readout = tf.keras.layers.Dense(units=ACTIONS)(h_fc1)
时间: 2024-06-07 08:06:32 浏览: 11
这行代码是使用Keras API中的Dense层,创建一个全连接层,将输入数据h_fc1的每个神经元都连接到输出数据readout的每个神经元。其中units参数指定输出数据readout的维度,即动作的数量,这里假设动作数量为ACTIONS。在深度强化学习中,这个全连接层通常被称为“输出层”,因为它的输出是我们要执行的动作。
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def create_model(self): print('[NonLinearTransformer] Starting create_model') dense0 = tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu') dense1 = tf.keras.layers.Dense(units=32, activation='relu') dense2 = tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='linear') self.network = tf.keras.Sequential([ dense0, dense1, dense2], name='nonlineartransformer')
这段代码是用TensorFlow创建一个非线性变换模型的函数,具体实现如下:
```python
def create_model(self):
print('[NonLinearTransformer] Starting create_model')
dense0 = tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu') # 创建一个具有64个神经元的全连接层,并使用ReLU激活函数
dense1 = tf.keras.layers.Dense(units=32, activation='relu') # 创建一个具有32个神经元的全连接层,并使用ReLU激活函数
dense2 = tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='linear') # 创建一个具有1个神经元的输出层,并使用线性激活函数
self.network = tf.keras.Sequential([dense0, dense1, dense2], name='nonlineartransformer') # 将上面创建的三个层按顺序连接起来,构成一个完整的神经网络模型
```
该函数创建了一个包含三个全连接层的神经网络模型,其中前两个层使用ReLU激活函数,第三个层使用线性激活函数。该模型的输入和输出都是1维张量。
可以通过调用`model.summary()`方法来查看该模型的结构和参数数量。
举例调用下面的方法 : class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.d_model = d_model assert d_model % self.num_heads == 0 self.depth = d_model // self.num_heads self.query_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.key_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.value_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model)
假设你已经定义了一个名为 `model` 的神经网络模型,其中包含了 `MultiHeadAttention` 层,你可以使用下面的方法来调用这个层:
```
import tensorflow as tf
# 定义模型
class MyModel(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.multi_head_attention = MultiHeadAttention(d_model=64, num_heads=8)
def call(self, inputs):
# 调用 MultiHeadAttention 层
x = self.multi_head_attention(inputs)
return x
# 初始化模型
model = MyModel()
# 输入数据
inputs = tf.random.normal(shape=(32, 10, 64))
# 调用模型
outputs = model(inputs)
# 输出结果
print(outputs.shape)
```
在上面的代码中,我们首先定义了一个名为 `MyModel` 的神经网络模型,并在其中实例化了一个 `MultiHeadAttention` 层。然后,我们创建了一个 `model` 对象,该对象是 `MyModel` 的实例。接着,我们使用 `tf.random.normal()` 方法生成了一个形状为 `(32, 10, 64)` 的张量作为输入数据,然后将其传递给模型的 `call()` 方法,得到了模型的输出结果。最后,我们打印出了输出结果的形状。