f'rewards/reward1_len{max_iter}_W{W}_M{M}_E{E}_F{F}_B{B}_gamma{gamma}_alpha{alpha}_idx{idx}.txt')

时间: 2023-11-01 09:39:24 浏览: 16
这段代码看起来像是保存一个文本文件,文件名包含了多个参数的值,可能是用来记录训练过程中的奖励值的。其中包含的参数有: - `max_iter`:最大迭代次数 - `W`:权重参数 - `M`:记忆库大小 - `E`:训练次数 - `F`:特征数 - `B`:批量大小 - `gamma`:折扣因子 - `alpha`:学习率 - `idx`:索引编号 具体的实现需要进一步看代码才能确定。
相关问题

reward1 = np.loadtxt( f'rewards/reward1_len{max_iter}_W{W}_M{M}_E{E}_F{F}_B{B}_gamma{gamma}_alpha{alpha}_idx{idx}.txt') 解释一下

这行代码使用 NumPy 库中的 `loadtxt` 函数从文件中加载一个名为 `reward1_len{max_iter}_W{W}_M{M}_E{E}_F{F}_B{B}_gamma{gamma}_alpha{alpha}_idx{idx}.txt` 的文本文件,并将其存储在变量 `reward1` 中。其中,`{max_iter}`、`{W}`、`{M}`、`{E}`、`{F}`、`{B}`、`{gamma}`、`{alpha}` 和 `{idx}` 是在文件名中使用的变量,这些变量的值将被替换为使用该代码行的实际值。这些变量的含义可能因代码的具体上下文而异。

rewards/reward1_len50000_W4_M20_E1000_F20_B64_gamma0.9_alpha1_idx1.txt not found. pycharm 出现这个错误是什么意思?

这个错误意味着你的 PyCharm 无法找到名为 `rewards/reward1_len50000_W4_M20_E1000_F20_B64_gamma0.9_alpha1_idx1.txt` 的文件。可能是因为文件不存在或文件路径不正确。 你需要检查一下文件路径是否正确。如果文件确实不存在,请确保你已经生成了这个文件并且将其保存在正确的位置。

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2023-06-17 23:47:22.786162: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 2023-06-17 23:47:22.786281: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine. 2023-06-17 23:47:24.419330: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'nvcuda.dll'; dlerror: nvcuda.dll not found 2023-06-17 23:47:24.419809: W tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:263] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303) 2023-06-17 23:47:24.426229: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:169] retrieving CUDA diagnostic information for host: ����� 2023-06-17 23:47:24.426345: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:176] hostname: ����� 2023-06-17 23:47:24.430552: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\10290\Desktop\test\writer.py", line 20, in <module> write_reward_tb(summary_writer, rewards[i], i) File "C:\Users\10290\Desktop\test\writer.py", line 9, in write_reward_tb summary = tf.Summary(value=[tf.Summary.Value(tag='reward', simple_value=reward)]) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Summary'分析错误原因

【程序填空】 --------------------------------------------------------- 题目:企业发放的奖金根据利润提成。利润(i)低于或等于10万元 时,奖金可提10%;利润高于10万元,低于20万元时,低于 10万元的部分按10%提成,高于10万元的部分,可可提成7.5% ;20万到40万之间时,高于20万元的部分,可提成5%;40万 到60万之间时高于40万元的部分,可提成3%;60万到100万 之间时,高于60万元的部分,可提成1.5%,高于100万元时, 超过100万元的部分按1%提成,从键盘输入当月利润i,求 应发放奖金总数? ---------------------------------------------------------- 注意:除要求填空的位置之外,请勿改动程序中的其他内容。 ------------------------------------------------------''' def get_reward(I): rewards = 0 if I <= 10: #**********SPACE********** rewards = ________________ * 0.1 #**********SPACE********** elif (I > 10) and (________________): rewards = (I - 10) * 0.075 + get_reward(10) elif (I > 20) and (I <= 40): rewards = (I - 20) * 0.05 + get_reward(20) elif (I > 40) and (I <= 60): rewards = (I - 40) * 0.03 + get_reward(40) elif (I > 60) and (I <= 100): #**********SPACE********** rewards = (________________) * 0.015 + get_reward(60) else: #**********SPACE********** rewards = get_reward(100) + (________________) * 0.01 return rewards def main(): num = int(input("请输入今年的公司净利润:")) # 计算公司的年度奖金,单位:万元 print("发放的奖金为:", get_reward(num / 10000) * 10000) if __name__ == '__main__': main()

lr = 2e-3 num_episodes = 500 hidden_dim = 128 gamma = 0.98 epsilon = 0.01 target_update = 10 buffer_size = 10000 minimal_size = 500 batch_size = 64 device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device( "cpu") env_name = 'CartPole-v1' env = gym.make(env_name) random.seed(0) np.random.seed(0) #env.seed(0) torch.manual_seed(0) replay_buffer = ReplayBuffer(buffer_size) state_dim = env.observation_space.shape[0] action_dim = env.action_space.n agent = DQN(state_dim, hidden_dim, action_dim, lr, gamma, epsilon, target_update, device) return_list = [] episode_return = 0 state = env.reset()[0] done = False while not done: action = agent.take_action(state) next_state, reward, done, _, _ = env.step(action) replay_buffer.add(state, action, reward, next_state, done) state = next_state episode_return += reward # 当buffer数据的数量超过一定值后,才进行Q网络训练 if replay_buffer.size() > minimal_size: b_s, b_a, b_r, b_ns, b_d = replay_buffer.sample(batch_size) transition_dict = { 'states': b_s, 'actions': b_a, 'next_states': b_ns, 'rewards': b_r, 'dones': b_d } agent.update(transition_dict) if agent.count >=200: #运行200步后强行停止 agent.count = 0 break return_list.append(episode_return) episodes_list = list(range(len(return_list))) plt.plot(episodes_list, return_list) plt.xlabel('Episodes') plt.ylabel('Returns') plt.title('DQN on {}'.format(env_name)) plt.show()对上述代码的每一段进行注释,并将其在段落中的作用注释出来

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