def get_self_critical_reward(greedy_res, data_gts, gen_result): gen_result = gen_result.data.cpu().numpy() #转变为ndarray greedy_res = greedy_res.data.cpu().numpy() for i in range(gen_result_size): res[i] = [array_to_str(gen_result[i])] for i in range(batch_size): res[gen_result_size + i] = [array_to_str(greedy_res[i])] gts = OrderedDict() data_gts = data_gts.cpu().numpy() for i in range(len(data_gts)): gts[i] = [array_to_str(data_gts[i])] res_ = [{'image_id': i, 'caption': res[i]} for i in range(len(res))] res__ = {i: res[i] for i in range(len(res_))} gts_ = {i: gts[i // seq_per_img] for i in range(gen_result_size)} gts_.update({i + gen_result_size: gts[i] for i in range(batch_size)}) , bleu_scores = Bleu_scorer.compute_score(gts, res__, verbose = 0)#dict 8 lint bleu_scores = np.array(bleu_scores[3]) print('get_self_critical_reward Bleu scores: {:.4f}.'.format(_[3])) scores = bleu_scores return rewards这段代码有何特点，和强化学习的SCST有什么不同，有什么相似？并且解释代码

这段代码是用于计算自我监督强化学习（self-critical sequence training, SCST）中的奖励值的。具体来说，该函数接收三个参数，分别是贪心策略下的生成结果（greedy_res）、数据集的参考答案（data_gts）和模型生成的结果（gen_result），其中数据集的参考答案和模型生成的结果都需要先转换为字符串形式并存储在一个有序字典中。

该函数的特点和SCST的相似之处在于，它也使用了自我监督的方式来进行训练，即通过比较模型生成的结果和参考答案来计算奖励值，进而更新模型的参数。具体来说，该函数使用BLEU指标作为奖励函数，通过计算生成结果和参考答案之间的BLEU分数来计算奖励值。因此，该函数的核心部分是调用Bleu_scorer.compute_score函数来计算BLEU分数，并将分数转换为奖励值返回。

与SCST的不同之处在于，该函数并没有使用基于策略梯度的方法来更新模型参数，而是直接返回计算得到的奖励值。因此，需要在训练过程中使用其他方法来更新模型参数，如REINFORCE算法等。

总的来说，该函数是SCST中计算奖励值的一个辅助函数，它的特点在于使用BLEU指标作为奖励函数，和SCST的相似之处在于都使用了自我监督的方式来进行训练。

相关问题

def step(self, action): # 在环境中执行一个动作 assert self.action_space.contains(action) prev_val = self._get_val() self.current_step += 1 if self.current_step == len(self.data): self.done = True if self.done: reward = self.profit - self.total_reward return self._next_observation(), reward, self.done, {} self._take_action(action) reward = self._get_reward() self.total_reward += reward obs = self._next_observation() return obs, reward, self.done, {}

这段代码是 `StockTradingEnv` 类中的 `step` 方法，用于在环境中执行一个动作，并返回执行该动作后获得的奖励、新的观察值以及是否结束交易等信息。具体来说，这个方法会执行如下步骤：

1. 首先检查动作是否在动作空间中，如果不在则会报错；
2. 调用 `_get_val` 方法获取当前股票的价值（假设在当前时间步进行交易后，股票的价值不变）；
3. 将当前时间步加 1，如果当前时间步已经达到数据长度，则将结束标志设为 True；
4. 如果结束标志为 True，那么计算得到最终的奖励（即当前收益减去之前的总奖励），并返回最终的观察值、奖励、结束标志和一个空字典；
5. 否则，执行动作并调用 `_get_reward` 方法获取奖励，累加到之前的总奖励中，调用 `_next_observation` 方法获取新的观察值，并返回新的观察值、奖励、结束标志和一个空字典。

总之，这个 `step` 方法可以让我们在股票交易环境中执行一个动作，并获得执行该动作后的奖励以及新的观察值，从而逐步训练出一个股票交易智能体。

class TradingEnvironment: def __init__(self, stock_df): self.stock_df = stock_df self.current_step = 0 self.total_steps = len(stock_df) - 1 self.reward_range = (0, 1) def reset(self): self.current_step = 0 return self.stock_df.iloc[self.current_step] def step(self, action): self.current_step += 1 done = self.current_step == self.total_steps obs = self.stock_df.iloc[self.current_step] reward = self._get_reward(action) return obs, reward, done def _get_reward(self, action): if action == 0: # 不持有股票 return 0 elif action == 1: # 持有股票 return self.stock_df.iloc[self.current_step]['close'] / self.stock_df.iloc[self.current_step - 1]['close'] - 1 else: raise ValueError("Invalid action, only 0 and 1 are allowed.")

这段代码是一个交易环境类，用于模拟股票交易的过程。其中包括了初始化环境、重置环境、执行动作、获取奖励等方法。具体来说，reset方法用于重置环境，step方法用于执行动作，_get_reward方法用于获取奖励。在执行动作时，可以选择持有股票或不持有股票，持有股票则可以获得当天的收益率，不持有则获得0的奖励。