state_dim = env.observation_space.shape[0]是什么意思

时间: 2024-06-02 12:08:31 浏览: 186
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Python库 | dev_env-0.5.16-py2-none-any.whl

这段代码表示获取了一个环境的状态空间的维度。在强化学习中，智能体需要通过观察环境来获取状态信息，以便做出合适的决策。这里的env.observation_space是指环境的状态空间，而env.observation_space.shape[0]则代表了状态空间的维度。通常状态空间的维度越高，智能体面临的问题就越复杂，需要更强大的学习算法和更多的训练数据来解决。
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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

state_dim = env.observation_space.shape[0] # 状态空间维度 action_dim = env.action_space.n # 动作空间维度（离散动作） agent = DQN(state_dim, hidden_dim, action_dim, lr, gamma, epsilon, target_update, ...

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policy = Policy(env.observation_space.shape[0], env.action_space.shape[0]) optimizer = optim.Adam(policy.parameters(), lr=3e-4) def ppo_step(states, actions, advantages, clip_param=0.2): # 计算行为...

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