KL30 reset

KL30 "reset" 指的是 KL30微控制器系列的一种复位操作，可能是硬件重启或者是软件异常后的一种恢复机制。当KL30遇到无法解决的问题，如程序错误、系统崩溃或者其他硬件故障时，可能会触发硬重启（hard reset），即切断电源再重新启动，以清除当前的状态。

软复位（soft reset）则是在软件层面控制的，例如通过某个特定寄存器的操作或者中断服务函数里设置标志来实现。无论是哪种复位，其目的是为了使系统回到初始化状态，以便于开发者检查问题所在。

相关问题

KL30OnOff(1)使用方法

KL30OnOff是一个针对Keil库的函数，通常用于处理STM32系列微控制器中的开关键控操作，比如LED的状态切换。这个函数可能对应于ST官方提供的库，用于管理和控制设备的上电/掉电状态。它的基本使用方法如下：

1. **包含头文件**：首先，在你的源代码中包含相应的头文件，例如`STM32F1xx_HAL_GPIO.h`，这取决于你的STM32型号。

#include "STM32F1xx_HAL_GPIO.h"

2. **初始化GPIO**：你需要对GPIO进行初始化，设置你要使用的IO口作为输出模式以便控制ON/OFF状态。例如，如果你想要控制PA05作为LED：

GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct;
GPIO_InitStruct.Pin = GPIO_PIN_5; // PA05
GPIO_InitStruct.Mode = GPIO_MODE_OUTPUT_PP; // Push-Pull输出
GPIO_InitStruct.Pull = GPIO_NOPULL; // 无拉高或拉低
HAL_GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStruct);

3. **调用KL30OnOff()**：然后你可以通过调用`KL30OnOff(1)`来打开设备（假设1代表接通电源），如果是关闭则传入0。这通常会操作GPIO的位来实现开关功能：

void KL30OnOff(uint8_t state)
{
    if(state == 1) {
        HAL_GPIO_WritePin(GPIOA, GPIO_PIN_5, GPIO_PIN_SET); // 设置PA05为高电平，即LED点亮
    } else {
        HAL_GPIO_WritePin(GPIOA, GPIO_PIN_5, GPIO_PIN_RESET); // 设置PA05为低电平，LED熄灭
    }
}

在这种前提下，我想实现刚刚问你的计算每个episode的循环中计算KL散度

如果你希望在每个episode的循环中计算KL散度，你可以在每次更新参数之前计算KL散度。以下是修改后的代码：

print('PPO2训练中...')
actor=Actor()
critic=Critic()
all_ep_r = []
for episode in range(EP_MAX):
    observation = env.reset() #环境重置
    buffer_s, buffer_a, buffer_r,buffer_a_logp = [], [], [],[]
    reward_totle=0
    kl_divergence=0

    for timestep in range(EP_LEN):
        if RENDER:
            env.render()
        action,action_logprob=actor.choose_action(observation)
        observation_, reward, done, info = env.step(action)
        buffer_s.append(observation)
        buffer_a.append(action)
        buffer_r.append((reward+8)/8)    # normalize reward, find to be useful
        buffer_a_logp.append(action_logprob)
        observation=observation_
        reward_totle+=reward
        reward = (reward - reward.mean()) / (reward.std() + 1e-5)

        if (timestep+1) % BATCH == 0 or timestep == EP_LEN-1:
            v_observation_ = critic.get_v(observation_)
            discounted_r = []
            for r in buffer_r[::-1]:
                v_observation_ = r + GAMMA * v_observation_
                discounted_r.append(v_observation_.detach().numpy())
            discounted_r.reverse()
            bs, ba, br, bap = np.vstack(buffer_s), np.vstack(buffer_a), np.array(discounted_r), np.vstack(buffer_a_logp)
            buffer_s, buffer_a, buffer_r, buffer_a_logp = [], [], [], []
            advantage = critic.learn(bs, br)  # critic部分更新
            
            # 在更新参数之前计算KL散度
            with torch.no_grad():
                new_action_logprob = actor.evaluate_actions(bs, ba)
                kl_divergence = torch.nn.functional.kl_div(new_action_logprob, bap).mean().item()
                
            actor.learn(bs, ba, advantage, bap)  # actor部分更新
            actor.update_oldpi()  # pi-new的参数赋给pi-old

    if episode == 0:
        all_ep_r.append(reward_totle)
    else:
        all_ep_r.append(all_ep_r[-1] * 0.9 + reward_totle * 0.1)

    print("\rEp: {} |rewards: {}|kl_divergence: {}".format(episode, reward_totle, kl_divergence), end="")

    if episode % 50 == 0 and episode > 100:
        save_data = {'net': actor.old_pi.state_dict(), 'opt': actor.optimizer.state_dict(), 'i': episode}
        torch.save(save_data, "E:\PPO2_model_actor.pth")
        save_data = {'net': critic.critic_v.state_dict(), 'opt': critic.optimizer.state_dict(), 'i': episode}
        torch.save(save_data, "E:\PPO2_model_critic.pth")

env.close()
plt.plot(np.arange(len(all_ep_r)), all_ep_r)
plt.xlabel('Episode')
plt.ylabel('Moving averaged episode reward')
plt.show()

在修改后的代码中，我们将计算KL散度的部分移到了参数更新之前，在每个batch的循环内进行计算。通过将计算KL散度的代码放在参数更新之前，你可以确保每个episode的循环中都计算了KL散度，并将其打印出来。