episode return

"Episode return"通常用于强化学习中，表示在一个完整的游戏或任务中，智能体完成了一系列的动作和决策，并且最终获得了一个回报值（reward）。这个回报值可以用来评估智能体的行为是否有利于完成任务，从而指导智能体在下一次任务中做出更好的决策。在强化学习中，"Episode return"是评估智能体性能的重要指标之一。

相关问题

解释： for i in range(10): # 显示10个进度条 # tqdm的进度条功能 with tqdm(total=int(num_episodes / 10), desc='Iteration %d' % i) as pbar: for i_episode in range(int(num_episodes / 10)): # 每个进度条的序列数 episode_return = 0 state = env.reset() action = agent.take_action(state) done = False while not done: next_state, reward, done = env.step(action) next_action = agent.take_action(next_state) episode_return += reward # 这里回报的计算不进行折扣因子衰减 agent.update(state, action, reward, next_state, next_action) state = next_state action = next_action return_list.append(episode_return) if (i_episode + 1) % 10 == 0: # 每10条序列打印一下这10条序列的平均回报 pbar.set_postfix({ 'episode': '%d' % (num_episodes / 10 * i + i_episode + 1), 'return': '%.3f' % np.mean(return_list[-10:]) }) pbar.update(1)

上述代码是一个用于显示进度条的循环。该循环会执行10次，每次循环都会显示一个进度条，并在每个进度条中执行一定数量的序列。

首先，通过使用tqdm库创建一个进度条，并设置总共需要执行的序列数量为num_episodes的十分之一，即int(num_episodes / 10)。同时，设置进度条的描述为'Iteration %d' % i，其中i是当前循环的索引。

然后，在每个进度条的序列循环中，执行以下操作：

1. 初始化episode_return为0，表示当前序列的累计回报。
2. 调用env.reset()将环境重置为初始状态，并将返回的初始状态赋值给state。
3. 调用agent.take_action(state)选择当前状态下的动作，并将动作赋值给action。
4. 设置done为False，表示当前序列未完成。
5. 在当前序列未完成的情况下，执行以下循环：
a. 调用env.step(action)执行选定的动作，并获取返回的下一个状态next_state、奖励reward和完成状态done。
b. 调用agent.take_action(next_state)选择下一个状态的动作，并将动作赋值给next_action。
c. 更新累计回报episode_return，将reward加到episode_return上。
d. 调用agent.update(state, action, reward, next_state, next_action)更新智能体的策略和价值函数。
e. 将state更新为next_state，将action更新为next_action。
6. 将当前序列的累计回报episode_return添加到return_list中。
7. 如果当前序列的索引加1能被10整除，即(i_episode + 1) % 10 == 0，则表示已经完成了10个序列，打印这10个序列的平均回报。
8. 更新进度条的状态，包括当前完成的总序列数和最近10个序列的平均回报。
9. 更新进度条的进度，使其前进一步。

通过这个循环，可以在控制台中显示10个进度条，并实时更新每个进度条的状态和进度。每个进度条都代表了一部分序列的执行过程，并在每个进度条中打印出最近10个序列的平均回报。这有助于实时监控算法的训练进度。

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

lr = 2e-3                                 # 学习率
num_episodes = 500                         # 训练的总Episode数
hidden_dim = 128                           # 隐藏层维度
gamma = 0.98                               # 折扣因子
epsilon = 0.01                             # ε贪心策略中的ε值
target_update = 10                         # 目标网络更新频率
buffer_size = 10000                        # 经验回放缓冲区的最大容量
minimal_size = 500                         # 经验回放缓冲区的最小容量，达到此容量后才开始训练
batch_size = 64                            # 每次训练时的样本数量
device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")  # 选择CPU或GPU作为运行设备
env_name = 'CartPole-v1'                   # 使用的环境名称
env = gym.make(env_name)                   # 创建CartPole-v1环境
random.seed(0)                             # 随机数生成器的种子
np.random.seed(0)                          # 随机数生成器的种子
torch.manual_seed(0)                       # 随机数生成器的种子
replay_buffer = ReplayBuffer(buffer_size)  # 创建经验回放缓冲区
state_dim = env.observation_space.shape[0] # 状态空间维度
action_dim = env.action_space.n             # 动作空间维度（离散动作）
agent = DQN(state_dim, hidden_dim, action_dim, lr, gamma, epsilon, target_update, device) # 创建DQN智能体
return_list = []                           # 用于存储每个Episode的回报
episode_return = 0                         # 每个Episode的初始回报为0
state = env.reset()[0]                     # 环境的初始状态
done = False                                # 初始状态下没有结束

以上代码是对程序中所需的参数进行设置和初始化，包括学习率、训练的总Episode数、隐藏层维度、折扣因子、ε贪心策略中的ε值、目标网络更新频率、经验回放缓冲区的最大容量、经验回放缓冲区的最小容量、每次训练时的样本数量、运行设备、使用的环境名称等等。同时，创建了经验回放缓冲区、DQN智能体和用于存储每个Episode的回报的列表，以及初始化了环境状态和结束标志。

while not done:
    action = agent.take_action(state)                  # 智能体根据当前状态选择动作
    next_state, reward, done, _, _ = env.step(action)   # 环境执行动作，观测下一个状态、奖励和结束标志
    replay_buffer.add(state, action, reward, next_state, done)  # 将当前状态、动作、奖励、下一个状态和结束标志添加到经验回放缓冲区中
    state = next_state                                 # 更新状态
    episode_return += reward                           # 累加当前Episode的回报

以上代码是智能体与环境的交互过程，智能体根据当前状态选择动作，环境执行动作并返回下一个状态、奖励和结束标志，将当前状态、动作、奖励、下一个状态和结束标志添加到经验回放缓冲区中，更新状态，并累加当前Episode的回报。

if replay_buffer.size() > minimal_size:              # 当经验回放缓冲区的数据量达到最小容量时，开始训练
    b_s, b_a, b_r, b_ns, b_d = replay_buffer.sample(batch_size)  # 从经验回放缓冲区中采样样本
    transition_dict = {
        'states': b_s,
        'actions': b_a,
        'next_states': b_ns,
        'rewards': b_r,
        'dones': b_d
    }
    agent.update(transition_dict)                     # 智能体根据样本更新Q网络
    if agent.count >=200:                             # 运行200步后强行停止
        agent.count = 0
        break

以上代码是经验回放和Q网络更新过程，当经验回放缓冲区的数据量达到最小容量时，从经验回放缓冲区中采样样本，智能体根据样本更新Q网络。同时，当运行步数超过200步时，强制停止训练。

return_list.append(episode_return) # 将当前Episode的回报添加到回报列表中

以上代码是将当前Episode的回报添加到回报列表中。

episodes_list = list(range(len(return_list))) # 横坐标为Episode序号
plt.plot(episodes_list, return_list)          # 绘制Episode回报随序号的变化曲线
plt.xlabel('Episodes')
plt.ylabel('Returns')
plt.title('DQN on {}'.format(env_name))
plt.show()

以上代码是绘制Episode回报随序号的变化曲线。