每行注释上面的代码
时间: 2023-07-03 08:20:12 浏览: 44
好的,以下是每行代码的注释:
```python
import gym # 导入 Gym
import random # 导入 random 模块
import numpy as np # 导入 NumPy 模块
from keras.models import Sequential # 导入 Keras 库中的 Sequential 模型
from keras.layers import Dense # 导入 Keras 库中的 Dense 层
from keras.optimizers import Adam # 导入 Keras 库中的 Adam 优化器
env = gym.make('CartPole-v1') # 创建 CartPole-v1 环境
env.reset() # 重置环境
goal_steps = 500 # 目标步数
score_requirement = 60 # 分数要求
initial_games = 10000 # 初始游戏数
def model_data_preparation():
training_data = [] # 初始化训练数据
accepted_scores = [] # 初始化接受的分数
for game_index in range(initial_games):
score = 0 # 初始化得分
game_memory = [] # 初始化游戏存储
previous_observation = [] # 初始化上一次的观测值
for step_index in range(goal_steps):
action = random.randrange(0,2) # 随机生成一个动作
observation, reward, done, info = env.step(action) # 执行动作并获取结果
if len(previous_observation) > 0:
game_memory.append([previous_observation, action]) # 存储游戏数据
previous_observation = observation # 更新上一次的观测值
score += reward # 更新得分
if done:
break
if score >= score_requirement:
accepted_scores.append(score) # 将接受的分数添加到列表中
for data in game_memory:
if data[1] == 1:
output = [0,1] # 如果动作是 1,输出为 [0, 1]
elif data[1] == 0:
output = [1,0] # 如果动作是 0,输出为 [1, 0]
training_data.append([data[0], output]) # 将游戏数据和输出添加到训练数据中
env.reset()
print(accepted_scores) # 打印接受的分数
return training_data # 返回训练数据
def build_model(input_size, output_size):
model = Sequential() # 创建一个新的 Sequential 模型
model.add(Dense(128, input_dim=input_size, activation='relu')) # 添加一个具有 128 个神经元和 relu 激活函数的 Dense 层
model.add(Dense(52, activation='relu')) # 添加一个具有 52 个神经元和 relu 激活函数的 Dense 层
model.add(Dense(output_size, activation='linear')) # 添加一个具有输出大小和线性激活函数的 Dense 层
model.compile(loss='mse', optimizer=Adam()) # 编译模型,使用 mse 损失函数和 Adam 优化器
return model # 返回模型
def train_model(training_data):
X = np.array([i[0] for i in training_data]).reshape(-1,len(training_data[0][0])) # 将训练数据转换为 NumPy 数组
y = np.array([i[1] for i in training_data]).reshape(-1,len(training_data[0][1])) # 将训练数据输出转换为 NumPy 数组
model = build_model(input_size=len(X[0]), output_size=len(y[0])) # 创建模型
model.fit(X, y, epochs=10) # 训练模型
return model # 返回训练好的模型
training_data = model_data_preparation() # 获取训练数据
trained_model = train_model(training_data) # 训练模型
scores = [] # 初始化分数列表
choices = [] # 初始化选择列表
for each_game in range(100):
score = 0 # 初始化得分
game_memory = [] # 初始化游戏存储
prev_obs = [] # 初始化上一次的观测值
env.reset
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