那那个0.1/round是干什么的
时间: 2024-01-07 14:03:05 浏览: 19
`0.1 / round`是用来计算epsilon值的,它控制了强化学习策略在训练过程中的探索和利用程度。具体来说,epsilon值越大,策略在训练过程中越倾向于探索未知的状态和动作,从而可能发现更优的策略;而epsilon值越小,策略在训练过程中越倾向于利用已知的最优状态和动作,从而可能更快地收敛到最优策略。
在这个lambda函数中,`round`函数是用来对当前训练轮数进行四舍五入的。由于`round`函数的返回值是一个整数,所以在初始阶段,epsilon值比较大,训练过程中会较多地进行探索;而随着训练轮数的增加,epsilon值逐渐变小,策略逐渐从探索转向利用,从而更快地收敛到最优策略。而`0.1`则表示在初始阶段的epsilon值,可以根据具体任务和环境进行调整。
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result = ts.trainer.offpolicy_trainer( policy, train_collector, test_collector, max_epoch=max_epoch, step_per_epoch=step_per_epoch, collect_per_step=collect_per_step, episode_per_test=30, batch_size=64, train_fn=lambda e1, e2: policy.set_eps(0.1 / round), test_fn=lambda e1, e2: policy.set_eps(0.05 / round), writer=None)的collect_per_step是什么
collect_per_step是指在每个训练epoch中,agent从环境中采集数据的步数。具体来说,在每个epoch中,agent会执行step_per_epoch次训练步骤,每个训练步骤中,agent会从环境中连续采集collect_per_step个样本,这些样本将被用于训练agent的策略网络。因此,collect_per_step的值越大,agent每次采集的样本就越多,训练效率也就越高。但是,如果collect_per_step的值过大,可能会导致agent采集到的样本之间存在较大的相关性,从而影响训练效果。
可以讲讲那个lanbda函数是什么吗
lambda函数也称为匿名函数,是一种不需要定义函数名称的小函数。在Python中,可以使用lambda关键字来定义这种函数,一般形式为`lambda arguments: expression`,其中`arguments`表示函数的参数,可以是一个或多个,用逗号隔开;`expression`表示函数的返回值,可以是任何合法的Python表达式。
在上述代码中,`train_fn`的定义为`lambda e1, e2: policy.set_eps(0.1 / round)`,它接受两个参数`e1`和`e2`,并返回`policy.set_eps(0.1 / round)`的结果。其中`0.1 / round`表示将0.1除以`round`函数的返回值,从而得到一个epsilon值,用于控制训练过程中的探索和利用。由于`round`函数的返回值是一个整数,所以这里的`0.1 / round`的值会在不同的训练轮数中发生变化,从而实现了逐渐减小探索程度的效果。最后,`policy.set_eps()`函数用于将计算出的epsilon值设置到强化学习策略中,影响策略的行为。