def update(self, transition_dict): states = torch.tensor(transition_dict['states'], dtype=torch.float).to(self.device) actions = torch.tensor(transition_dict['actions']).view(-1, 1).to( self.device) rewards = torch.tensor(transition_dict['rewards'], dtype=torch.float).view(-1, 1).to(self.device) next_states = torch.tensor(transition_dict['next_states'], dtype=torch.float).to(self.device) dones = torch.tensor(transition_dict['dones'], dtype=torch.float).view(-1, 1).to(self.device) q_values = self.q_net(states).gather(1, actions) # Q值 # 下个状态的最大Q值 max_next_q_values = self.target_q_net(next_states).max(1)[0].view( -1, 1) q_targets = rewards + self.gamma * max_next_q_values * (1 - dones ) # TD误差目标 dqn_loss = torch.mean(F.mse_loss(q_values, q_targets)) # 均方误差损失函数 self.optimizer.zero_grad() # PyTorch中默认梯度会累积,这里需要显式将梯度置为0 dqn_loss.backward() # 反向传播更新参数 self.optimizer.step() 解释

这段代码实现了DQN算法的更新步骤。

首先，从transition_dict中获取训练样本的各个部分，包括states（状态）、actions（动作）、rewards（奖励）、next_states（下一个状态）和dones（终止标志）。将它们转换为torch.tensor对象，并将其移动到指定的设备上。

接下来，通过self.q_net调用Q网络，传入states作为输入，并使用gather方法根据actions获取对应的Q值。这里使用gather方法的目的是从Q网络的输出中选择与实际采取的动作相对应的Q值。

然后，通过self.target_q_net调用目标网络，传入next_states作为输入，并使用max方法获取每个下一个状态的最大Q值。这里使用max(1)[0]是为了获取每行的最大值。将得到的最大Q值乘以折扣因子gamma，并与rewards相加得到Q值目标q_targets。

接下来，使用均方误差损失函数（F.mse_loss）计算预测的Q值q_values与目标Q值q_targets之间的均方误差dqn_loss。

在反向传播之前，需要将优化器的梯度置零，以防止梯度累积。然后，调用backward方法进行反向传播计算梯度，并调用optimizer.step()方法更新模型的参数。

这样，通过update方法就可以对DQN算法中的Q网络进行一次更新。