强化学习Q-Learing优化unet训练的学习率自定义惩罚函数和动作,基于pytorch的详细代码实现
时间: 2024-03-14 09:44:51 浏览: 35
以下是基于 PyTorch 实现的强化学习 Q-Learning 优化 UNet 训练的学习率自定义惩罚函数和动作的详细代码实现。
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
class CustomUNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(CustomUNet, self).__init__()
# define your UNet architecture here
def forward(self, x):
# define your forward pass here
class QLearning:
def __init__(self, unet, lr=0.001, gamma=0.9, epsilon=1.0, eps_min=0.01, eps_dec=0.9999):
self.unet = unet
self.target_unet = CustomUNet()
self.target_unet.load_state_dict(self.unet.state_dict())
self.memory = []
self.lr = lr
self.gamma = gamma
self.epsilon = epsilon
self.eps_min = eps_min
self.eps_dec = eps_dec
self.optimizer = optim.Adam(self.unet.parameters(), lr=self.lr)
def choose_action(self, state):
if np.random.random() < self.epsilon:
# choose random action
return np.random.choice([0, 1, 2, 3])
else:
# choose action with highest Q-value
state = torch.FloatTensor(state).unsqueeze(0)
q_values = self.unet(state)
action = torch.argmax(q_values).item()
return action
def store_transition(self, state, action, reward, next_state, done):
self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))
def learn(self):
if len(self.memory) < BATCH_SIZE:
return
# sample batch from memory
batch = np.random.choice(len(self.memory), BATCH_SIZE, replace=False)
states, actions, rewards, next_states, dones = zip(*[self.memory[i] for i in batch])
# convert to tensors
states = torch.FloatTensor(states)
actions = torch.LongTensor(actions)
rewards = torch.FloatTensor(rewards)
next_states = torch.FloatTensor(next_states)
dones = torch.FloatTensor(dones)
# calculate Q-values for current state and next state
q_values = self.unet(states)
next_q_values = self.target_unet(next_states)
next_q_values[dones] = 0.0
# apply custom penalty to incorrect actions
penalty = torch.zeros_like(q_values)
penalty[torch.arange(len(actions)), actions] = -1.0
q_values += penalty
# calculate target Q-values
target_q_values = rewards + self.gamma * torch.max(next_q_values, dim=1)[0]
# calculate loss and update parameters
loss = nn.functional.smooth_l1_loss(q_values.gather(1, actions.unsqueeze(1)), target_q_values.unsqueeze(1))
self.optimizer.zero_grad()
loss.backward()
self.optimizer.step()
# update target network
self.target_unet.load_state_dict(self.unet.state_dict())
# decrease exploration rate
self.epsilon = max(self.eps_min, self.epsilon*self.eps_dec)
```
在上面的代码中,我们定义了一个自定义的 UNet 模型,并使用 Q-Learning 算法对其进行优化。在 `CustomUNet` 类中,你可以根据自己的需要自定义 UNet 的架构。在 `QLearning` 类中,我们定义了以下函数:
- `choose_action(state)`:根据当前状态选择一个动作。
- `store_transition(state, action, reward, next_state, done)`:将当前状态、动作、奖励、下一个状态和完成标志存储到记忆中。
- `learn()`:从记忆中取一个样本,计算当前状态和下一个状态的 Q 值,然后计算目标 Q 值,并使用 smooth L1 损失函数计算损失并更新模型参数。我们还使用一个自定义的惩罚函数来惩罚错误的动作。最后,我们将目标网络的参数更新为当前网络的参数,并减少探索率。
请注意,我们使用 PyTorch 内置的 `Adam` 优化器来更新模型参数,并使用 `smooth_l1_loss` 损失函数来计算损失。我们还定义了一些超参数,例如学习率、折扣因子和探索率等。你可以根据自己的需要更改这些超参数。
希望这个代码实现能够帮助你理解如何使用强化学习 Q-Learning 优化 UNet 训练的学习率自定义惩罚函数和动作。
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