class Memory(): def __init__(self,capacity,dims): self.capacity=capacity self.mem=np.zeros((capacity,dims)) self.memory_counter=0
时间: 2023-05-20 21:04:30 浏览: 95
这是一个 Python 类,它的名称是 Memory,它有两个参数 capacity 和 dims,它的初始化函数 __init__ 会创建一个 capacity 行、dims 列的全零矩阵,并将 memory_counter 初始化为 0。这个类的作用是用于存储和管理数据,通常用于机器学习中的经验回放。
相关问题
class Memory(): def __init__(self, capacity, dims): self.capacity = capacity self.mem = np.zeros((capacity, dims)) self.memory_counter = 0 '''存储记忆''' def store_transition(self, s, a, r, s_): tran = np.hstack((s, [a.squeeze(0), r], s_)) # 把s,a,r,s_困在一起,水平拼接 index = self.memory_counter % self.capacity return new_mem
这段代码实现了一个记忆单元,用于存储智能体的经验。具体来说,这段代码包括以下几个部分:
1. 初始化函数 `__init__(self, capacity, dims)`:构造函数,接收两个参数,分别是记忆单元的容量和每个经验的维度。在函数内部,首先使用 `np.zeros()` 函数创建一个大小为 `(capacity, dims)` 的全零数组,用于存储经验。同时,记录当前已存储的经验数,初始值为 0。
2. 存储记忆函数 `store_transition(self, s, a, r, s_)`:接收四个参数,分别是当前状态、动作、奖励和下一个状态。在函数内部,将当前状态、动作、奖励和下一个状态水平拼接成一个数组,并将其存储到记忆单元中。为了循环利用记忆单元中的存储空间,使用取模运算符将经验存储到数组的对应位置,并更新经验计数器。最后,返回存储后的记忆单元。
具体来说,这段代码的第二部分 `store_transition(self, s, a, r, s_)` 的实现如下:
```python
def store_transition(self, s, a, r, s_):
# 把s,a,r,s_困在一起,水平拼接
tran = np.hstack((s, [a.squeeze(0), r], s_))
# 取模运算,用于循环利用记忆单元中的存储空间
index = self.memory_counter % self.capacity
# 将经验存储到对应的位置
self.mem[index, :] = tran
# 更新经验计数器
self.memory_counter += 1
# 返回存储后的记忆单元
return self.mem
```
其中,`tran` 是一个水平拼接后的数组,长度为 `dims*2+2`,表示一个完整的经验。`a.squeeze(0)` 是将动作的维度从 `(1,)` 压缩到 `()` 的一个操作,保证 `tran` 的长度为 `dims*2+2`。`index` 是经验存储的位置,使用取模运算符可以使得经验在记忆单元中循环利用。`self.mem[index, :] = tran` 表示将经验存储到对应位置,`self.memory_counter += 1` 表示更新经验计数器。最后,返回存储后的记忆单元 `self.mem`。
class NeuralNetwoek: def__init__(self, input_dim, hidden_dim, output-dim) self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.output_dim = output_dim
这是一个神经网络的类定义,其中包含了构造函数__init__和三个实例变量input_dim,hidden_dim和output_dim。其中,输入层的维度为input_dim,隐藏层的维度为hidden_dim,输出层的维度为output_dim。这个类可以用于创建一个具有指定输入、隐藏和输出层维度的神经网络。