TD3 batch_size
时间: 2023-11-17 18:08:47 浏览: 40
TD3算法中的`batch_size`参数表示在每个训练步骤中从经验回放缓冲区中选择多少个样本进行训练。它是用来控制每次更新模型的数据量的重要超参数。在引用中的`TD3Config`类中,可以看到默认的`batch_size`值为256。这意味着在每次更新actor和critic网络时,会从回放缓冲区中选择256个样本进行训练。这是一个经验性的调整参数,可以根据具体问题和计算资源进行调整。较大的`batch_size`可以提供更多的训练数据,但可能会增加计算负载。较小的`batch_size`可能会导致训练过程不稳定,但可以减少计算时间。因此,在使用TD3算法时,可以根据具体情况调整`batch_size`参数的值来优化训练效果。
相关问题
TD3中critic_loss = critic1_loss + critic2_loss
是的,TD3算法中的critic_loss是由critic1_loss和critic2_loss两部分组成的。这两部分都是针对critic网络的损失函数,用来衡量网络输出与真实值之间的差距。两者的损失函数都是相同的,只是输入的数据不同。其中,critic1_loss接收当前策略下的Q值作为输入,而critic2_loss接收一个稍微滞后的Q值作为输入。通过使用两个critic网络和两个不同的Q值来减少过度估计问题。
def plot(rewards): clear_output(True) plt.figure(figsize=(20, 5)) plt.plot(rewards) plt.savefig('./results_v8/number_of_devices_experiment_results/noise_0_5/rewards_td3_lstm_'f'{n_index}''.png')解释一下这个代码
这是一个 Python 代码,用于绘制一个奖励曲线图。函数名为 plot,参数为 rewards,表示奖励值。clear_output(True) 是清除之前的图像,plt.figure(figsize=(20, 5)) 是设置图像大小为 20x5,plt.plot(rewards) 是绘制奖励曲线,plt.savefig('./results_v8/number_of_devices_experiment_results/noise_0_5/rewards_td3_lstm_'f'{n_index}''.png') 是将图像保存到指定路径下的文件中。其中,n_index 是一个变量,表示文件名中的一个数字。