mean = self.mean(x) * self.max_action中的self.max_action是什么意思
时间: 2024-03-04 18:50:37 浏览: 24
在机器学习中,通常需要对数据进行归一化或标准化处理,以便更好地训练模型。在某些情况下,我们还需要将数据缩放到特定的范围内,例如将数据缩放到[-1,1]或[0,1]之间。self.max_action就是用于缩放数据的一个参数,它表示数据在缩放后的最大值。在mean = self.mean(x) * self.max_action这一行代码中,self.mean(x)计算了数据的均值,然后将其乘以self.max_action,得到了数据的缩放范围。
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class Actor(tf.keras.Model): def __init__(self, state_dim, action_dim, max_action): super(Actor, self).__init__() self.layer1 = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu') self.layer2 = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu') self.mean = tf.keras.layers.Dense(action_dim, activation='tanh') self.log_std = tf.keras.layers.Dense(action_dim, activation='tanh') self.max_action = max_action def call(self, state): x = self.layer1(state) x = self.layer2(x) mean = self.mean(x) * self.max_action log_std = self.log_std(x) log_std = tf.clip_by_value(log_std, -20, 2) std = tf.exp(log_std) dist = tfd.Normal(mean, std) action = dist.sample() log_prob = dist.log_prob(action) log_prob -= tf.reduce_sum(2 * (np.log(2) - action - tf.nn.softplus(-2 * action)), axis=1, keepdims=True) action = tf.tanh(action) return action, log_prob对该段代码进行解释
这段代码定义了一个Actor类,它是一个神经网络模型,用于预测在给定的状态下应该采取什么样的动作。具体地,这个Actor类包含以下几个成员变量和函数:
- 成员变量state_dim:表示状态(state)的维度;
- 成员变量action_dim:表示动作(action)的维度;
- 成员变量max_action:表示动作的最大值;
- 函数__init__:初始化Actor类,它定义了神经网络的结构,包括三个全连接层(layer1、layer2、mean)和一个用于输出动作的全连接层(log_std)。这些层分别包含256个神经元,其中前两个层采用ReLU激活函数,最后一个输出动作的层采用双曲正切函数(tanh)作为激活函数;
- 函数call:接收一个状态作为输入,返回一个动作和与该动作相关的概率值。该函数首先将输入状态通过前两个全连接层进行处理,然后使用mean层输出动作的均值,再使用log_std层输出动作的标准差的对数。这里采用双曲正切函数作为激活函数是因为它的输出范围是[-1,1],这样乘以self.max_action就可以得到[-self.max_action, self.max_action]之间的动作值。然后通过标准差和均值构建一个正态分布,并从中采样得到一个动作值。根据采样得到的动作值,计算该动作的概率,并使用一个公式对概率进行调整,最后将动作值通过tanh函数映射到[-1,1]之间。函数最终返回该动作值和对应的概率值的自然对数。
def forward(self, inputstate): inputstate = self.in_to_y1(inputstate) inputstate = F.relu(inputstate) inputstate = self.y1_to_y2(inputstate) inputstate = F.relu(inputstate) mean = max_action * torch.tanh(self.out(inputstate)) # 输出概率分布的均值mean log_std = self.std_out(inputstate) # softplus激活函数的值域>0 log_std = torch.clamp(log_std, -20, 2) std = log_std.exp() return mean, std
这是一个神经网络的前向传播函数。它接受一个输入状态(inputstate),然后通过两个全连接层(self.in_to_y1和self.y1_to_y2)进行处理。在每个层之后,使用ReLU激活函数对输出进行非线性变换。接下来,从输出层(self.out)得到概率分布的均值(mean)和标准差(std)。其中,均值是通过将输出进行tanh函数变换,并乘以最大动作值(max_action)得到的。标准差是通过使用softplus激活函数进行变换,并使用对数函数(log)将其值限制在-20到2之间得到的。最后,函数返回均值和标准差。
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