self.lr = args.lr什么意思
时间: 2024-05-28 13:15:20 浏览: 10
?self.lr = args.lr 的意思是将参数 args.lr 的值赋给 self.lr 。其中,self.lr 是指类中的一个变量,用于储存学习率(learning rate)的值,args.lr 是指函数中传入的参数,也就是学习率的值。这行代码的作用是将传入的学习率值赋给类中的学习率变量。
相关问题
self.optimizer = torch.optim.Adam([ {'params': self.model.parameters()} ], lr=args.lr)
这行代码的作用是创建一个 Adam 优化器并将其赋值给 self.optimizer 变量。Adam 优化器是一种常用的梯度下降优化算法,用于更新模型参数以最小化损失函数。在这里,我们将 self.model.parameters() 作为参数传入 Adam 优化器,表示我们希望优化器更新 self.model 中的所有参数。lr=args.lr 是学习率的设置,lr 是从 args 对象的属性中获取的。学习率控制了每次参数更新的步长大小,影响模型训练的速度和性能。
详细解释这段代码 def init(self, args, model, env, logger): self.args = args self.device = th.device( "cuda" if th.cuda.is_available() and self.args.cuda else "cpu" ) self.logger = logger self.episodic = self.args.episodic if self.args.target: target_net = model(self.args).to(self.device) self.behaviour_net = model(self.args, target_net).to(self.device) else: self.behaviour_net = model(self.args).to(self.device) if self.args.replay: if not self.episodic: self.replay_buffer = TransReplayBuffer( int(self.args.replay_buffer_size) ) else: self.replay_buffer = EpisodeReplayBuffer( int(self.args.replay_buffer_size) ) self.env = env self.policy_optimizer = optim.RMSprop( self.behaviour_net.policy_dicts.parameters(), lr=args.policy_lrate, alpha=0.99, eps=1e-5 ) self.value_optimizer = optim.RMSprop( self.behaviour_net.value_dicts.parameters(), lr=args.value_lrate, alpha=0.99, eps=1e-5 ) if self.args.mixer: self.mixer_optimizer = optim.RMSprop( self.behaviour_net.mixer.parameters(), lr=args.mixer_lrate, alpha=0.99, eps=1e-5 ) self.init_action = th.zeros(1, self.args.agent_num, self.args.action_dim).to(self.device) self.steps = 0 self.episodes = 0 self.entr = self.args.entr
这段代码是一个类的初始化方法,接收四个参数args、model、env和logger。首先,将args、logger存储在类的属性中;然后,根据是否使用cuda,设置device属性为"cuda"或"cpu";若args中有target,则创建一个target_net模型,并将其移动到device上,同时创建一个behaviour_net模型,并将其移动到device上;否则,直接创建behaviour_net模型,并将其移动到device上。若args中有replay,则根据是否使用episodic,创建一个TransReplayBuffer或EpisodeReplayBuffer缓冲区,大小为args.replay_buffer_size;同时,将env赋值给类的env属性。接着,使用optim.RMSprop创建policy_optimizer、value_optimizer和mixer_optimizer(若args中有mixer),并分别将behaviour_net模型的policy_dicts、value_dicts和mixer参数作为优化器的参数。最后,初始化一些其他属性,如init_action、steps、episodes和entr。
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