if done == True: break 显示错误
时间: 2023-08-09 15:08:57 浏览: 41
在 Python 中,`if` 语句和 `break` 语句是两种不同的语句,它们的功能不同,也不能直接合并在一起使用。如果您想在满足某个条件时跳出循环,可以将 `if` 语句和 `break` 语句分开写,例如:
```python
while True:
# do something
if done == True:
break
```
上面的代码中,`while` 循环会一直执行,直到满足 `done == True` 的条件时,使用 `break` 语句跳出循环。如果您将 `if done == True: break` 写成一行代码,Python 会将其解释为一个语句,而不是两个语句,因此会显示错误。
相关问题
if frame_idx % 1000 == 0: plt.plot(frame_idx, rewards) if done: break
这段代码是什么意思?
这段代码是一个伪代码,它用于训练强化学习模型时在训练过程中可视化奖励和训练步骤数量之间的关系。
具体来说,这段代码中的 `frame_idx` 变量表示当前训练步骤的数量,`rewards` 变量表示当前训练步骤的奖励值。在这个例子中,每当训练步骤数量 `frame_idx` 是 1000 的倍数时,就会使用 Matplotlib 库中的 `plot` 函数将当前的训练步骤数量和奖励值绘制成一个点,并加入到一个图形中。
而 `if done: break` 则表示当训练完成时跳出当前的训练循环。在强化学习中,当智能体完成了一次任务时,我们通常会将这个任务称为一个“回合”(episode),而 `done` 则表示当前回合是否已经完成。当 `done` 为 `True` 时,就意味着当前回合已经完成,我们需要跳出训练循环,开始下一回合的训练。
def play_once(env, policy): total_reward = 0 state = env.reset() while True: loc = np.unravel_index(state, env.shape) print('状态 = {}, 位置 = {}'.format(state, loc), end='') action = np.random.choice(env.nA, p=policy[state]) state, reward, done, _ = env.step(action) print('动作 = {}, 奖励 = {}'.format(action, reward)) total_reward += reward if done: break return total_reward
这是一个用于玩一局游戏的函数。它接受两个参数:env表示游戏环境,policy表示策略。
函数的主要部分是一个循环,其中不断选择动作并更新状态,直到游戏结束。在每个循环迭代中,函数会输出当前状态和位置,选择一个动作(根据策略),执行该动作并观察奖励。同时,函数会累积总奖励,直到游戏结束。最后,函数返回总奖励。
请注意,这个函数使用了numpy库中的一些函数和数组操作。它假设环境env具有以下属性:shape表示状态空间形状,nA表示动作空间大小,reset()方法用于重置环境状态,step()方法用于执行动作并观察结果。
如果你有任何关于这个函数的问题或需要进一步解释,请随时提问。