index = self.memory_counter % MEMORY_CAPACITY self.memory[index] = [s, a, r, s_] self.memory_counter += 1解释这段代码
时间: 2023-06-19 19:10:13 浏览: 45
这段代码是一个强化学习算法中存储记忆的过程,具体解释如下:
- `MEMORY_CAPACITY`是一个常量,表示存储记忆的容量大小。
- `self.memory_counter`是一个类成员变量,表示当前已经存储的记忆数量。
- `%`是取模运算符,用于计算当前要存储的记忆在存储数组中的下标。
- `s`、`a`、`r`、`s_`是四个参数,分别表示当前状态、动作、奖励和下一个状态。
- `self.memory[index] = [s, a, r, s_]`表示将四个参数打包成一个列表,存储到存储数组中的指定下标处。
- `self.memory_counter += 1`表示记忆数量加1,为下一次存储做准备。
总体来说,这段代码的作用是将当前环境的状态、动作、奖励和下一个状态存储到一个数组中,用于后续的学习和训练。存储的方式是循环存储,即当存储数组已经存满时,将最早的记忆覆盖掉,从而保证存储容量的固定大小。
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class Memory(): def __init__(self, capacity, dims): self.capacity = capacity self.mem = np.zeros((capacity, dims)) self.memory_counter = 0 '''存储记忆''' def store_transition(self, s, a, r, s_): tran = np.hstack((s, [a.squeeze(0), r], s_)) # 把s,a,r,s_困在一起,水平拼接 index = self.memory_counter % self.capacity return new_mem
这段代码实现了一个记忆单元,用于存储智能体的经验。具体来说,这段代码包括以下几个部分:
1. 初始化函数 `__init__(self, capacity, dims)`:构造函数,接收两个参数,分别是记忆单元的容量和每个经验的维度。在函数内部,首先使用 `np.zeros()` 函数创建一个大小为 `(capacity, dims)` 的全零数组,用于存储经验。同时,记录当前已存储的经验数,初始值为 0。
2. 存储记忆函数 `store_transition(self, s, a, r, s_)`:接收四个参数,分别是当前状态、动作、奖励和下一个状态。在函数内部,将当前状态、动作、奖励和下一个状态水平拼接成一个数组,并将其存储到记忆单元中。为了循环利用记忆单元中的存储空间,使用取模运算符将经验存储到数组的对应位置,并更新经验计数器。最后,返回存储后的记忆单元。
具体来说,这段代码的第二部分 `store_transition(self, s, a, r, s_)` 的实现如下:
```python
def store_transition(self, s, a, r, s_):
# 把s,a,r,s_困在一起,水平拼接
tran = np.hstack((s, [a.squeeze(0), r], s_))
# 取模运算,用于循环利用记忆单元中的存储空间
index = self.memory_counter % self.capacity
# 将经验存储到对应的位置
self.mem[index, :] = tran
# 更新经验计数器
self.memory_counter += 1
# 返回存储后的记忆单元
return self.mem
```
其中,`tran` 是一个水平拼接后的数组,长度为 `dims*2+2`,表示一个完整的经验。`a.squeeze(0)` 是将动作的维度从 `(1,)` 压缩到 `()` 的一个操作,保证 `tran` 的长度为 `dims*2+2`。`index` 是经验存储的位置,使用取模运算符可以使得经验在记忆单元中循环利用。`self.mem[index, :] = tran` 表示将经验存储到对应位置,`self.memory_counter += 1` 表示更新经验计数器。最后,返回存储后的记忆单元 `self.mem`。
def learn(self): # 从所有内存中抽样批处理内存 if self.memory_counter > self.memory_size:#随机选择一组,减少数据的依赖性 sample_index = np.random.choice(self.memory_size, size=self.batch_size) else: sample_index = np.random.choice(self.memory_counter, size=self.batch_size) batch_memory = self.memory[sample_index, :]#batch_memory是一个二维的 numpy 数组,用于存储从记忆库(memory)中随机选择的一批记忆(memory)数据。 h_train = torch.Tensor(batch_memory[:, 0: self.net[0]])#h_train是这批记忆的前self.net[0]个元素,即输入数据 m_train = torch.Tensor(batch_memory[:, self.net[0]:])#m_train是这批记忆的后面的元素,即标签。 optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.lr,betas = (0.09,0.999),weight_decay=0.0001)#是一个 Adam 优化器,用来更新网络的参数,使得误差不断降低。 criterion = nn.BCELoss()#是一个二分类交叉熵损失函数,用来计算网络的预测结果和真实结果的误差,通过反向传播算法更新网络的参数,使得误差不断降低。 self.model.train() optimizer.zero_grad() predict = self.model(h_train)#得到网络的输出结果 loss = criterion(predict, m_train) loss.backward() optimizer.step() # 训练DNN self.cost = loss.item() assert(self.cost > 0) self.cost_his.append(self.cost),给这段代码加注释
```
def learn(self):
# 从所有内存中抽样批处理内存
if self.memory_counter > self.memory_size:
# 随机选择一组,减少数据的依赖性
sample_index = np.random.choice(self.memory_size, size=self.batch_size)
else:
sample_index = np.random.choice(self.memory_counter, size=self.batch_size)
# batch_memory是一个二维的 numpy 数组,用于存储从记忆库(memory)中随机选择的一批记忆(memory)数据。
batch_memory = self.memory[sample_index, :]
# h_train是这批记忆的前self.net[0]个元素,即输入数据
h_train = torch.Tensor(batch_memory[:, 0: self.net[0]])
# m_train是这批记忆的后面的元素,即标签。
m_train = torch.Tensor(batch_memory[:, self.net[0]:])
# 是一个 Adam 优化器,用来更新网络的参数,使得误差不断降低。
optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.lr, betas=(0.09, 0.999), weight_decay=0.0001)
# 是一个二分类交叉熵损失函数,用来计算网络的预测结果和真实结果的误差,
# 通过反向传播算法更新网络的参数,使得误差不断降低。
criterion = nn.BCELoss()
# 将模型置于训练状态
self.model.train()
# 清空梯度
optimizer.zero_grad()
# 得到网络的输出结果
predict = self.model(h_train)
# 计算损失函数
loss = criterion(predict, m_train)
# 反向传播
loss.backward()
# 更新网络参数
optimizer.step()
# 记录本轮训练的损失函数值
self.cost = loss.item()
# 检查损失是否大于 0
assert (self.cost > 0)
# 将损失值记录到 self.cost_his 列表中
self.cost_his.append(self.cost)
```
这段代码实现了深度神经网络的训练过程,具体细节如下:
1. 根据当前记忆库中存储的数据数量来决定如何进行批量抽样,从而减少数据之间的依赖性。
2. 将抽样得到的一批数据分别作为输入和标签,构成二维的 numpy 数组。
3. 初始化 Adam 优化器和二分类交叉熵损失函数。
4. 将模型置于训练状态,并清空梯度。
5. 将输入数据输入到模型中,得到模型的输出结果。
6. 计算网络的预测结果和真实结果之间的误差,并通过反向传播算法更新网络的参数,使得误差不断降低。
7. 记录本轮训练的损失函数值,并将其添加到 `self.cost_his` 列表中。