if len(self.replay_buffer.buffer) > batch_size: state, action, reward, next_state, done = self.replay_buffer.sample(batch_size) reward = reward[:, np.newaxis] done = done[:, np.newaxis]
时间: 2024-03-07 18:53:34 浏览: 18
这段代码是在 SAC 算法的代码实现中,用于从经验池中采样一批经验数据。具体来说,代码中的第一行判断经验池中是否有足够的经验数据,如果有,则进入采样过程。
第二行代码使用经验池中的 sample() 方法来随机采样 batch_size 个经验数据,其中 state 表示当前状态,action 表示当前动作,reward 表示当前奖励,next_state 表示下一个状态,done 表示是否完成。
第三行代码将 reward 转换为列向量,即将每个样本的 reward 值从一维转换为二维,以便后续计算 Q 值和目标值。
第四行代码将 done 转换为列向量,即将每个样本的 done 值从一维转换为二维,以便后续计算目标值。
这段代码的作用是将经验池中的数据转换为神经网络所需要的形式,以便进行 Q 函数和策略函数的训练。具体来说,它将经验数据转换为一个 batch,其中包含了当前状态、动作、奖励、下一个状态和是否完成等信息,并将奖励和是否完成转换为列向量的形式,以便后续计算目标值和损失函数。
相关问题
def step(self, state, action, reward, next_state, done, timestamp, writer): """Save experience in replay memory, and use random sample from buffer to learn.""" # Save experience / reward self.memory.add(state, action, reward, next_state, done) # Learn, if enough samples are available in memory if len(self.memory) > self.BATCH_SIZE and timestamp % self.LEARN_EVERY == 0: for _ in range(self.LEARN_NUMBER): experiences = self.memory.sample() losses = self.learn(experiences, self.GAMMA) writer.add_scalar("Critic_loss", losses[0], timestamp) writer.add_scalar("Actor_loss", losses[1], timestamp) if self.curiosity: writer.add_scalar("ICM_loss", losses[2], timestamp)
这段代码是一个强化学习算法中的一个步骤,其中包括以下几个部分:
1. 将当前状态、动作、奖励、下一个状态和完成标志存储在回放缓冲区中;
2. 如果回放缓冲区中的样本数量超过了指定的批量大小,并且当前时间戳是学习间隔的倍数,则从缓冲区中随机采样一批样本,并进行学习;
3. 重复进行一定次数的学习,并记录每次学习的损失;
4. 如果启用了探究性学习,则记录内在奖励模型的损失。
这段代码实现了经验回放和随机抽样的策略,以及利用采样的数据进行学习的过程。它还记录了学习的损失,并在可视化工具中进行展示。
使用python 写一个DQN 强化学习 的程序
好的,下面是一个基本的DQN强化学习的程序,使用Python和PyTorch实现:
首先,我们需要导入所需的库和模块:
```python
import random
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import gym
```
接下来,我们定义一个神经网络类,用于表示Q值函数:
```python
class QNetwork(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim):
super(QNetwork, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 64)
self.fc2 = nn.Linear(64, 64)
self.fc3 = nn.Linear(64, output_dim)
def forward(self, state):
x = torch.relu(self.fc1(state))
x = torch.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
```
然后,我们定义一个DQN类,用于实现DQN算法:
```python
class DQNAgent:
def __init__(self, env):
self.env = env
self.obs_dim = env.observation_space.shape[0]
self.action_dim = env.action_space.n
self.q_net = QNetwork(self.obs_dim, self.action_dim)
self.target_q_net = QNetwork(self.obs_dim, self.action_dim)
self.target_q_net.load_state_dict(self.q_net.state_dict())
self.optimizer = optim.Adam(self.q_net.parameters(), lr=0.001)
self.gamma = 0.99
self.epsilon = 1.0
self.epsilon_decay = 0.995
self.min_epsilon = 0.01
self.batch_size = 32
self.replay_buffer = []
self.replay_buffer_max_size = 10000
def act(self, state):
if np.random.rand() < self.epsilon:
return self.env.action_space.sample()
state = torch.tensor(state, dtype=torch.float32)
q_values = self.q_net(state)
return q_values.argmax().item()
def update_replay_buffer(self, state, action, reward, next_state, done):
self.replay_buffer.append((state, action, reward, next_state, done))
if len(self.replay_buffer) > self.replay_buffer_max_size:
self.replay_buffer.pop(0)
def sample_from_replay_buffer(self):
samples = random.sample(self.replay_buffer, self.batch_size)
state, action, reward, next_state, done = map(np.array, zip(*samples))
return state, action, reward, next_state, done
def update_q_net(self):
state, action, reward, next_state, done = self.sample_from_replay_buffer()
state = torch.tensor(state, dtype=torch.float32)
action = torch.tensor(action, dtype=torch.long).unsqueeze(1)
reward = torch.tensor(reward, dtype=torch.float32).unsqueeze(1)
next_state = torch.tensor(next_state, dtype=torch.float32)
done = torch.tensor(done, dtype=torch.float32).unsqueeze(1)
q_values = self.q_net(state).gather(1, action)
next_q_values = self.target_q_net(next_state).max(1)[0].unsqueeze(1)
target_q_values = reward + (1 - done) * self.gamma * next_q_values
loss = nn.functional.smooth_l1_loss(q_values, target_q_values.detach())
self.optimizer.zero_grad()
loss.backward()
self.optimizer.step()
def update_target_q_net(self):
self.target_q_net.load_state_dict(self.q_net.state_dict())
def train(self, num_episodes):
for i in range(num_episodes):
state = self.env.reset()
episode_reward = 0
done = False
while not done:
action = self.act(state)
next_state, reward, done, _ = self.env.step(action)
episode_reward += reward
self.update_replay_buffer(state, action, reward, next_state, done)
state = next_state
if len(self.replay_buffer) >= self.batch_size:
self.update_q_net()
if len(self.replay_buffer) % 100 == 0:
self.update_target_q_net()
self.epsilon = max(self.epsilon * self.epsilon_decay, self.min_epsilon)
print(f"Episode {i + 1}: Reward = {episode_reward}")
```
最后,我们可以使用上述DQNAgent类来训练我们的模型:
```python
env = gym.make("CartPole-v1")
agent = DQNAgent(env)
agent.train(num_episodes=1000)
```
上述代码将创建一个CartPole-v1环境,并使用DQN算法进行训练,共进行1000个Episode的训练。