深度强化学习代码gpt

深度强化学习代码（Deep Reinforcement Learning code）可以使用各种框架和库来实现，其中比较常用的是TensorFlow和PyTorch。以下是一个使用PyTorch实现的深度强化学习代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import gym

# 定义强化学习模型
class DQN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(DQN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 64)
        self.fc3 = nn.Linear(64, output_size)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 实例化环境和模型
env = gym.make('CartPole-v1')
input_size = env.observation_space.shape[0]
output_size = env.action_space.n
model = DQN(input_size, output_size)

# 定义优化器和损失函数
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.MSELoss()

# 训练模型
num_episodes = 1000
for episode in range(num_episodes):
    state = env.reset()
    done = False
    total_reward = 0

    while not done:
        # 选择动作
        q_values = model(torch.tensor(state, dtype=torch.float32))
        action = torch.argmax(q_values).item()

        # 执行动作并观察环境反馈
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)

        # 计算TD目标值
        q_values_next = model(torch.tensor(next_state, dtype=torch.float32))
        q_value_target = reward + 0.99 * torch.max(q_values_next).item()

        # 计算损失并更新模型
        q_value_pred = q_values[action]
        loss = criterion(q_value_pred, torch.tensor(q_value_target, dtype=torch.float32))
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        state = next_state
        total_reward += reward

    if episode % 10 == 0:
        print(f"Episode {episode}: Total Reward = {total_reward}")

# 使用训练好的模型进行测试
state = env.reset()
done = False
total_reward = 0

while not done:
    q_values = model(torch.tensor(state, dtype=torch.float32))
    action = torch.argmax(q_values).item()
    next_state, reward, done, _ = env.step(action)
    state = next_state
    total_reward += reward

print(f"Test Total Reward = {total_reward}")

这段代码使用了PyTorch框架，实现了一个基于DQN（Deep Q-Network）的强化学习模型，使用CartPole环境进行训练和测试。在训练过程中，模型通过与环境交互获取状态、选择动作、观察环境反馈，然后根据反馈更新模型参数以提高性能。最后，使用训练好的模型在环境中进行测试并输出总奖励值。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际的深度强化学习任务可能需要更复杂的模型和算法。你可以根据具体的问题和需求进行相应的修改和扩展。