解释: self.actor = RnnModel(input_size=300, hidden_size=50, num_layers=3, output_size=action_dim).cuda() self.target_actor = RnnModel(input_size=state_dim, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, output_size=action_dim).cuda()
时间: 2023-06-08 17:05:32 浏览: 58
这段代码是在一个深度强化学习框架中定义了两个神经网络模型 self.actor 和 self.target_actor。其中 RnnModel 是一个自定义的循环神经网络模型,具有输入维度input_size、隐藏层维度hidden_size、层数num_layers和输出维度output_size。这些参数可以根据使用场景进行调整。这两个模型都被放置在GPU上加速计算,.cuda()是将模型加载到GPU上运行的操作。其中 self.actor 模型应该是用来生成动作的,而 self.target_actor 模型可能用于采取策略评估和更新的操作。
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解释:self.actor = RnnModel(input_size=300, hidden_size=50, num_layers=3, output_size=action_dim).cuda() self.target_actor = RnnModel(input_size=state_dim, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, output_size=action_dim).cuda() self.target_actor.load_state_dict(self.actor.state_dict())
这段代码定义了两个 RnnModel 类的实例,即 self.actor 和 self.target_actor,它们的输入尺寸分别为 input_size 和 state_dim,隐藏层尺寸为 hidden_size,层数为 num_layers,输出尺寸为 action_dim。这两个实例都被部署在 GPU 上(.cuda()),并且 self.target_actor 的参数值被初始化为 self.actor 的参数值(.load_state_dict()函数)。这个代码块通常是为了实现深度强化学习中的 actor-critic 算法,其中 self.actor 作为“actor”负责根据当前状态输出动作,self.target_actor 作为“target actor”用于计算目标值。
解释:self.target_actor = RnnModel(input_size=state_dim, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, output_size=action_dim).cuda()
这段代码是在一个Python程序中,创建了一个名为target_actor的变量,该变量是一个RnnModel类的实例化对象。RnnModel是一个基于循环神经网络的模型,它有四个参数:input_size表示输入层的神经元数,hidden_size表示隐藏层的神经元数,num_layers表示循环神经网络的层数,output_size表示输出层的神经元数。在这段代码中,构建了一个input_size、hidden_size、num_layers、action_dim这些参数设定的RnnModel,并放到了CUDA上执行计算。