self.reward_action = tf.reduce_sum(tf.multiply(self.q_eval, self.action_input), reduction_indices=1)解释这行代码
时间: 2024-06-01 09:13:45 浏览: 10
这行代码计算了强化学习中的行动值函数,其中self.q_eval表示评估网络(evaluation network)的输出,self.action_input是代表当前行动的输入,tf.multiply代表矩阵乘法,tf.reduce_sum将矩阵中所有元素的和作为输出。最终的输出是一个值,代表当前行动在评估网络中所对应的行动值函数。
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def build_summaries(self, logdir): # Create summary writer to write summaries to disk if not os.path.exists(logdir): os.makedirs(logdir) self.summary_writer = tf.summary.FileWriter(logdir, self.sess.graph) # Create summary op to save episode reward to Tensorboard log self.ep_reward_var = tf.Variable(0.0, trainable=False, name=('ep_reward_agent_%02d'%self.n_agent)) tf.summary.scalar("Episode Reward", self.ep_reward_var) self.summary_op = tf.summary.merge_all() # Initialise reward var - this will not be initialised with the other network variables as these are copied over from the learner self.init_reward_var = tf.variables_initializer([self.ep_reward_var])
这段代码的作用是构建 Tensorflow 的可视化工具 Tensorboard 所需的日志文件,记录每个 episode 的奖励值,并将其保存到 Tensorboard 日志中,方便后续分析与调试。其中,`logdir` 参数指定了日志文件的保存路径,`self.summary_writer` 对象将日志写入磁盘,`self.ep_reward_var` 记录每个 episode 的奖励,`tf.summary.scalar` 函数创建了一个 Tensorboard 可视化的标量数据,`self.summary_op` 将所有的可视化数据合并为一个操作,`self.init_reward_var` 初始化奖励变量。
reward = 0 if self.prev_shaping is not None: reward = shaping - self.prev_shaping self.prev_shaping = shaping
这段代码是用于计算小人的奖励值的,其中包含以下内容:
1. reward = 0:先将奖励值设为0,如果满足一定条件,再根据条件计算出奖励值。
2. if self.prev_shaping is not None::如果之前的奖励值不为空,即小人之前已经做出过行动,那么根据当前状态和之前状态的差别来计算当前的奖励值。
3. reward = shaping - self.prev_shaping:根据当前状态shaping和之前状态的差别(即self.prev_shaping)来计算当前的奖励值reward。
4. self.prev_shaping = shaping:将当前状态的奖励值保存下来,以便在下一次计算奖励值时使用。
总的来说,这段代码是用于计算小人的奖励值的,以便对小人的行动进行评估和优化。奖励值的计算方式可以根据具体情况进行调整,以达到更好的效果。