解释这行代码self.sess.run( [self.q_next, self.q_eval]
时间: 2024-05-29 22:08:40 浏览: 15
这行代码是在进行神经网络训练时用到的,其中self.sess.run是运行TensorFlow的会话(Session),[self.q_next, self.q_eval]是要同时运行的TensorFlow操作。在深度强化学习中,self.q_eval表示当前策略神经网络的输出,self.q_next表示目标神经网络的输出,这两个神经网络用于预测在某个状态下采取某个动作后得到的奖励值。在运行时,会通过输入的状态得到两个网络的输出,并根据采用的学习算法计算出误差,并更新策略神经网络的权重,以实现模型的优化。
相关问题
self.sess.run(self.q_eval, feed_dict={self.s: observation})
这段代码是一个类中的方法,用来执行神经网络的前向传播过程,返回当前状态下的动作值函数(Q值函数)。
其中,self.sess.run()是TensorFlow中用于执行计算图的方法,接受的参数是需要计算的张量或操作。在这个方法中,我们传入了需要计算的self.q_eval张量,即当前状态下的动作值函数(Q值函数)。
feed_dict参数是一个字典,用于将输入数据传入计算图中。在这个方法中,我们传入了当前状态的观测值observation,其中self.s表示当前状态的占位符张量,它是神经网络的输入。
因此,这段代码的作用是执行神经网络的前向传播过程,返回当前状态下的动作值函数(Q值函数)的值。
解释这段代码actions_value = self.sess.run(self.q_eval, feed_dict={self.s: observation_numtype})
这段代码使用了TensorFlow的sess.run()方法来计算模型的q值,其中self.q_eval是模型中定义的Q值的计算图,self.s是模型的输入张量,observation_numtype是一个用于输入的numpy数组,表示当前状态的观察值。通过将observation_numtype传递给self.s,sess.run()方法可以计算出对应的q值,并将结果存储在actions_value中,以供后续操作使用。
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