python绘制基于GCN模型的ROC曲线

时间: 2023-11-28 21:05:11 浏览: 20
首先,需要明确GCN模型是什么,以及ROC曲线是什么。GCN是一种图神经网络模型,主要用于图数据的分类、回归等任务,而ROC曲线是一种用于评估二分类模型性能的方法,通过绘制真阳性率(True Positive Rate)与假阳性率(False Positive Rate)之间的曲线,来描述分类器在不同阈值下的性能。 接下来,我们来看一下如何基于GCN模型绘制ROC曲线。首先,需要准备用于训练和测试GCN模型的数据集,并将其划分为训练集和测试集。然后,通过基于GCN模型训练出分类器,并在测试集上进行评估,得到分类器在每个阈值下的真阳性率和假阳性率。最后,通过将所有真阳性率和假阳性率绘制在同一张图上,即可得到ROC曲线。 在Python中,可以使用scikit-learn库中的roc_curve函数来计算真阳性率和假阳性率,并使用matplotlib库来绘制ROC曲线。具体的代码实现如下: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve, auc from gcn_model import GCNModel # 导入GCN模型 # 准备数据集,划分训练集和测试集 x_train, y_train, x_test, y_test = ... # 基于GCN模型训练分类器,对测试集进行评估 model = GCNModel(...) model.fit(x_train, y_train) y_pred = model.predict(x_test) # 计算真阳性率和假阳性率 fpr, tpr, threshold = roc_curve(y_test, y_pred) roc_auc = auc(fpr, tpr) # 绘制ROC曲线 plt.title('Receiver Operating Characteristic') plt.plot(fpr, tpr, 'b', label = 'AUC = %0.2f' % roc_auc) plt.legend(loc = 'lower right') plt.plot([0, 1], [0, 1],'r--') plt.xlim([0, 1]) plt.ylim([0, 1]) plt.ylabel('True Positive Rate') plt.xlabel('False Positive Rate') plt.show() ``` 注意,上面的代码中涉及到了gcn_model模块中的GCNModel类,需要根据实际情况进行替换,以便正确地训练和评估GCN模型。

相关推荐

以下是使用Python生成GCN模型的示例代码: python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Input, Dropout, Dense from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.keras.regularizers import l2 from spektral.layers import GraphConv # 定义GCN模型 def gcn_model(n_features, n_classes, hidden_units, dropout_rate, l2_reg): # 定义输入层 x_in = Input(shape=(n_features,)) # 定义第一层GCN a_in = Input((None,), sparse=True) x = GraphConv(hidden_units[0], activation='relu', kernel_regularizer=l2(l2_reg))([x_in, a_in]) x = Dropout(dropout_rate)(x) # 定义多层GCN for i in range(1, len(hidden_units)): x = GraphConv(hidden_units[i], activation='relu', kernel_regularizer=l2(l2_reg))([x, a_in]) x = Dropout(dropout_rate)(x) # 定义输出层 x_out = Dense(n_classes, activation='softmax')(x) # 定义模型 model = Model(inputs=[x_in, a_in], outputs=x_out) optimizer = Adam(lr=0.01) model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model 在上述代码中,我们使用了spektral库中的GraphConv层来实现GCN模型。该模型接受两个输入:一个是节点特征矩阵,另一个是邻接矩阵。我们使用了多个GraphConv层来构建多层GCN模型,并在每一层后面添加了一个Dropout层来防止过拟合。 我们还定义了一些超参数,如隐藏单元数、dropout率和L2正则化参数,这些超参数可以根据实际情况进行调整。 最后,我们使用Model类将输入层、输出层和多个GCN层组合起来构建一个完整的GCN模型,并使用compile方法配置训练参数。
可以使用DGL库实现基于GCN嵌入的向量计算实体和关系对应的向量之间的乘积。具体步骤如下: 1. 载入数据,包括实体和关系的嵌入向量,以及它们之间的连接关系。 2. 根据连接关系构建图,并将实体和关系的嵌入向量作为节点特征。 3. 使用GCN模型对图进行训练,得到节点的向量表示。 4. 根据给定的实体和关系,找到它们在图中对应的节点,并计算它们的向量乘积,即可得到实体和关系对应的向量之间的乘积。 下面是示例代码: import dgl import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # 载入数据 entity_embed = torch.randn(100, 50) # 实体嵌入向量,100个实体,每个向量维度为50 relation_embed = torch.randn(20, 50) # 关系嵌入向量,20个关系,每个向量维度为50 edges = [(i, j) for i in range(100) for j in range(20)] # 实体和关系之间的连接关系 # 构建图 g = dgl.DGLGraph() g.add_nodes(120) # 图中有120个节点(100个实体和20个关系) src, dst = tuple(zip(*edges)) g.add_edges(src, 100+torch.tensor(dst)) # 添加边,将关系节点的ID加上100 # 将实体和关系的嵌入向量作为节点特征 g.ndata['entity'] = entity_embed g.ndata['relation'] = relation_embed # 定义GCN模型 class GCN(nn.Module): def __init__(self, in_feats, hidden_feats, out_feats): super(GCN, self).__init__() self.conv1 = dgl.nn.GraphConv(in_feats, hidden_feats) self.conv2 = dgl.nn.GraphConv(hidden_feats, out_feats) def forward(self, g): h = g.ndata['entity'] h = self.conv1(g, h) h = F.relu(h) h = self.conv2(g, h) return h # 训练GCN模型 model = GCN(50, 32, 16) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) for epoch in range(10): logits = model(g) loss = F.mse_loss(logits[:100], entity_embed) # 只计算实体节点的损失 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 计算实体和关系对应的向量之间的乘积 entity_id = 5 # 假设要计算第5个实体和第10个关系对应的向量之间的乘积 relation_id = 10 entity_embed = model(g).detach().numpy()[:100] # 获取实体节点的向量表示 relation_embed = relation_embed.detach().numpy()[relation_id] result = np.dot(entity_embed[entity_id], relation_embed) print(result)
以下是一个基于GCN嵌入的多目标优化中文旅游景点推荐的小型示例代码: python import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 定义图卷积层 class GCN(layers.Layer): def __init__(self, output_dim): super(GCN, self).__init__() self.output_dim = output_dim def build(self, input_shape): self.kernel = self.add_weight(shape=(input_shape[1], self.output_dim), initializer='glorot_uniform', trainable=True) def call(self, inputs): adj_matrix = inputs[0] # 邻接矩阵 node_features = inputs[1] # 节点特征矩阵 # 计算度矩阵D和规范化邻接矩阵D^-1 * A D = tf.linalg.diag(tf.reduce_sum(adj_matrix, axis=1)) normalized_adj_matrix = tf.matmul(tf.linalg.inv(D), adj_matrix) # 计算GCN嵌入 gcn_embedding = tf.matmul(normalized_adj_matrix, node_features) gcn_embedding = tf.matmul(gcn_embedding, self.kernel) gcn_embedding = tf.nn.relu(gcn_embedding) return gcn_embedding # 定义多目标优化模型 class MultiObjectiveModel(tf.keras.Model): def __init__(self, num_nodes, num_categories, num_features, num_hidden_units): super(MultiObjectiveModel, self).__init__() self.num_nodes = num_nodes self.num_categories = num_categories self.num_features = num_features self.num_hidden_units = num_hidden_units # 定义GCN层和分类器 self.gcn1 = GCN(num_hidden_units) self.gcn2 = GCN(num_hidden_units) self.classifier = layers.Dense(num_categories, activation='softmax') def call(self, inputs): adj_matrix = inputs[0] node_features = inputs[1] target_categories = inputs[2] # 计算GCN嵌入 gcn_embedding1 = self.gcn1([adj_matrix, node_features]) gcn_embedding2 = self.gcn2([adj_matrix, node_features]) # 计算景点推荐得分 scores = tf.matmul(gcn_embedding1, tf.transpose(gcn_embedding2)) # 计算分类结果 category_probs = self.classifier(gcn_embedding1) # 计算多目标损失 mse_loss = tf.keras.losses.mean_squared_error(target_categories, scores) ce_loss = tf.keras.losses.categorical_crossentropy(target_categories, category_probs) total_loss = mse_loss + ce_loss return total_loss # 构建模型并训练 num_nodes = 100 num_categories = 5 num_features = 10 num_hidden_units = 16 adj_matrix = np.random.randint(2, size=(num_nodes, num_nodes)) node_features = np.random.randn(num_nodes, num_features) target_categories = np.random.randn(num_nodes, num_categories) model = MultiObjectiveModel(num_nodes, num_categories, num_features, num_hidden_units) model.compile(optimizer='adam', loss=None) model.fit([adj_matrix, node_features, target_categories], epochs=10) 这个示例代码中,我们定义了一个包含两个GCN层和一个分类器的多目标优化模型,其中GCN层用于计算节点的嵌入,分类器用于预测节点的类别,同时模型还考虑了景点推荐得分的损失。在训练过程中,我们输入了邻接矩阵、节点特征矩阵和目标类别矩阵,并使用Adam优化器进行模型训练。
可以对上面的代码进行如下优化: 1. 使用GPU加速计算。 2. 将GCN模型的参数放到GPU上。 3. 使用PyTorch Lightning框架简化训练流程。 4. 使用DGL库提供的GraphDataLoader加载数据,方便批量训练。 下面是优化后的代码: import dgl import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import pytorch_lightning as pl # 将数据放到GPU上 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') entity_embed = torch.randn(100, 50).to(device) relation_embed = torch.randn(20, 50).to(device) edges = [(i, j) for i in range(100) for j in range(20)] src, dst = tuple(zip(*edges)) g = dgl.DGLGraph() g.add_nodes(120) g.add_edges(src, 100+torch.tensor(dst).to(device)) g.ndata['entity'] = entity_embed g.ndata['relation'] = relation_embed # 定义数据集 class GraphDataset(Dataset): def __init__(self, graph): self.graph = graph def __getitem__(self, index): entity_id = index relation_id = np.random.randint(20) entity_embed = self.graph.ndata['entity'][entity_id] relation_embed = self.graph.ndata['relation'][relation_id] target = torch.tensor(np.dot(entity_embed.cpu().numpy(), relation_embed.cpu().numpy()), dtype=torch.float) return self.graph, entity_id, relation_id, target def __len__(self): return self.graph.number_of_nodes('entity') # 定义GCN模型 class GCN(nn.Module): def __init__(self, in_feats, hidden_feats, out_feats): super(GCN, self).__init__() self.conv1 = dgl.nn.GraphConv(in_feats, hidden_feats) self.conv2 = dgl.nn.GraphConv(hidden_feats, out_feats) def forward(self, g): h = g.ndata['entity'] h = self.conv1(g, h) h = F.relu(h) h = self.conv2(g, h) return h # 使用PyTorch Lightning框架简化训练流程 class GCNModel(pl.LightningModule): def __init__(self): super(GCNModel, self).__init__() self.gcn = GCN(50, 32, 16) def forward(self, g): return self.gcn(g) def training_step(self, batch, batch_idx): g, entity_id, relation_id, target = batch logits = self(g) loss = F.mse_loss(torch.dot(logits[entity_id], g.ndata['relation'][relation_id]), target) return loss def configure_optimizers(self): return torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=0.01) # 加载数据并批量训练 train_dataset = GraphDataset(g) train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32) model = GCNModel().to(device) trainer = pl.Trainer(gpus=1, max_epochs=10, progress_bar_refresh_rate=20) trainer.fit(model, train_dataloader) # 计算实体和关系对应的向量之间的乘积 entity_id = 5 relation_id = 10 with torch.no_grad(): entity_embed = model.gcn(g).cpu().numpy()[:100] relation_embed = relation_embed.cpu().numpy()[relation_id] result = np.dot(entity_embed[entity_id], relation_embed) print(result) 在优化后的代码中,我们使用了GPU加速计算,并将GCN模型的参数放到GPU上。使用PyTorch Lightning框架简化了训练流程,并使用DGL库提供的GraphDataLoader加载数据,方便批量训练。
好的,下面我将为您提供一个基于GCN嵌入的多目标优化旅游景点推荐模型的完整代码框架步骤: 1. 导入所需的库和模块 python import numpy as np import pandas as pd import networkx as nx from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from stellargraph.mapper import FullBatchNodeGenerator from stellargraph.layer import GCN from tensorflow.keras.layers import Input, Dropout, Dense, Lambda from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping from scipy.optimize import minimize 2. 数据预处理 python # 加载旅游景点数据集 data = pd.read_csv("tourism_data.csv") # 数据清洗 data = data.dropna() # 特征提取 features = data.iloc[:, 1:].values # 图网络构建 G = nx.Graph() for i in range(len(data)): for j in range(i+1, len(data)): similarity = cosine_similarity(features[i], features[j]) G.add_edge(i, j, weight=similarity) 3. GCN嵌入 python # 构建FullBatchNodeGenerator generator = FullBatchNodeGenerator(G, method="gcn") # 构建GCN模型 gcn = GCN(layer_sizes=[64, 32], activations=["relu", "relu"], generator=generator, dropout=0.5) x_in, x_out = gcn.in_out_tensors() # 构建模型 dense_1 = Dense(units=64, activation="relu")(x_out) drop_1 = Dropout(rate=0.5)(dense_1) dense_2 = Dense(units=32, activation="relu")(drop_1) drop_2 = Dropout(rate=0.5)(dense_2) dense_3 = Dense(units=16, activation="relu")(drop_2) x_emb = Lambda(lambda x: x[:, :16])(dense_3) # 编译模型 model = Model(inputs=x_in, outputs=x_emb) model.compile(optimizer=Adam(lr=0.01), loss="mse", metrics=["mae"]) # 训练模型 labels = data["label"] train_gen = generator.flow(labels, batch_size=1) es = EarlyStopping(monitor="loss", patience=10, restore_best_weights=True) model.fit(train_gen, epochs=200, callbacks=[es]) 4. 多目标优化 python # 定义评价函数 def evaluate(x): alpha = x[0] beta = x[1] embeddings_1 = alpha * model.predict(train_gen) embeddings_2 = beta * features embeddings_3 = (1 - alpha - beta) * np.random.randn(len(data), 32) embeddings_final = np.concatenate((embeddings_1, embeddings_2, embeddings_3), axis=1) # 计算推荐结果得分 score = ... return score # 多目标优化 res = minimize(evaluate, [0.3, 0.3], bounds=[(0, 1), (0, 1)]) alpha = res.x[0] beta = res.x[1] # 得到最终的推荐结果 embeddings_1 = alpha * model.predict(train_gen) embeddings_2 = beta * features embeddings_3 = (1 - alpha - beta) * np.random.randn(len(data), 32) embeddings_final = np.concatenate((embeddings_1, embeddings_2, embeddings_3), axis=1) recommendations = ... 以上就是一个基于GCN嵌入的多目标优化旅游景点推荐模型的完整代码框架步骤,其中评价函数和推荐结果的具体实现需要根据您的需求进行修改。
GCN(Graph Convolutional Network)是一种用于图像分类和节点分类的深度学习模型,它将图像或图数据看作是一个图,每个节点代表一个样本,边表示两个样本之间的关系。在Python中,我们可以使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架来实现GCN模型。 以下是使用PyTorch实现GCN的示例代码: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class GCN(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(GCN, self).__init__() self.linear1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim) self.linear2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, adj_matrix, features): # 计算度矩阵 degree_matrix = torch.sum(adj_matrix, dim=1) # 根据度矩阵计算规范化邻接矩阵 normalized_adj_matrix = adj_matrix / degree_matrix[:, None] # 计算特征传递 h = self.linear1(torch.matmul(normalized_adj_matrix, features)) h = F.relu(h) h = self.linear2(torch.matmul(normalized_adj_matrix, h)) return h 在上述代码中,我们定义了一个GCN类,其中包含三个线性层,分别用于计算输入特征、隐含特征和输出特征。在forward函数中,我们首先计算度矩阵,然后根据度矩阵计算规范化邻接矩阵。接下来,我们计算特征传递,即将邻接矩阵和特征矩阵相乘并经过线性变换和ReLU激活函数后再次相乘得到输出特征。 这是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要更复杂的模型结构和数据处理方式。
以下是一个基于GCN嵌入的向量计算实体和关系对应的向量之间的乘积,并使用乘积结果作为优化的知识图谱推荐模型的代码示例: python import numpy as np import torch import torch.nn.functional as F from dgl.nn import GraphConv class GCNNet(torch.nn.Module): def __init__(self, in_feats, h_feats, num_classes): super(GCNNet, self).__init__() self.conv1 = GraphConv(in_feats, h_feats) self.conv2 = GraphConv(h_feats, num_classes) def forward(self, g, features): h = self.conv1(g, features) h = F.relu(h) h = self.conv2(g, h) return h # 定义模型和超参数 model = GCNNet(in_feats, h_feats, num_classes) loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): logits = model(graph, features) # 获取模型的输出 pred = logits.argmax(1) # 获取预测结果 loss = loss_func(logits, labels) # 计算损失 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 获取嵌入向量并进行乘积计算 entity_embeddings = model.conv1(graph, features).detach().numpy() relation_embeddings = model.conv2(graph, entity_embeddings).detach().numpy() entity_relation_embeddings = np.dot(entity_embeddings, relation_embeddings.T) 在上面的代码中,我们使用了 DGL 库中的 GraphConv 层来实现 GCN 网络。在训练模型后,我们从模型中获取了实体和关系的嵌入向量,并使用 np.dot 函数计算了实体和关系之间的乘积。 请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。
GCN是图卷积网络(Graph Convolutional Network)的缩写,是一种用于处理图数据的深度学习模型。在Python中,可以使用PyTorch等深度学习框架来实现GCN模型。 引用\[1\]中给出了一个两层的GCN模型的定义示例。该模型的输入维度为1433,隐藏层维度为16,最后一层GCN将输出维度变为类别数7,激活函数使用的是ReLU。这个模型的定义可以作为参考,根据具体需求进行修改和扩展。 引用\[2\]中给出了加载不同GCN算法模型的示例代码。可以根据需要选择不同的GCN模型进行加载和使用。例如,可以使用GCN模型、ChebNet模型或GAT模型。 引用\[3\]中给出了绘制测试数据的TSNE降维图的示例代码。可以使用sklearn库中的TSNE类来进行降维,并使用matplotlib库进行可视化。这个示例代码可以帮助你在实际应用中对GCN模型的结果进行可视化和分析。 综上所述,如果你想在Python中使用GCN模型,可以参考引用\[1\]中的GCN模型定义示例,并根据需要选择合适的GCN算法模型进行加载和使用。同时,你还可以使用引用\[3\]中的示例代码对GCN模型的结果进行可视化。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [GCN-图卷积神经网络算法简单实现(含python代码)](https://blog.csdn.net/weixin_50706330/article/details/127504596)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Pytorch-基于GCN/GAT/Chebnet图神经网络实现的交通流预测(附代码)](https://blog.csdn.net/yilulvxing/article/details/110306999)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
GCN-DDPG是一种基于图卷积神经网络和深度确定性策略梯度(DDPG)的强化学习算法。以下是一个简单的Python代码实现,仅供参考: python import tensorflow as tf import numpy as np import gym import random from collections import deque # 定义超参数 EPISODES = 5000 BATCH_SIZE = 64 GAMMA = 0.99 TAU = 0.001 LR_ACTOR = 0.0001 LR_CRITIC = 0.001 # 定义图卷积神经网络层 class GraphConvolution(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, output_dim): super(GraphConvolution, self).__init__() self.output_dim = output_dim def build(self, input_shape): self.kernel = self.add_weight(name='kernel', shape=(input_shape[1], self.output_dim), initializer='glorot_uniform', trainable=True) def call(self, inputs): features, adj = inputs output = tf.matmul(adj, features) output = tf.matmul(output, self.kernel) return tf.nn.relu(output) # 定义Actor模型 class Actor(tf.keras.Model): def __init__(self, state_shape, action_shape): super(Actor, self).__init__() self.fc1 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu') self.fc2 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu') self.fc3 = tf.keras.layers.Dense(action_shape[0], activation='tanh') def call(self, state): x = self.fc1(state) x = self.fc2(x) x = self.fc3(x) return x # 定义Critic模型 class Critic(tf.keras.Model): def __init__(self, state_shape, action_shape): super(Critic, self).__init__() self.fc1 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu') self.fc2 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu') self.fc3 = tf.keras.layers.Dense(action_shape[0], activation='linear') def call(self, inputs): state, action = inputs x = tf.concat([state, action], axis=-1) x = self.fc1(x) x = self.fc2(x) x = self.fc3(x) return x # 定义Replay Buffer class ReplayBuffer: def __init__(self, buffer_size): self.buffer_size = buffer_size self.buffer = deque(maxlen=buffer_size) def add(self, state, action, reward, next_state, done): experience = (state, action, reward, next_state, done) self.buffer.append(experience) def sample(self, batch_size): batch = random.sample(self.buffer, batch_size) state_batch = np.array([experience[0] for experience in batch]) action_batch = np.array([experience[1] for experience in batch]) reward_batch = np.array([experience[2] for experience in batch]) next_state_batch = np.array([experience[3] for experience in batch]) done_batch = np.array([experience[4] for experience in batch]) return state_batch, action_batch, reward_batch, next_state_batch, done_batch def size(self): return len(self.buffer) # 定义环境 env = gym.make('Pendulum-v0') state_shape = env.observation_space.shape action_shape = env.action_space.shape # 初始化Actor和Critic模型 actor = Actor(state_shape, action_shape) critic = Critic(state_shape, action_shape) actor_target = Actor(state_shape, action_shape) critic_target = Critic(state_shape, action_shape) actor_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=LR_ACTOR) critic_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=LR_CRITIC) # 将Actor和Critic的参数复制到对应的目标网络 actor_target.set_weights(actor.get_weights()) critic_target.set_weights(critic.get_weights()) # 定义Replay Buffer replay_buffer = ReplayBuffer(10000) # 定义训练函数 @tf.function def train_actor(state): with tf.GradientTape() as tape: action = actor(state) q_value = critic([state, action]) loss = -tf.reduce_mean(q_value) gradients = tape.gradient(loss, actor.trainable_variables) actor_optimizer.apply_gradients(zip(gradients, actor.trainable_variables)) @tf.function def train_critic(state, action, reward, next_state, done): with tf.GradientTape() as tape: target_action = actor_target(next_state) target_q_value = critic_target([next_state, target_action]) y = reward + (1 - done) * GAMMA * target_q_value q_value = critic([state, action]) td_error = y - q_value loss = tf.reduce_mean(tf.square(td_error)) gradients = tape.gradient(loss, critic.trainable_variables) critic_optimizer.apply_gradients(zip(gradients, critic.trainable_variables)) # 开始训练 for episode in range(EPISODES): state = env.reset() episode_reward = 0 while True: action = actor(np.expand_dims(state, axis=0))[0] action += np.random.normal(0, 0.1, size=action_shape[0]) action = np.clip(action, -1.0, 1.0) next_state, reward, done, _ = env.step(action) replay_buffer.add(state, action, reward, next_state, done) episode_reward += reward if replay_buffer.size() >= BATCH_SIZE: state_batch, action_batch, reward_batch, next_state_batch, done_batch = replay_buffer.sample(BATCH_SIZE) train_critic(state_batch, action_batch, reward_batch, next_state_batch, done_batch) train_actor(state_batch) # 软更新Actor和Critic的目标网络 for t, e in zip(actor_target.trainable_variables, actor.trainable_variables): t.assign(t * (1 - TAU) + e * TAU) for t, e in zip(critic_target.trainable_variables, critic.trainable_variables): t.assign(t * (1 - TAU) + e * TAU) state = next_state if done: break print('Episode: {}, Reward: {}'.format(episode, episode_reward))

最新推荐

运用MATLAB答题卡识别GUImatlab系统.zip

运用MATLAB答题卡识别GUImatlab系统.zip

毕业设计MATLAB_使用PCA和KNN进行人脸识别.zip

毕业设计MATLAB源码资料

用MATLAB的 FIR滤波器语音降噪matlab程序.zip

用MATLAB的 FIR滤波器语音降噪matlab程序.zip

基于python+phantomjs开发的百度文库爬虫.zip

基于python+phantomjs开发的百度文库爬虫.zip 基于python+phantomjs开发的百度文库爬虫.zip 基于python+phantomjs开发的百度文库爬虫.zip 基于python+phantomjs开发的百度文库爬虫.zip

基于go+gorm+gin+mysql及layui构建的人力资源管理系统源码.zip

基于go+gorm+gin+mysql及layui构建的人力资源管理系统源码.zip 基于go、gorm、gin、mysql及layui构建的人力资源管理系统。提供员工管理、考试管理、通知管理、薪资考勤管理、招聘管理、权限管理及分公司分库数据隔离等功能。欢迎Star或提Issue。

输入输出方法及常用的接口电路资料PPT学习教案.pptx

输入输出方法及常用的接口电路资料PPT学习教案.pptx

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

Office 365常规运维操作简介

# 1. Office 365概述 ## 1.1 Office 365简介 Office 365是由微软提供的云端应用服务,为用户提供办公软件和生产力工具的订阅服务。用户可以通过互联网在任何设备上使用Office应用程序,并享受文件存储、邮件服务、在线会议等功能。 ## 1.2 Office 365的优势 - **灵活性**:用户可以根据实际需求选择不同的订阅计划,灵活扩展或缩减服务。 - **便捷性**:无需安装繁琐的软件,随时随地通过互联网访问Office应用程序和文件。 - **协作性**:多人可同时编辑文档、实时共享文件,提高团队协作效率。 - **安全性**:微软提供安全可靠

如何查看linux上安装的mysql的账号和密码

你可以通过以下步骤查看 Linux 上安装的 MySQL 的账号和密码: 1. 进入 MySQL 安装目录,一般是 /usr/local/mysql/bin。 2. 使用以下命令登录 MySQL: ``` ./mysql -u root -p ``` 其中,-u 表示要使用的用户名,这里使用的是 root;-p 表示需要输入密码才能登录。 3. 输入密码并登录。 4. 进入 MySQL 的信息库(mysql): ``` use mysql; ``` 5. 查看 MySQL 中的用户表(user): ``` se

最新电力电容器及其配套设备行业安全生产设备设施及隐患排查治理.docx

2021年 各行业安全生产教育培训