按照sutton的书,印象中PG和REINFORCE这类online policy的是每个step更新一次。actor-critic类的,在编程中...
importtorchbatch1=Batch(a=np.arange(2),b=torch.zeros((2,2)))batch2=Batch(a=np.arange(2),b=torch.ones((2,2)))batch_cat=Batch.cat([batch1,batch2,batch1])print(batch1)print(batch2)print(batch_cat)"""Batch(a: array([0, 1]),b: tensor([[0., 0.],[0., 0.]]),)Batch(...
MAX_EP_STEPS:表示的是一个episode中状态的数目 LR_A:表示的是Actor的学习率 LR_C:表示的是Critic的学习率 GAMMA:表示的是回报的衰减系数 TAU:表示的是软更新时候的参数 MEMORY_CAPACITY:表示的是记忆池的大小 BATCH_SIZE:表示的是一次进入学习的eposide的个数 之后我们定义我们强化学习算法所要学习的环境Pendulum...
obs) V = self.get_value(next_obs) batch_V[step] = V.flatten() batch_acts[st...
observation, reward, done, _ = self.env.step(action) reward_sum += rewardifdone:print("Reward for this episode was: {}".format(reward_sum)) random_episodes +=1reward_sum =0observation = self.env.reset() self.env.close()if__name__ =='__main__': ...
还可以计算这条轨迹的总回报:每一个step的回报累加起来。R(τ)=T∑t=1rtR(τ)=∑t=1Trtπ(a|s)的期望回报:所有episode的平均回报,但是很多环境中轨迹有无数条,不可能穷举每一个episode,所以我们求N个episode,然后求平均,当N足够大的时候,我们就可以用后边的近似的去拟合Rθ,这个过程我们称之为采样,采样...
batch_reward = calc_reward_to_go(reward_list) 把reward转变为G_t ,得到所有episode数据后, learn一下计算期望。run_episode计算一次知道done为true,evaluate计算5次episode求平均。 2.1.3 调试结果 ?[32m[03-22 15:38:26 MainThread @train.py:95]?[0m Episode 800, Reward Sum 118.0. ...
batch_size = 32 avg=0 for e in range(EPISODES): state = env.reset() state = np.reshape(state, [1, state_size]) for time in range(500): env.render() action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) ...
Episode长度通常取4096, 2048, 1024等2的次幂,原因是更新网络参数时整个batch还会再分成minibatch(2的次幂比较好分),遍历若干个epoch,从而提高数据利用率,注意minibatch不能太大,否则有可能导致“学不动”的现象。在实际应用中,除了考虑内存开销,episode长度选取也跟任务难度息息相关。以小车导航为例,训练刚开始时...
save_per_step是每多少步保存一下断点; test_per_epoch是每多少不测试评估一下训练进度。 定义q network 的损失函数: 然后是train方法: 这里我们把(state, one_hot_action, reward, next_state, terminal)元组存在队列中,如果队列长度大于batch_size就开始训练。