replay(batch_size): batch = np.random.choice(len(memory), batch_size, replace=False) for index in batch: state, action, reward, next_state, done = memory[index] target = model.predict(state[np.newaxis]) if done: target[0][action] = reward else: Q_future = np.max(model.predict(next_state[np.newaxis])[0]) target[0][action] = reward + Q_future * gamma model.fit(state[np.newaxis], target, epochs=1, verbose=0) # 训练模型 for episode in range(1000): state = env.reset() done = False total_reward = 0 while not done: action = choose_action(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) memory.append((state, action, reward, next_state, done)) state = next_state total_reward += reward if len(memory) > batch_size: replay(batch_size) epsilon = max(epsilon_min, epsilon * epsilon_decay) print("Episode {}: Score = {}, ε = {:.2f}".format(episode, total_reward, epsilon))next_state, reward, done, _ = env.step(action) ValueError: too many values to unpack (expected 4)优化代码

next_state, reward, done, info = env.step(action) 同时，建议将神经网络模型的优化器改成 RMSprop，这是一个更加适合强化学习问题的优化器。最后，为了更好地观察训练效果，可以将每个回合的得分输出到日志...

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

next_state, reward, done, _, _ = env.step(action) # 环境执行动作，观测下一个状态、奖励和结束标志 replay_buffer.add(state, action, reward, next_state, done) # 将当前状态、动作、奖励、下一个状态和结束...

import akshare as ak import numpy as np import pandas as pd import random import matplotlib.pyplot as plt class StockTradingEnv: def __init__(self): self.df = ak.stock_zh_a_daily(symbol='sh000001', adjust="qfq").iloc[::-1] self.observation_space = self.df.shape[1] self.action_space = 3 self.reset() def reset(self): self.current_step = 0 self.total_profit = 0 self.done = False self.state = self.df.iloc[self.current_step].values return self.state def step(self, action): assert self.action_space.contains(action) if action == 0: # 买入 self.buy_stock() elif action == 1: # 卖出 self.sell_stock() else: # 保持不变 pass self.current_step += 1 if self.current_step >= len(self.df) - 1: self.done = True else: self.state = self.df.iloc[self.current_step].values reward = self.get_reward() self.total_profit += reward return self.state, reward, self.done, {} def buy_stock(self): pass def sell_stock(self): pass def get_reward(self): pass class QLearningAgent: def __init__(self, state_size, action_size): self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.epsilon = 1.0 self.epsilon_min = 0.01 self.epsilon_decay = 0.995 self.learning_rate = 0.1 self.discount_factor = 0.99 self.q_table = np.zeros((self.state_size, self.action_size)) def act(self, state): if np.random.rand() <= self.epsilon: return random.randrange(self.action_size) else: return np.argmax(self.q_table[state, :]) def learn(self, state, action, reward, next_state, done): target = reward + self.discount_factor * np.max(self.q_table[next_state, :]) self.q_table[state, action] = (1 - self.learning_rate) * self.q_table[state, action] + self.learning_rate * target if self.epsilon > self.epsilon_min: self.epsilon *= self.epsilon_decay env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) for episode in range(1000): state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) agent.learn(state, action, reward, next_state, done) state = next_state if episode % 10 == 0: print("Episode: %d, Total Profit: %f" % (episode, env.total_profit)) agent.save_model("model-%d.h5" % episode) def plot_profit(env, title): plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(env.df.index, env.df.close, label="Price") plt.plot(env.df.index, env.profits, label="Profits") plt.legend() plt.title(title) plt.show() env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) agent.load_model("model-100.h5") state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) state = next_state plot_profit(env, "QLearning Trading Strategy")优化代码

1. 对于环境类 StockTradingEnv，可以考虑将 buy_stock 和 sell_stock 方法的具体实现写入 step 方法中，避免方法数量过多。 2. 可以将 get_reward 方法中的具体实现改为直接计算当前持仓的收益。 3. 在...

解释： for i in range(10): # 显示10个进度条 # tqdm的进度条功能 with tqdm(total=int(num_episodes / 10), desc='Iteration %d' % i) as pbar: for i_episode in range(int(num_episodes / 10)): # 每个进度条的序列数 episode_return = 0 state = env.reset() action = agent.take_action(state) done = False while not done: next_state, reward, done = env.step(action) next_action = agent.take_action(next_state) episode_return += reward # 这里回报的计算不进行折扣因子衰减 agent.update(state, action, reward, next_state, next_action) state = next_state action = next_action return_list.append(episode_return) if (i_episode + 1) % 10 == 0: # 每10条序列打印一下这10条序列的平均回报 pbar.set_postfix({ 'episode': '%d' % (num_episodes / 10 * i + i_episode + 1), 'return': '%.3f' % np.mean(return_list[-10:]) }) pbar.update(1)

调用env.step(action)执行选定的动作，并获取返回的下一个状态next_state、奖励reward和完成状态done。 b. 调用agent.take_action(next_state)选择下一个状态的动作，并将动作赋值给next_action。 c. 更新累计...

讲一下这段代码的含义# 选择试探性的初始状态动作 action = random.randint(0, 1) # 生成（采样）幕 done = False while not done: # 驱动环境的物理引擎得到下一个状态、回报以及该幕是否结束标志 next_state, reward, done, info = env.step(action) # 对幕进行采样并记录 episode.append((state, action, reward)) # 更新状态 state = next_state # 根据当前状态获得策略下的下一动作 action = policy[state]

这段代码是一个强化学习的基本框架。首先，在这个代码中通过 random.randint(0, 1) 随机地选择了一个初始动作。然后，在 while 循环中，通过调用环境的物理引擎来得到下一个状态、回报以及该幕是否结束的标志。接着...

use_cuda = torch.cuda.is_available() FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if use_cuda else torch.FloatTensor device = torch.device("cpu") #使用GPU进行训练 from torch.autograd import Variable from replay_buffer import ReplayMemory, Transition # set up matplotlib is_ipython = 'inline' in matplotlib.get_backend() if is_ipython: from IPython import display #plt.ion() use_cuda = torch.cuda.is_available() FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if use_cuda else torch.FloatTensor device = torch.device("cpu")把这段代码改成CPU训练

next_state, reward, done, _ = env.step(action.item()) # 转换状态和动作为张量 state_tensor = state_to_tensor(state) action_tensor = LongTensor([action]) next_state_tensor = state_to_tensor(next_...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86187\Desktop\大学事务\强化学习\wmm.py", line 167, in <module> g() File "C:\Users\86187\Desktop\大学事务\强化学习\wmm.py", line 88, in __call__ next_state, reward, done, _ ,_= self.env.step(action) #执行动作 File "C:\Users\86187\Desktop\大学事务\强化学习\lib\site-packages\gym\wrappers\time_limit.py", line 50, in step observation, reward, terminated, truncated, info = self.env.step(action) File "C:\Users\86187\Desktop\大学事务\强化学习\lib\site-packages\gym\wrappers\order_enforcing.py", line 37, in step return self.env.step(action) File "C:\Users\86187\Desktop\大学事务\强化学习\lib\site-packages\gym\wrappers\env_checker.py", line 39, in step return self.env.step(action) File "C:\Users\86187\Desktop\大学事务\强化学习\lib\site-packages\gym\envs\box2d\car_racing.py", line 525, in step self.car.gas(action[1]) File "C:\Users\86187\Desktop\大学事务\强化学习\lib\site-packages\gym\envs\box2d\car_dynamics.py", line 147, in gas if diff > 0.1: ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all() Process finished with exit code 1

这个错误通常是因为在比较 NumPy 数组时出现了歧义的情况。在 Python 中，如果一个数组有多个元素，那么它的真值是不明确的，因为它不能被转换为单个布尔值。 根据错误信息，问题出现在 car_dynamics.py 文件的 ...

用python写用Q-learning算法控制倒立摆的代码

next_state, reward, done, _ = env.step(action) # Update Q-table td_target = reward + gamma * np.max(q_table[next_state]) td_error = td_target - q_table[state][action] q_table[state][action] += ...

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next_state, reward, done, _ = env.step(action) agent.remember(state, action, reward, next_state, done) state = next_state total_reward += reward if len(agent.buffer.buffer) > batch_size: agent....

可以帮我写一段dqn的代码吗

next_state, reward, done, _ = env.step(action) reward = reward if not done else -10 next_state = np.reshape(next_state, [1, state_size]) agent.remember(state, action, reward, next_state, done) ...

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