为什么要写sparksession.closs

我不清楚为什么要写sparksession.closs，但我可以告诉您，SparkSession是Apache Spark中的一个主要入口点，它提供了一个统一的编程接口来访问Spark的各种功能。SparkSession.closs可能是一个用于关闭SparkSession的方法。

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#include "mainwindow.h" #include "ui_mainwindow.h" #include<QString> #include<QPushButton> #include<QFileDialog> #include<QByteArray> MainWindow::MainWindow(QWidget *parent) : QMainWindow(parent), ui(new Ui::MainWindow) { ui->setupUi(this); //QFILE 创建对象QFILE file /* *打开文件 file.open(打开模式) * * file.closs(),关闭文件对象 * * 文件读写 file.readAll 文件全部读取 file.readline 逐行读取 * 判断文件是否到末尾 file.atEnd * 文件写 file.write("neirong") * * * * */ //连接信号和槽，实现文件读写 connect(ui->pushButton,&QPushButton::clicked,[=](){ QString fileName = QFileDialog::getOpenFileName(this,"打开文件"，"D:/ccc/Demo46");//文件对话框 ui->lineEdit->setText(fileName); QFile file(fileName);//定义文件对象 file.open(QIODevice::ReadOnly);//文件打开方式 // QByteArray arr = file.readAll(); QByteArray array1 = file.readLine();//逐行读取文件数据 while(!file.atEnd()){ array1 +=file.readLine(); } //将文本文件写到组件上 ui->textEdit->setText(array1); file.close(); // file.open(QIODevice::Append); // file.write("good"); }); } MainWindow::~MainWindow() { delete ui; }

这段代码是一个简单的Qt程序，主要实现了一个窗口界面，其中包含一个按钮和一个文本框。当按钮被点击时，会弹出一个文件选择对话框，用户可以选择一个文件。选择完文件后，文件的路径会显示在文本框中，并且文件的内容会显示在另一个文本框中。

具体实现逻辑如下：

1. 引入了两个头文件：mainwindow.h和ui_mainwindow.h。

2. 创建了一个MainWindow类，继承自QMainWindow类，并使用Ui::MainWindow类生成了一个ui对象。

3. 在MainWindow类的构造函数中，调用了ui->setupUi(this)来设置界面。

4. 在构造函数中，通过connect函数将按钮的clicked信号与一个lambda表达式连接起来。lambda表达式中实现了文件选择对话框的功能。

5. 使用QFileDialog::getOpenFileName函数打开文件选择对话框，获取用户选择的文件路径，并将路径显示在文本框中。

6. 创建了一个QFile对象，并使用打开方式QIODevice::ReadOnly打开文件。

7. 使用QFile的readLine函数逐行读取文件内容，并将内容保存在QByteArray对象中。

8. 使用while循环和readLine函数将文件所有行的内容都读取并保存在QByteArray对象中。

9. 将读取到的文件内容设置到另一个文本框中，显示在界面上。

10. 关闭文件。

11. 程序结束时，删除ui对象。

class PPO(object): def __init__(self): self.sess = tf.Session() self.tfs = tf.placeholder(tf.float32, [None, S_DIM], 'state') # critic with tf.variable_scope('critic'): l1 = tf.layers.dense(self.tfs, 100, tf.nn.relu) self.v = tf.layers.dense(l1, 1) self.tfdc_r = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'discounted_r') self.advantage = self.tfdc_r - self.v self.closs = tf.reduce_mean(tf.square(self.advantage)) self.ctrain_op = tf.train.AdamOptimizer(C_LR).minimize(self.closs) # actor pi, pi_params = self._build_anet('pi', trainable=True) oldpi, oldpi_params = self._build_anet('oldpi', trainable=False) with tf.variable_scope('sample_action'): self.sample_op = tf.squeeze(pi.sample(1), axis=0) # choosing action with tf.variable_scope('update_oldpi'): self.update_oldpi_op = [oldp.assign(p) for p, oldp in zip(pi_params, oldpi_params)] self.tfa = tf.placeholder(tf.float32, [None, A_DIM], 'action') self.tfadv = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'advantage') with tf.variable_scope('loss'): with tf.variable_scope('surrogate'): # ratio = tf.exp(pi.log_prob(self.tfa) - oldpi.log_prob(self.tfa)) ratio = pi.prob(self.tfa) / (oldpi.prob(self.tfa) + 1e-5) surr = ratio * self.tfadv if METHOD['name'] == 'kl_pen': self.tflam = tf.placeholder(tf.float32, None, 'lambda') kl = tf.distributions.kl_divergence(oldpi, pi) self.kl_mean = tf.reduce_mean(kl) self.aloss = -(tf.reduce_mean(surr - self.tflam * kl)) else: # clipping method, find this is better self.aloss = -tf.reduce_mean(tf.minimum( surr, tf.clip_by_value(ratio, 1.-METHOD['epsilon'], 1.+METHOD['epsilon'])*self.tfadv))

这段代码是使用 PPO（Proximal Policy Optimization）算法实现的一个 actor-critic 模型。其中，critic 用来评价当前状态的价值，actor 用来生成在当前状态下采取的动作。在训练过程中，会使用 advantage（优势值）来评价采取某个动作的好坏，并且使用 surrogate loss（代理损失）来训练 actor，同时使用 clipping 或 kl penalty 的方式来限制优势值的大小，以保证训练的稳定性。