图强化学习预测pytorch代码
时间: 2023-09-30 08:12:32 浏览: 44
这里是一个简单的强化学习预测的PyTorch代码,使用的是Q-learning算法:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
# 定义一个简单的神经网络,输入状态,输出每个动作的Q值
class Net(nn.Module):
def __init__(self, state_dim, action_dim):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(state_dim, 64)
self.fc2 = nn.Linear(64, 64)
self.fc3 = nn.Linear(64, action_dim)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = torch.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
class QLearning:
def __init__(self, state_dim, action_dim, gamma=0.99, lr=0.001, epsilon=0.1):
self.state_dim = state_dim
self.action_dim = action_dim
self.gamma = gamma
self.epsilon = epsilon
self.net = Net(state_dim, action_dim)
self.optimizer = optim.Adam(self.net.parameters(), lr=lr)
def get_action(self, state):
# 以epsilon的概率随机选择一个动作,否则选择Q值最大的动作
if np.random.random() < self.epsilon:
return np.random.randint(self.action_dim)
else:
with torch.no_grad():
q_values = self.net(torch.tensor(state).float())
return q_values.argmax().item()
def update(self, state, action, reward, next_state, done):
# 计算Q值
q_values = self.net(torch.tensor(state).float())
q_value = q_values[action]
with torch.no_grad():
next_q_values = self.net(torch.tensor(next_state).float())
next_q_value = next_q_values.max().item()
target_q_value = reward + (1 - done) * self.gamma * next_q_value
# 计算损失并更新网络
loss = (q_value - target_q_value) ** 2
self.optimizer.zero_grad()
loss.backward()
self.optimizer.step()
```
其中,`Net`是一个简单的神经网络,`QLearning`是一个使用Q-learning算法的强化学习类,包括了网络的定义、动作选择和网络更新等方法。在使用时,可以根据具体情况设置状态维度、动作维度、学习率、折扣率等参数,并调用`get_action`方法选择动作,调用`update`方法更新网络。
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