tf.graphkeys.trainable_variables

时间: 2023-04-13 09:00:39 浏览: 183
tf.graphkeys.trainable_variables是TensorFlow中的一个常量，它表示可训练变量的集合。这个集合包括了所有需要在训练过程中被更新的变量，例如神经网络中的权重和偏置。在模型训练过程中，我们可以使用这个集合来获取所有需要更新的变量，并将它们传递给优化器进行更新。
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tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES 是一个 TensorFlow 中的常量，它用于表示可训练的变量集合。这个集合包含了所有需要在训练过程中被更新的变量，例如神经网络中的权重和偏置。通过使用这个常量，我们可以方便地获取所有可训练的变量，并对它们进行操作。

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def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate): self.sess = sess self.s_dim = state_dim self.lr_rate = learning_rate # Create the critic network self.inputs, self.out = self.create_critic_network() # Get all network parameters self.network_params = \ tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic') # Set all network parameters self.input_network_params = [] for param in self.network_params: self.input_network_params.append( tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape())) self.set_network_params_op = [] for idx, param in enumerate(self.input_network_params): self.set_network_params_op.append(self.network_params[idx].assign(param)) # Network target目标 V(s) self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # Temporal Difference, will also be weights for actor_gradients时间差异，也将是actor_gradients的权重 self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out) # Mean square error均方误差 self.loss = tflearn.mean_square(self.td_target, self.out) # Compute critic gradient计算临界梯度 self.critic_gradients = tf.gradients(self.loss, self.network_params) # Optimization Op self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate). \ apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))请对这段代码每句进行注释

self.network_params = tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic') # 定义一个占位符，表示 Critic 网络的输入参数 self.input_network_params = [] for ...

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