生成用双相lstm算法对栅格地图进行路径规划的代码

以下是一个使用双向LSTM算法对栅格地图进行路径规划的代码示例：

首先，需要导入必要的库：

import numpy as np
import tensorflow as tf

接下来，定义一些常量和超参数：

# 栅格地图的宽度和高度
MAP_WIDTH = 20
MAP_HEIGHT = 20

# LSTM层的数量和每层的神经元数
NUM_LSTM_LAYERS = 2
NUM_LSTM_UNITS = 128

# 训练数据集的大小和批次大小
TRAINING_SET_SIZE = 1000
BATCH_SIZE = 32

# 学习率和迭代次数
LEARNING_RATE = 0.001
NUM_ITERATIONS = 1000

定义一个函数来生成随机的栅格地图和起点终点：

def generate_random_map():
    # 生成一个随机的栅格地图，其中0表示空地，1表示障碍物
    map = np.random.randint(2, size=(MAP_WIDTH, MAP_HEIGHT))
    # 生成起点和终点
    start = (np.random.randint(MAP_WIDTH), np.random.randint(MAP_HEIGHT))
    end = (np.random.randint(MAP_WIDTH), np.random.randint(MAP_HEIGHT))
    # 如果起点或终点是障碍物，则重新生成
    while map[start] == 1 or map[end] == 1:
        start = (np.random.randint(MAP_WIDTH), np.random.randint(MAP_HEIGHT))
        end = (np.random.randint(MAP_WIDTH), np.random.randint(MAP_HEIGHT))
    return map, start, end

定义一个函数来生成训练数据集：

def generate_training_set():
    # 生成TRAINING_SET_SIZE个随机的栅格地图和起点终点
    maps = []
    starts = []
    ends = []
    for i in range(TRAINING_SET_SIZE):
        map, start, end = generate_random_map()
        maps.append(map)
        starts.append(start)
        ends.append(end)
    # 将栅格地图和起点终点转换为输入和标签
    inputs = np.array(maps).reshape(TRAINING_SET_SIZE, MAP_WIDTH * MAP_HEIGHT)
    labels = np.array(list(zip(starts, ends)))
    return inputs, labels

定义一个函数来创建模型：

def create_model():
    # 定义输入和输出的占位符
    inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, MAP_WIDTH * MAP_HEIGHT])
    labels = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, 2])
    # 将输入reshape为二维矩阵
    inputs_reshaped = tf.reshape(inputs, [-1, MAP_WIDTH, MAP_HEIGHT])
    # 定义LSTM层
    forward_lstm_cells = [tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(NUM_LSTM_UNITS) for _ in range(NUM_LSTM_LAYERS)]
    backward_lstm_cells = [tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(NUM_LSTM_UNITS) for _ in range(NUM_LSTM_LAYERS)]
    outputs, state_fw, state_bw = tf.nn.static_bidirectional_rnn(forward_lstm_cells, backward_lstm_cells, tf.unstack(inputs_reshaped, axis=1), dtype=tf.float32)
    # 定义输出层
    output_w = tf.Variable(tf.random_normal([NUM_LSTM_UNITS * 2, 2]))
    output_b = tf.Variable(tf.random_normal([2]))
    logits = tf.matmul(outputs[-1], output_w) + output_b
    # 定义损失函数和优化器
    loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels))
    optimizer = tf.train.AdamOptimizer(LEARNING_RATE).minimize(loss)
    # 返回模型的输入、输出和优化器
    return inputs, labels, logits, optimizer

定义一个函数来训练模型：

def train_model():
    # 创建模型
    inputs, labels, logits, optimizer = create_model()
    # 创建会话
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        # 训练模型
        for i in range(NUM_ITERATIONS):
            # 生成一批训练数据
            inputs_batch, labels_batch = generate_training_set()
            # 运行优化器
            _, loss_value = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={inputs: inputs_batch, labels: labels_batch})
            # 每100次迭代输出一次损失函数的值
            if i % 100 == 0:
                print("Iteration {}: loss={}".format(i, loss_value))

最后调用train_model()函数来训练模型：

train_model()

这是一个简单的双向LSTM算法的代码示例，你可以根据需要进行修改和优化。