解释这段代码np.save(self.result_path + '{}_rewards.npy', rewards) np.save(self.result_path + '{}_ma_rewards.npy', ma_rewards) plt.figure() # 创建一个图形实例,方便同时多画几个图 plt.title("learning curve on {} of {}".format(args.algo_name, args.scenario_name)) plt.xlabel('episodes'.format(a1)) plt.plot(rewards, label='rewards') plt.legend() plt.show()
时间: 2024-04-26 11:25:07 浏览: 18
这段代码主要用于保存训练过程中的结果,并绘制学习曲线。
首先,调用numpy库的np.save()方法,将训练过程中获得的奖励值数组rewards和移动平均奖励值数组ma_rewards保存到指定的文件路径下。其中,'{}_rewards.npy'和'{}_ma_rewards.npy'是文件名的格式化字符串,其中{}会被args.algo_name和args.scenario_name替换。这两个文件分别保存了训练过程中每一轮游戏获得的奖励值和移动平均奖励值。
接着,使用matplotlib库创建一个新的图形实例,用于绘制学习曲线。设置图形的标题为"learning curve on {} of {}"(其中{}会被args.algo_name和args.scenario_name替换),设置x轴的标签为'episodes'。
接下来,使用plt.plot()方法绘制奖励值曲线。其中,rewards是获得的奖励值数组,label='rewards'用于设置曲线的标签。最后,使用plt.legend()方法添加图例,并使用plt.show()方法显示图形。
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解释这段代码s_next, r, done, info = self.env.step(action) episode_step += 1 self.buffer.store_episode(s, u, r, s_next) s = s_next ep_rewards += r
这段代码是用于执行强化学习环境的核心代码块。具体来说,该代码块使用上一段代码中选择的动作action,执行环境的一次状态转移,并根据转移结果计算奖励值。
其中,self.env.step(action)方法用于执行一次状态转移,返回四个值:s_next表示转移后的下一个状态;r表示当前动作所获得的奖励值;done表示当前状态是否为终止状态;info是一个字典,包含一些额外的信息。
接着,将episode_step加1,用于记录当前轮游戏中的步数。
然后,使用self.buffer.store_episode()方法将当前转移存储到经验回放缓存中。存储的内容包括当前状态s、选择的动作u、当前动作获得的奖励r、转移后的下一个状态s_next。
接下来,将s_next赋值给s,用于进行下一次状态转移。
最后,将当前动作获得的奖励r加到累计奖励数组ep_rewards中。
解释这段代码for time_step in tqdm(range(self.args.time_steps)): # reset the environment episode_step = 0 s = self.env.reset() ep_rewards = np.array([0.0])
这段代码是一个for循环,用于运行强化学习的环境。主要的流程如下:
使用tqdm库创建一个进度条,该进度条的总长度为self.args.time_steps,表示程序将运行的总时间步数。
在每个时间步内,首先调用self.env.reset()方法,重置环境,获取当前状态s。
然后,初始化一个变量episode_step,用于记录当前的步数。
接着,创建一个长度为1的一维数组ep_rewards,用于保存当前智能体在本轮游戏中获得的累计奖励值。
该循环的具体实现因为缺少上下文而无法判断。