def learn(self, obs, action, reward, next_obs, terminal): terminal = np.expand_dims(terminal, -1) reward = np.expand_dims(reward, -1) obs = torch.FloatTensor(obs).to(self.device) action = torch.FloatTensor(action).to(self.device) reward = torch.FloatTensor(reward).to(self.device) next_obs = torch.FloatTensor(next_obs).to(self.device) terminal = torch.FloatTensor(terminal).to(self.device) critic_loss,actor_loss = self.alg.learn(obs, action, reward, next_obs, terminal) return critic_loss,actor_loss
时间: 2023-06-23 08:09:53 浏览: 47
这段代码看起来是一个强化学习算法的学习过程。输入的参数包括当前状态(obs)、动作(action)、奖励(reward)、下一个状态(next_obs)和是否结束(terminal)。其中,obs、action、reward、next_obs都转换成了PyTorch中的张量格式,并且都被送到了GPU上进行计算。最后,算法进行一次学习过程,输出actor_loss和critic_loss两个指标来表示学习效果。
相关问题
def train_model(stock_df, agent, num_episodes): for episode in range(num_episodes): obs = stock_df.iloc[0] state = get_state(obs) done = False total_reward = 0 while not done: action = agent.act(state) next_obs = stock_df.iloc[agent.current_step + 1] next_state = get_state(next_obs) reward = get_reward(action, obs, next_obs) total_reward += reward done = agent.current_step == len(stock_df) - 2 agent.learn(state, action, reward, next_state, done) state = next_state obs = next_obs # 输出每个episode的总奖励 print('Episode:', episode, 'Total Reward:', total_reward) # 逐渐降低探索率 agent.set_exploration_rate(agent.exploration_rate * 0.99)修改代码
这段代码中,训练模型时出现了错误,是因为 QLearningAgent 对象没有 current_step 属性,需要在 QLearningAgent 类中实现该属性。你可以在 QLearningAgent 类中添加 current_step 属性,并在 act 方法中更新该属性。例如:
```
class QLearningAgent:
def __init__(self, state_size, action_size):
self.state_size = state_size
self.action_size = action_size
self.q_table = np.zeros((state_size, action_size))
self.exploration_rate = 1.0
self.current_step = 0 # 新增 current_step 属性
def act(self, state):
if np.random.rand() < self.exploration_rate:
return np.random.choice(self.action_size)
q_values = self.q_table[state]
return np.argmax(q_values)
def learn(self, state, action, reward, next_state, done):
# 更新 Q 表
q_next = self.q_table[next_state]
if done:
q_next = np.zeros(self.action_size)
td_target = reward + GAMMA * np.max(q_next)
td_error = td_target - self.q_table[state, action]
self.q_table[state, action] += ALPHA * td_error
# 更新探索率和当前步数
self.current_step += 1
self.exploration_rate *= EXPLORATION_DECAY
self.exploration_rate = max(EXPLORATION_MIN, self.exploration_rate)
```
在修改后的代码中,我们在 QLearningAgent 类中新增了 current_step 属性,并在 act 方法和 learn 方法中更新该属性。最后,在训练模型时,我们可以使用 QLearningAgent 对象的 current_step 属性来获取当前步数,而不会再出现属性错误。
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。