DistributedDataParallel(DDP)是一个支持多机多卡、分布式训练的深度学习工程方法。它通过Ring-Reduce的数据交换方法提高了通讯效率,并通过启动多个进程的方式减轻Python GIL的限制,从而提高训练速度。即是,将数据并行划分到多个进程(一般一个进程是一张卡),各进程初始化模型并由各自的数据训练,再通过Ring-Reduce进行梯度交...
这段代码的功能是将转换(transition)数据保存到回放记忆(replay memory)中,然后从回放记忆中随机采样一个小批次样本,计算 Q 值和目标值,最后使用 Q 网络(q_net)更新网络参数。这是一种使用经验回放(experience replay)的方法,用于训练强化学习智能体,提高训练的稳定性和样本利用率。 1.2 代码分解 1.2.1 replay_me...
这是一个基本的DDPG算法在lunarlander-v2环境中的应用示例。代码基于开源强化学习库stable-baselines。 python importstable_baselinesassb fromstable_baselines.common.policiesimportMlpPolicy fromstable_baselines.ddpg.noiseimportOrnsteinUhlenbeckActionNoise fromstable_baselines.ddpg.policiesimportDDPGPolicy importnumpyasnp...
代码: import tensorflow as tf import numpy as np import gym LR_A = 0.001 LR_C = 0.002 TAU = 0.01 MEMORY_CAPACITY = 10000 BATCH_SIZE = 32 GAMMA = 0.9 # reproducible np.random.seed(1) tf.set_random_seed(1) ink = np.array(9) class DDPG: def __init__(self, env): self.s_dim...
代码主要研究的是多个售电公司的竞标以及报价策略,属于电力市场范畴,目前常用博弈论方法寻求电力市场均衡,但是此类方法局限于信息完备的简单市场环境,难以直观地反映竞争性的市场环境,因此,本代码通过深度确定性梯度策略算法(DDPG)对发电公司的售价进行建模,解决了传统的RL算法局限于低维离散状态空间和行为空间,收敛性不稳...
包括Sarsa,Q-learning,QAC,DQN,DDPG,PPO,A2C-TD,QAC-TD。环境:python3.8 pytorch2.0 gym0.28算法代码也可单买,有意者私聊#机器学习基础 #强化学习 (Reinforcement Learning) #DDPG #A2C +3 发布于 2024-02-17 19:32・IP 属地天津 赞同3 分享收藏 ...
流年**th上传3.79MB文件格式zip This repository contains most of classic deep reinforcement learning algorithms, including - DQN, DDPG, A3C, PPO, TRPO. (More algorithms are still in progress) (0)踩踩(0) 所需:1积分 WassersteinGAN.tensorflow ...
ddpg算法进行pid参数整定python代码 使用DDPG算法进行PID参数整定的Python实现 近年来,深度强化学习(DRL)在控制系统中的应用越来越受到关注。其中,DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法已成为一种流行的选择,适用于连续动作空间的控制问题。在本文中,我们将探索如何利用DDPG算法来整定PID(比例-积分-微分)控制器...
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ddpg算法进行pid参数整定python代码 ddpg算法流程 本系列是针对于DataWhale学习小组的笔记,从一个对统计学和机器学习理论基础薄弱的初学者角度出发,在小组学习资料的基础上,由浅入深地对知识进行总结和整理,今后有了新的理解可能还会不断完善。由于水平实在有限,不免产生谬误,欢迎读者多多批评指正。如需要转载请与博主...