解释：self.target_actor.load_state_dict(self.actor.state_dict())

时间: 2023-06-08 10:05:24 浏览: 246
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actor.rar_Actor Critic_CRITIC_adp_critic network_monthhu7

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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。
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利用Actor-Critic学习和径向基神经网络实现路径跟踪，可以跟踪直线和正弦路径

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....

def apply_gradients(self, actor_gradients): return self.sess.run(self.optimize, feed_dict={ i: d for i, d in zip(self.actor_gradients, actor_gradients) }) def get_network_params(self): return self.sess.run(self.network_params) def set_network_params(self, input_network_params): self.sess.run(self.set_network_params_op, feed_dict={ i: d for i, d in zip(self.input_network_params, input_network_params) })请对这段代码进行优化

return self.sess.run(self.optimize, feed_dict={i: d for i, d in zip(self.actor_gradients, args)}) def get_network_params(self): return self.network_params def set_network_params(self, input_...

class DDPGAgent: def __init__(self, state_dim, action_dim, gamma=0.99, tau=0.01, lr_actor=1e-3, lr_critic=1e-3, memory_size=int(1e6), batch_size=128, warmup_steps=1000, noise_std=0.2, noise_min=0., hidden_size=128, num_layers=2): self.state_dim = state_dim self.action_dim = action_dim self.gamma = gamma self.tau = tau self.lr_actor = lr_actor self.lr_critic = lr_critic self.batch_size = batch_size self.steps = 50 self.warmup_steps = warmup_steps self.noise_std = noise_std self.noise_min = noise_min # 创建memory buffer用于存储经验回放记录 self.memory_buffer = deque(maxlen=memory_size) # 定义actor模型和target模型 self.actor = RnnModel(input_size=state_dim, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, 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()) # 定义critic模型和target模型 self.critic = CriticNetwork(state_dim, action_dim) self.target_critic = CriticNetwork(state_dim, action_dim) self.target_critic.load_state_dict(self.critic.state_dict())

这是一个DDPG智能体的初始化函数，它有许多参数可以设置，包括状态空间、动作空间维度、强化学习的折扣因子、目标网络和实际网络之间的软更新率、演员网络和评论家网络的学习率、记忆库的大小、批量大小、热身步数、...

action = self.sess.run(self.actor_net.output, feed_dict={self.state_ph: state.reshape(1, 2)})[0] # Add batch dimension to single state input, and remove batch dimension from single action output AttributeError: 'list' object has no attribute 'reshape'

action = self.sess.run(self.actor_net.output, feed_dict={self.state_ph: state.reshape(1, 2)})[0] 这里使用 numpy 的 array() 函数将 state 转换为 numpy 数组，然后再调用 reshape() 方法将其形状改为 (1...

action = self.sess.run(self.actor_net.output, feed_dict={self.state_ph: np.array(state).reshape(1, 2)})[0] # Add batch dimension to single state input, and remove batch dimension from single action output ValueError: cannot reshape array of size 1 into shape (1,2)

action = self.sess.run(self.actor_net.output, feed_dict={self.state_ph: state.reshape(1, 2)})[0] 这里首先将 state 转换为 numpy 数组，然后使用 size 属性检查其大小。如果大小为 1，就将其转换为包含两...

action = self.sess.run(self.actor_net.output, feed_dict={self.state_ph: np.array([state[0], 0]).reshape(1, 2)})[0] # Add batch dimension to single state input, and remove batch dimension from single action output TypeError: 'float' object is not subscriptable

action = self.sess.run(self.actor_net.output, feed_dict={self.state_ph: state.reshape(1, 2)})[0] 这里首先将 state 转换为 numpy 数组，然后使用 size 属性检查其大小。如果大小为 1，就将其转换为包含两...

action = self.sess.run(self.actor_net.output, feed_dict={self.state_ph: state})[0] ValueError: Cannot feed value of shape (2,) for Tensor 'Placeholder_6:0', which has shape '(1, 2)'

action = self.sess.run(self.actor_net.output, feed_dict={self.state_ph: state})[0] 这里使用 numpy 的 reshape() 函数将 state 的形状改为 (1, 2)，然后将其作为 feed_dict 参数传递给 sess.run() 函数。...

action = self.sess.run(self.actor_net.output, state)[0] TypeError: input must be a dictionary

action = self.sess.run(self.actor_net.output, feed_dict={self.state_ph: state})[0] 这里将 state 包装成了一个字典，并将其作为 feed_dict 参数传递给 sess.run() 函数。这样就可以避免 "input must be a ...

def actor_combination_statistics(): wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ws1 = wb['电影信息统计'] ws2 = wb.create_sheet('演员组合参演统计') actor_comb_dict = {} for row in ws1.iter_rows(min_row=2, values_only=True): actors = row[3].split(',') for i in range(len(actors)): for j in range(i + 1, len(actors)): actor_comb = tuple(sorted([actors[i], actors[j]])) if actor_comb not in actor_comb_dict: actor_comb_dict[actor_comb] = [1, [row[1]]] else: actor_comb_dict[actor_comb][0] += 1 actor_comb_dict[actor_comb][1].append(row[1]) if len(actors) >= 3: actor_combList = [] for i in range(len(actors)): for j in range(i + 1, len(actors)): for k in range(j + 1, len(actors)): actor_comb = tuple(sorted([actors[i], actors[j], actors[k]])) actor_combList.append(actor_comb) if len(actor_combList) >= 2: actor_combList1 = sample(actor_combList, 2) for actor_comb1 in actor_combList1: if actor_comb1 not in actor_comb_dict: actor_comb_dict[actor_comb1] = [1, [row[1]]] else: actor_comb_dict[actor_comb1][0] += 1 actor_comb_dict[actor_comb1][1].append(row[1]) else: for actor_comb in actor_combList: if actor_comb not in actor_comb_dict: actor_comb_dict[actor_comb] = [1, [row[1]]] else: actor_comb_dict[actor_comb][0] += 1 actor_comb_dict[actor_comb][1].append(row[1]) ws2['A1'] = '演员组合' ws2['B1'] = '演员组合参演电影数量' ws2['C1'] = '演员组合参演电影列表' row_num = 2请详细地解释上述代码

4. 对于每个演员列表中的两个演员，将其组合成一个元组 actor_comb，并将其按照字典的方式存入 actor_comb_dict 中。如果该组演员组合在字典中不存在，则将其添加到字典中，并将其参演电影数量设为 1，参演电影...

修改该代码import openpyxl from openpyxl import Workbook fn = r'D:\Python Homework\实践2素材.xlsx' wb = openpyxl.load_workbook(fn) ws = wb.active actor_dict = dict() for i, b in enumerate(ws): if i == 0: continue filmName, actor = b[0].value, b[2].value.split('\n') for a in actor: actor_dict[a] = actor_dict.get(a,set()) actor_dict[a].add(filmName) actor_lict = sorted(actor_dict.items(), key=lambda x: str(x[0][2:])) actor_dict = dict(actor_dict) print("演员所参演的电影字典：{}".format(actor_dict))

actor_dict = dict(sorted(actor_dict.items(), key=lambda x: str(x[0][2:]))) print("演员所参演的电影字典：{}".format(actor_dict)) 这段代码的功能是读取一个 Excel 文件，将演员和电影之间的关系存储在...

import openpyxl import matplotlib.pyplot as plt movie_dict = {} with open('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() movie_info = line.split(';') movie_name = movie_info[0] directors = movie_info[1].split(',') actors = movie_info[2].split(',') for director in directors: if director not in movie_dict: movie_dict[director] = {'movies': [movie_name], 'actors': {}} else: movie_dict[director]['movies'].append(movie_name) for actor in actors: for director in directors: if actor not in movie_dict[director]['actors']: movie_dict[director]['actors'][actor] = 1 else: movie_dict[director]['actors'][actor] += 1 wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ws = wb.create_sheet('导演作品统计',0) ws.title = '导演作品统计' ws.cell(row=1, column=1, value='导演姓名') ws.cell(row=1, column=2, value='执导电影数量') ws.cell(row=1, column=3, value='执导电影列表') row_num = 2 for director, data in movie_dict.items(): movie_list = ','.join(data['movies']) movie_count = len(data['movies']) ws.cell(row=row_num, column=1, value=director) ws.cell(row=row_num, column=2, value=movie_count) ws.cell(row=row_num, column=3, value=movie_list) row_num += 1 wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') director_list = [] movie_count_list = [] for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots() ax.barh(director_list, movie_count_list) for i, director in enumerate(director_list): max_actor = [] for actor in movie_dict[director]['actors'].keys(): if movie_dict[director]['actors'][actor]==max(movie_dict[director]['actors'].values()): max_actor.append(actor) max_actor = str(max_actor) max_actor = max_actor.rstrip(']') max_actor = max_actor.lstrip('[') ax.annotate(max_actor, xy=(movie_count_list[i], i), xytext=(movie_count_list[i]+1, i), ha='left', va='center') ax.set_xlabel('执导电影数量') ax.set_ylabel('导演姓名') ax.invert_yaxis() plt.show()请帮我解释一下上述代码，详细一点

for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font....

soft actor critic tensorflow1.x code

self.actor_critic.load_weights(load_path) # Train the SAC agent on the gym environment env = gym.make('Pendulum-v0') obs_dim = env.observation_space.shape[0] act_dim = env.action_space.shape[0] sac ...

for actor_comb, info in sorted(actor_comb_dict.items(), key=lambda x: (-x[1][0], pinyin(x[0]))): if len(actor_comb) == 3: actor_comb_str = ','.join(actor_comb) ws2.cell(row=row_num, column=1).value = actor_comb_str ws2.cell(row=row_num, column=2).value = info[0] ws2.cell(row=row_num, column=3).value = ','.join(info[1]) row_num += 1 # 写入二人组合 for actor_comb, info in sorted(actor_comb_dict.items(), key=lambda x: (-x[1][0], pinyin(x[0]))): if len(actor_comb) == 2: actor_comb_str = ','.join(actor_comb) is_covered = False for three_actor_comb in actor_comb_dict: if len(three_actor_comb) == 3 and set(actor_comb).issubset(set(three_actor_comb)): is_covered = True break if not is_covered: ws2.cell(row=row_num, column=1).value = actor_comb_str ws2.cell(row=row_num, column=2).value = info[0] ws2.cell(row=row_num, column=3).value = ','.join(info[1]) row_num += 1 wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') wb.close() actor_combination_statistics()请详细地解释上述代码

具体来说，该函数首先定义了一个字典actor_comb_dict，用于存储每个演员组合的出现次数和参演电影列表。接着，函数通过遍历电影列表，对每个电影的演员组合进行统计，更新actor_comb_dict中的数据。 随后，函数通过...

timestamp、actor、changes_display_dict信息

changes_display_dict 是指记录操作所做的变更信息的字典，其中键表示变更内容的名称，值表示变更后的内容。 举个例子，一个记录系统的操作日志的条目可能长这样： timestamp: 2021-10-21 14:23:45 UTC actor: ...

import openpyxl from random import * from pypinyin import* def actor_movie_stats(file_path,file_path2): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() lines = [line.strip().split(';') for line in lines] actor_dict = {} for line in lines: actors = line[2].split(',') for actor in actors: actor = actor.strip() if actor not in actor_dict: actor_dict[actor] = {'count': 0, 'movies': []} actor_dict[actor]['count'] += 1 actor_dict[actor]['movies'].append(line[0]) actor_stats = sorted(actor_dict.items(), key=lambda x: (-x[1]['count'], pinyin(x[0]))) wb = openpyxl.load_workbook(file_path2) ws = wb.create_sheet('演员参演统计',0) ws.cell(row=1, column=1).value = '演员名称' ws.cell(row=1, column=2).value = '演员参演电影数量' ws.cell(row=1, column=3).value = '演员参演电影列表' for i, (actor, stats) in enumerate(actor_stats): ws.cell(row=i + 2, column=1).value = actor ws.cell(row=i + 2, column=2).value = stats['count'] ws.cell(row=i + 2, column=3).value = ','.join(stats['movies']) wb.save(file_path2) actor_movie_stats('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx')帮我详细地解释上述代码

这段代码是一个Python函数，名为actor_movie_stats。该函数接受两个参数：file_path和file_path2，分别表示输入文件路径和输出Excel文件路径。函数的作用是读取输入文件中的电影信息，统计每个演员参演电影的...

pom.xml 文件中引入数据库驱动和 Spring Boot JDBC Starter 的依赖。

self.actor_2.load_state_dict(torch.load(filename + "_actor_2")) self.critic_1.load>mysql <artifactId>mysql-connector-java <version>8.0.21</version_state_dict(torch.load(filename + "_critic_1")) ...

给出基于pytorch强化学习SAC算法对Swimmer-v3训练输出的policy.pth、actor.pth和critic.pth模型的代码，写出如何转化成tensorflow lite，并部署到esp32中

self.policy.load_state_dict(torch.load(path + "policy.pth")) self.q1.load_state_dict(torch.load(path + "q1.pth")) self.q2.load_state_dict(torch.load(path + "q2.pth")) device = torch.device("cuda" ...

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