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 # 除余得索引 self.mem[index, :] = tran # 给索引存值,第index行所有列都为其中一次的s,a,r,s_;mem会是一个capacity行,(s+a+r+s_)列的数组 self.memory_counter += 1 '''随机从记忆库里抽取''' def sample(self, n): assert self.memory_counter >= self.capacity, '记忆库没有存满记忆' sample_index = np.random.choice(self.capacity, n) # 从capacity个记忆里随机抽取n个为一批,可得到抽样后的索引号 new_mem = self.mem[sample_index, :] # 由抽样得到的索引号在所有的capacity个记忆中 得到记忆s,a,r,s_ return new_mem
时间: 2024-02-26 14:55:52 浏览: 27
这是一个用于存储和随机抽样记忆的类,通常用于深度强化学习中的经验回放(Experience Replay)技术。
具体来说,这个类包含了以下几个方法:
- `__init__`方法:初始化记忆库的容量和每个记忆的维度,同时创建一个空的记忆库`mem`,并将`memory_counter`设为0。
- `store_transition`方法:将一次完整的记忆(包含当前状态`s`、动作`a`、奖励`r`和下一个状态`s_`)存储在记忆库`mem`中,同时将`memory_counter`加1。如果记忆库已经存满了,那么新的记忆将覆盖最早的记忆。
- `sample`方法:从记忆库`mem`中随机抽样n个记忆,其中`n`为抽样的批次大小。如果记忆库还没有存满`capacity`个记忆,那么会抛出异常。抽样后得到的记忆是一个n行,(s+a+r+s_)列的数组。
这个类的作用是为深度强化学习算法提供一个回放记忆的机制,使得算法可以重复利用之前的经验,提高学习效率和稳定性。
相关问题
class Memory(): def __init__(self,capacity,dims): self.capacity=capacity self.mem=np.zeros((capacity,dims)) self.memory_counter=0
这是一个 Python 类,它的名称是 Memory,它有两个参数 capacity 和 dims,它的初始化函数 __init__ 会创建一个 capacity 行、dims 列的全零矩阵,并将 memory_counter 初始化为 0。这个类的作用是用于存储和管理数据,通常用于机器学习中的经验回放。
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`。