解释这段代码class ClusterNet(nn.Module): def __init__(self, STATE_DIM, ACTION_DIM, HIDDEN_DIM=100, init_w=0.1): super(ClusterNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(STATE_DIM + ACTION_DIM, HIDDEN_DIM) self.fc1.weight.data = fanin_init(self.fc1.weight.data.size()) self.out = nn.Linear(HIDDEN_DIM, 1) self.out.weight.data.normal_(-init_w, init_w) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = F.relu(x) action_value = self.out(x) return action_value
时间: 2024-04-10 16:32:31 浏览: 6
这段代码定义了一个名为ClusterNet的神经网络模型。它继承自PyTorch的nn.Module类,表示这是一个可训练的神经网络模型。
在初始化方法`__init__`中,模型接受三个参数:STATE_DIM表示状态的维度,ACTION_DIM表示动作的维度,HIDDEN_DIM表示隐藏层的维度,默认为100,init_w表示权重的初始化范围,默认为0.1。
在初始化方法中,定义了两个全连接层(Linear层):self.fc1和self.out。self.fc1的输入维度是STATE_DIM + ACTION_DIM,输出维度是HIDDEN_DIM。self.out的输入维度是HIDDEN_DIM,输出维度是1。
在前向传播方法`forward`中,输入x经过self.fc1层进行线性变换,然后通过ReLU激活函数进行非线性变换。最后,将变换后的结果输入到self.out层,得到输出action_value。
整个神经网络模型的作用是将输入的状态和动作进行特征提取和映射,最终输出一个值作为动作的价值估计。
相关问题
class Qnet(torch.nn.Module): """ 只有一层隐藏层的Q网络 """ def __init__(self, state_dim, hidden_dim, action_dim): super(Qnet, self).__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(state_dim, hidden_dim) self.fc2 = torch.nn.Linear(hidden_dim, action_dim) def forward(self, x): x = F.relu(self.fc1(x)) # 隐藏层使用ReLU激活函数 return self.fc2(x) 解释
这段代码定义了一个只有一层隐藏层的Q网络(Qnet),用于近似Q值函数。
在初始化方法(__init__)中,Qnet类接受三个参数:state_dim(状态维度)、hidden_dim(隐藏层维度)和action_dim(动作维度)。首先,调用父类的初始化方法`super(Qnet, self).__init__()`来确保正确初始化父类的属性。
接下来,通过torch.nn.Linear函数定义了两个全连接层,分别是self.fc1和self.fc2。self.fc1是输入层到隐藏层的线性变换(全连接层),它的输入维度为state_dim,输出维度为hidden_dim。self.fc2是隐藏层到输出层的线性变换,它的输入维度为hidden_dim,输出维度为action_dim。
在前向传播方法(forward)中,输入数据x通过self.fc1进行线性变换,并经过ReLU激活函数进行非线性变换。然后,将变换后的结果输入到self.fc2进行线性变换,得到最终的输出。最后一层没有添加激活函数,因为Q值可以是任意实数。
这样,Qnet类就定义好了一个只有一层隐藏层的Q网络模型,并且可以通过调用forward方法来进行前向传播计算。
policy gradient实现mountain_car的代码
下面是使用Policy Gradient算法实现Mountain Car问题的代码,使用的是PyTorch框架:
```python
import gym
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
class Policy(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(Policy, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.softmax(self.fc2(x), dim=1)
return x
def select_action(state):
state = torch.from_numpy(state).float().unsqueeze(0)
probs = policy(state)
m = torch.distributions.Categorical(probs)
action = m.sample()
policy.saved_log_probs.append(m.log_prob(action))
return action.item()
def finish_episode():
R = 0
policy_loss = []
returns = []
for r in policy.rewards[::-1]:
R = r + gamma * R
returns.insert(0, R)
returns = torch.tensor(returns)
returns = (returns - returns.mean()) / (returns.std() + eps)
for log_prob, R in zip(policy.saved_log_probs, returns):
policy_loss.append(-log_prob * R)
optimizer.zero_grad()
policy_loss = torch.cat(policy_loss).sum()
policy_loss.backward()
optimizer.step()
del policy.rewards[:]
del policy.saved_log_probs[:]
env = gym.make('MountainCar-v0')
gamma = 0.99
eps = np.finfo(np.float32).eps.item()
policy = Policy(env.observation_space.shape[0], 128, env.action_space.n)
optimizer = optim.Adam(policy.parameters(), lr=1e-2)
running_reward = 10
for i_episode in range(1000):
state, ep_reward = env.reset(), 0
for t in range(10000):
action = select_action(state)
state, reward, done, _ = env.step(action)
policy.rewards.append(reward)
ep_reward += reward
if done:
break
running_reward = 0.05 * ep_reward + (1 - 0.05) * running_reward
finish_episode()
if i_episode % 50 == 0:
print('Episode {}\tLast reward: {:.2f}\tAverage reward: {:.2f}'.format(
i_episode, ep_reward, running_reward))
if running_reward > env.spec.reward_threshold:
print("Solved! Running reward is now {} and "
"the last episode runs to {} time steps!".format(running_reward, t))
break
```
这段代码使用了PyTorch的神经网络模块来构建Policy Gradient算法的策略网络,并在Mountain Car环境中进行训练。具体实现过程可以参考注释。