class PPO(object): def __init__(self): self.sess = tf.Session() self.tfs = tf.placeholder(tf.float32, [None, S_DIM], 'state') # critic with tf.variable_scope('critic'): l1 = tf.layers.dense(self.tfs, 100, tf.nn.relu) self.v = tf.layers.dense(l1, 1) self.tfdc_r = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'discounted_r') self.advantage = self.tfdc_r - self.v self.closs = tf.reduce_mean(tf.square(self.advantage)) self.ctrain_op = tf.train.AdamOptimizer(C_LR).minimize(self.closs) # actor pi, pi_params = self._build_anet('pi', trainable=True) oldpi, oldpi_params = self._build_anet('oldpi', trainable=False) with tf.variable_scope('sample_action'): self.sample_op = tf.squeeze(pi.sample(1), axis=0) # choosing action with tf.variable_scope('update_oldpi'): self.update_oldpi_op = [oldp.assign(p) for p, oldp in zip(pi_params, oldpi_params)] self.tfa = tf.placeholder(tf.float32, [None, A_DIM], 'action') self.tfadv = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'advantage') with tf.variable_scope('loss'): with tf.variable_scope('surrogate'): # ratio = tf.exp(pi.log_prob(self.tfa) - oldpi.log_prob(self.tfa)) ratio = pi.prob(self.tfa) / (oldpi.prob(self.tfa) + 1e-5) surr = ratio * self.tfadv if METHOD['name'] == 'kl_pen': self.tflam = tf.placeholder(tf.float32, None, 'lambda') kl = tf.distributions.kl_divergence(oldpi, pi) self.kl_mean = tf.reduce_mean(kl) self.aloss = -(tf.reduce_mean(surr - self.tflam * kl)) else: # clipping method, find this is better self.aloss = -tf.reduce_mean(tf.minimum( surr, tf.clip_by_value(ratio, 1.-METHOD['epsilon'], 1.+METHOD['epsilon'])*self.tfadv))

这段代码是使用 PPO（Proximal Policy Optimization）算法实现的一个 actor-critic 模型。其中，critic 用来评价当前状态的价值，actor 用来生成在当前状态下采取的动作。在训练过程中，会使用 advantage（优势值）来评价采取某个动作的好坏，并且使用 surrogate loss（代理损失）来训练 actor，同时使用 clipping 或 kl penalty 的方式来限制优势值的大小，以保证训练的稳定性。

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def predict(self, x_star, z_star): tf_dict = {self.x_tf: x_star, self.z_tf: z_star} u_real_star = self.sess.run(self.u_real_pred, tf_dict) u_imag_star = self.sess.run(self.u_imag_pred, tf_dict) return u_real_star, u_imag_star 解释一下代码

这是一个 Python 代码段，其中定义了一个名为 predict 的函数，该函数接受两个参数 x_star 和 z_star。这个函数使用 TensorFlow 库来计算 u_real_star 和 u_imag_star 的值，然后将它们作为返回值返回。具体来说，这个函数使用一个名为 self.x_tf 的 TensorFlow 张量来表示输入 x_star，使用一个名为 self.z_tf 的 TensorFlow 张量来表示输入 z_star。然后，它使用 TensorFlow 会话（self.sess）来运行两个名为 self.u_real_pred 和 self.u_imag_pred 的 TensorFlow 操作，这些操作分别计算 u_real_star 和 u_imag_star 的值。最后，这个函数将 u_real_star 和 u_imag_star 作为元组返回。

def __init__(self): self.meta_path = facenet_args.meta_path self.ckpt_path = facenet_args.ckpt_path self.sess = tf.Session() self.__build_net()

这段代码是定义了一个类的初始化方法（constructor），其中包含了几个属性的赋值和一个私有方法的调用。具体来说：

- `self.meta_path` 和 `self.ckpt_path` 分别赋值为 `facenet_args.meta_path` 和 `facenet_args.ckpt_path`，这两个变量都是外部传入的路径参数。
- `self.sess` 被赋值为一个新建的 `tf.Session()`，这个 session 将在后面的模型加载和预测过程中被用到。
- 最后调用了一个私有方法 `__build_net()`，这个方法用于构建模型，具体实现可以参考代码中的实现。