Buffer size 指的是 DQN 中用来提高数据效率的 replay buffer 的大小。通常取 1e6,但不绝对。Buffer size 过小显然是不利于训练的,replay buffer 设计的初衷就是为了保证正样本,尤其是稀有正样本能够被多次利用,从而加快模型收敛。对于复杂任务,适当增大 buffer size 往往能带来性能提升。反过来过大的 buffer size ...
ReplayBuffer中提供对这些数据的初始化,储存和采样操作。 1 初始化模块 def __init__(self, obs_dim, act_dim, size): self.obs_buf = np.zeros(core.combined_shape(size, obs_dim), dtype=np.float32) #当前的观测值s self.obs2_buf = np.zeros(core.combined_shape(size, obs_dim), dtype=np...
self.value_criterion = nn.MSELoss() self.replay_buffer = ReplayBuffer(self.replay_buffer_size) def update(self): state, action, reward, next_state, done = self.replay_buffer.sample(self.batch_size) state = torch.FloatTensor(state).to(device) next_state = torch.FloatTensor(next_state).to...
上面的代码还使用了Replay Buffer,这可以提高学习效率和稳定性。Replay Buffer本质上是一种存储固定数量的过去经验或过渡的内存数据结构,由状态、动作、奖励、下一状态和完成信息组成。使用它的主要优点是使代理能够打破连续经验之间的相关性,从而减少有害的时间相关性的影响。 通过从缓冲区中抽取随机的小批量经验,代理...
回放缓冲区(Replay Buffer)的大小决定了可以存储多少过去的经验供模型学习。一个较大的缓冲区可以存储更多的经验,但也意味着新的经验的权重将会降低。 如何调节缓冲区大小: 依据经验选择:开始时可以选择一个基于类似任务的标准大小作为起点,然后根据实际效果进行调整。
() self.action_dim, self.state_dim, self.hidden_dim = action_dim, state_dim, hidden_dim self.batch_size = 128 self.gamma = 0.99 self.min_value = -np.inf self.max_value = np.inf self.soft_tau = 1e-2 self.replay_buffer_size = 5000 self.value_lr = 1e-3 self.policy_lr = ...
可以设置Replay Buffer的容量,push函数是向buffer中添加一个SARS片段;sample代表从buffer中采样batch size个片段 5.4 DDPG DDPG用到了以上的所有对象,包括Critic、Target Critic、Actor、Target Actor、memory init函数如下: def__init__(self,n_states,n_actions,hidden_dim=30,device="cpu",critic_lr=1e-3,actor...
self.soft_tau=1e-2self.replay_buffer_size=5000self.value_lr=1e-3self.policy_lr=1e-4self.update_count=0self.value_net=ValueNetwork(state_dim,action_dim,hidden_dim).to(device)self.policy_net=PolicyNetwork(state_dim,action_dim,hidden_dim).to(device)self.target_value_net=ValueNetwork(state...
reward, done) ''' def __init__(self, max_size=capacity): """Create Replay buffer. Parameters --- size: int Max number of transitions to store in the buffer. When the buffer overflows the old memories are dropped. """ self.storage = [] self.max...
记忆容量:经验回放缓存 experimence replay buffer 的最大容量 max capacity 批次大小:batch size。使用优化器更新时,每次更新使用的数据数量 更新次数:update times。使用梯度下降更新网络的次数 【记忆容量】on-policy 算法每轮更新后都需要删除“用过的数据”,所以on-policy的记忆容量应该大于等于【单轮更新的采样步...