logger.info(f'Model: \n{str(model)}') optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=params.learning_rate)
时间: 2024-05-31 20:09:41 浏览: 24
这段代码使用Python的logging模块打印出模型的信息,并使用Adam优化器对模型进行优化。其中,logger.info()函数可以将打印信息输出到日志文件中,方便后续查看和分析。optim.Adam()函数则创建了一个Adam优化器,它会自动计算每个参数的梯度并更新参数。其中,lr参数指定了优化器的学习率。
相关问题
详细解释这段代码 def init(self, args, model, env, logger): self.args = args self.device = th.device( "cuda" if th.cuda.is_available() and self.args.cuda else "cpu" ) self.logger = logger self.episodic = self.args.episodic if self.args.target: target_net = model(self.args).to(self.device) self.behaviour_net = model(self.args, target_net).to(self.device) else: self.behaviour_net = model(self.args).to(self.device) if self.args.replay: if not self.episodic: self.replay_buffer = TransReplayBuffer( int(self.args.replay_buffer_size) ) else: self.replay_buffer = EpisodeReplayBuffer( int(self.args.replay_buffer_size) ) self.env = env self.policy_optimizer = optim.RMSprop( self.behaviour_net.policy_dicts.parameters(), lr=args.policy_lrate, alpha=0.99, eps=1e-5 ) self.value_optimizer = optim.RMSprop( self.behaviour_net.value_dicts.parameters(), lr=args.value_lrate, alpha=0.99, eps=1e-5 ) if self.args.mixer: self.mixer_optimizer = optim.RMSprop( self.behaviour_net.mixer.parameters(), lr=args.mixer_lrate, alpha=0.99, eps=1e-5 ) self.init_action = th.zeros(1, self.args.agent_num, self.args.action_dim).to(self.device) self.steps = 0 self.episodes = 0 self.entr = self.args.entr
这段代码是一个类的初始化方法,接收四个参数args、model、env和logger。首先,将args、logger存储在类的属性中;然后,根据是否使用cuda,设置device属性为"cuda"或"cpu";若args中有target,则创建一个target_net模型,并将其移动到device上,同时创建一个behaviour_net模型,并将其移动到device上;否则,直接创建behaviour_net模型,并将其移动到device上。若args中有replay,则根据是否使用episodic,创建一个TransReplayBuffer或EpisodeReplayBuffer缓冲区,大小为args.replay_buffer_size;同时,将env赋值给类的env属性。接着,使用optim.RMSprop创建policy_optimizer、value_optimizer和mixer_optimizer(若args中有mixer),并分别将behaviour_net模型的policy_dicts、value_dicts和mixer参数作为优化器的参数。最后,初始化一些其他属性,如init_action、steps、episodes和entr。
logger.info(f'load model from: {self.pretrained}')
这行代码是使用 Python 的 logging 模块记录程序运行信息。在这里,记录了模型加载的信息,即从哪里加载预训练模型。其中,f-string 是一种Python 3.6及以上版本中的字符串格式化方式,用于将表达式嵌入到字符串中,以方便输出变量等信息。在这里,使用了 f-string 来输出 self.pretrained 变量的值。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)