importgymenv = gym.make('CartPole-v0')fori_episodeinrange(20):observation = env.reset()fortinrange(100):env.render()print(observation)action = env.action_space.sample()observation, reward, done, info = env.step(action)ifdone:print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1))break...
(1)这里定义了一个函数discounted_cumulative_sums,接受两个参数x和discount,该函数的作用是计算给定奖励序列x的折扣累计和,折扣因子discount是一个介于 0 和 1 之间的值,表示对未来奖励的折扣程度。 在强化学习中,折扣累计和是一个常用的概念,表示对未来奖励的折扣累加。 defdiscounted_cumulative_sums(x, discount)...
step(a) (这里注意,此时环境给出的返回值有5个,前3个信息对我们有用),然后可以修改奖励函数,不修改也可以,修改奖励只是为了更快地得到训练好的摆杆(其中s_包含的值有4项,也就是说状态空间数目为4,根据这4个状态合理构造奖励函数可以加快训练速度,这4项分别为车位置,车速,杆角度,杆顶端的速度)。 状态和...
observation, reward, done, info = env.step(action) total_reward += reward if done: break return total_reward 然后要改变权重,这里试验了两种方法,一种是random guess,即随机给四维权重weight赋值,一种是hill climbing,即给当前最好的权重加上一组随机值,如果加上这组值持续时间变长了那么就更新最好的权...
total_step += 1 self.result_queue.put(None) 如何计算损失? 工作智能体通过计算损失得到所有相关网络参数的梯度。这是 A3C 中最后一个 A——advantage(优势)所起的作用。将这些应用于全局网络。损失计算如下: 价值损失:L=∑(R—V(s)) 策略损失:L=-log((s)) * A(s) ...
extend(map(lambda step: step.action, example.steps)) # 然后筛选episode。对于batch中每个episode,这里将检查该episode的总奖励是否高于边界,若是则填写要观察和行动的列表用于训练。 train_obs_v = torch.FloatTensor(train_obs) train_act_v = torch.LongTensor(train_act) return train_obs_v, train_act_...
step(self, action):推进一个时间步长,返回observation, reward, done, info。 render(self, mode='human', close=False):重绘环境的一帧。默认模式一般比较友好,如弹出一个窗口。 close(self):关闭环境,并清除内存。 以上代码首先导入gym库,第2行创建CartPole-v0环境,并在第3行重置环境状态。在for循环中进行...
step(self, action):推进一个时间步长,返回observation, reward, done, info。 render(self, mode='human', close=False):重绘环境的一帧。默认模式一般比较友好,如弹出一个窗口。 close(self):关闭环境,并清除内存。 以上代码首先导入gym库,第2行创建CartPole-v0环境,并在第3行重置环境状态。在for循环中进行...
step(self, action):推进一个时间步长,返回observation, reward, done, info。 render(self, mode='human', close=False):重绘环境的一帧。默认模式一般比较友好,如弹出一个窗口。 close(self):关闭环境,并清除内存。 以上代码首先导入gym库,第2行创建CartPole-v0环境,并在第3行重置环境状态。在for循环中进行...
step(self, action):推进一个时间步长,返回observation, reward, done, info。 render(self, mode='human', close=False):重绘环境的一帧。默认模式一般比较友好,如弹出一个窗口。 close(self):关闭环境,并清除内存。 以上代码首先导入gym库,第2行创建CartPole-v0环境,并在第3行重置环境状态。在for循环中进行...