class Actor(): def __init__(self): self.actor_estimate_eval,self.actor_reality_target = ActorNet(state_number,action_number),ActorNet(state_number,action_number) self.optimizer = torch.optim.Adam(self.actor_estimate_eval.parameters(), lr=LR_A)
时间: 2023-05-20 19:04:20 浏览: 60
这是一个 Python 中定义 Actor 类的代码,其中包含了初始化函数,该函数创建了两个 ActorNet 对象,并使用 Adam 优化器对 actor_estimate_eval 进行优化,学习率为 LR_A。这是一个深度强化学习中的 Actor-Critic 算法的实现。
相关问题
解释:self.target_actor.load_state_dict(self.actor.state_dict())
这段代码的作用是将self.actor的参数复制到self.target_actor中,这被称为Actor模型的复制,它在深度强化学习中被用来稳定学习。在深度强化学习中,有两个模型:Critic模型和Actor模型。Actor模型是基于环境反馈而生成动作的模型,而Critic模型则评估Actor选择的动作是否正确。为了避免Critic模型对Actor模型的不正确评估,需要在不同的时间点对Actor模型进行复制,以确保不同版本的Actor模型进行计算和训练。这就是这段代码的作用。
class Actor(parl.Model): def __init__(self, obs_dim, action_dim): super(Actor, self).__init__() self.l1 = nn.Linear(obs_dim, 256) self.l2 = nn.Linear(256, 256) self.mean_linear = nn.Linear(256, action_dim) self.std_linear = nn.Linear(256, action_dim)
这是使用 Parl 库实现的一个 Actor 模型,它是一个基于神经网络的策略网络,用于在强化学习中输出动作。具体来说,这个 Actor 模型包含了 3 个线性层(nn.Linear),分别是 l1、l2 和 mean_linear,以及一个 std_linear 层。其中,l1 和 l2 层用于从观测值(obs)中提取特征,mean_linear 和 std_linear 层则用于输出动作的均值和标准差。
这个模型的输入是观测值(obs),输出是动作的均值和标准差。在训练过程中,可以根据这个输出来生成符合高斯分布的动作,并根据生成的动作和环境的反馈来更新模型的参数,以使得模型能够输出更好的动作策略。