用python写一个DQN案例并且配上注释

好的，下面是一个使用 Python 实现的 DQN（Deep Q-Network）案例，带有注释：

import gym
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam
from collections import deque
import random

# 定义 DQN 类
class DQN:
    def __init__(self, env):
        self.env = env
        self.memory = deque(maxlen=2000) # 经验回放内存
        self.gamma = 0.95 # 折扣因子
        self.epsilon = 1.0 # 探索率
        self.epsilon_min = 0.01 # 最小探索率
        self.epsilon_decay = 0.995 # 探索率衰减率
        self.learning_rate = 0.001 # 学习率
        self.model = self._build_model() # 构建神经网络模型

    def _build_model(self):
        # 构建神经网络
        model = Sequential()
        state_shape = self.env.observation_space.shape
        model.add(Dense(24, input_dim=state_shape[0], activation='relu'))
        model.add(Dense(24, activation='relu'))
        model.add(Dense(self.env.action_space.n, activation='linear'))
        model.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=self.learning_rate))
        return model

    def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
        # 将经验存储到经验回放内存中
        self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))

    def act(self, state):
        # 根据当前状态选择行动
        if np.random.rand() <= self.epsilon:
            return self.env.action_space.sample()
        else:
            return np.argmax(self.model.predict(state)[0])

    def replay(self, batch_size):
        # 从经验回放内存中随机抽取一批经验进行训练
        minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)

        for state, action, reward, next_state, done in minibatch:
            target = reward
            if not done:
                target = (reward + self.gamma *
                          np.amax(self.model.predict(next_state)[0]))
            target_f = self.model.predict(state)
            target_f[0][action] = target
            self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0)

        if self.epsilon > self.epsilon_min:
            self.epsilon *= self.epsilon_decay

# 创建 Gym 环境
env = gym.make('CartPole-v0')

# 创建 DQN 模型
dqn = DQN(env)

# 训练 DQN 模型
for i in range(1000):
    state = env.reset()
    state = np.reshape(state, [1, 4])
    done = False
    j = 0
    while not done:
        j += 1
        action = dqn.act(state)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        next_state = np.reshape(next_state, [1, 4])
        dqn.remember(state, action, reward, next_state, done)
        state = next_state
        if done:
            print("episode: {}/{}, score: {}"
                  .format(i, 1000, j))
            break
    if len(dqn.memory) > 32:
        dqn.replay(32)

这个 DQN 案例使用了 OpenAI Gym 中的 `CartPole-v0` 环境，目标是让杆子在移动时保持平衡。首先，我们定义了 `DQN` 类，其中包含了经验回放内存、折扣因子、探索率、探索率衰减率、学习率和神经网络模型等属性和方法。接下来，我们使用 `Sequential` 类构建了一个具有两个隐藏层和一个输出层的神经网络，用于预测每个行动的 Q 值。在 `act` 方法中，我们使用了 ε-贪心策略来选择行动，即有一定概率随机选择行动，以便探索新的状态和行动空间。在 `replay` 方法中，我们从经验回放内存中随机抽取一批经验进行训练，使用 Q-Learning 算法更新 Q 值。最后，在主程序中，我们创建了 Gym 环境和 DQN 模型，并进行了多次训练，直到杆子能够保持平衡为止。