一、代码如下: importrandomimportgymimportnumpy as npimportcollectionsfromtqdmimporttqdmimporttorchimporttorch.nn.functional as Fimportmatplotlib.pyplot as pltimportrl_utilsclassReplayBuffer:'''经验回放池'''def__init__(self, capacity): self.buffer= collections.deque(maxlen=capacity)#队列,先进先出defad...
if __name__ == "__main__": env = gym.make("CartPole-v1") state_dim = env.observation_space.shape[0] action_dim = env.action_space.n agent = Agent(state_dim, action_dim) train_dqn(env, agent) 代码流程介绍 首先,定义了一个名为DQN的神经网络模型,它有一个输入层、两个隐藏层和一...
强化学习代码实战-06 DQN算法(单模型-平衡车) importrandomimportgymimporttorchimportnumpy as npfrommatplotlibimportpyplot as pltfromIPythonimportdisplay env= gym.make("CartPole-v0")#智能体状态state =env.reset()#动作空间actions =env.action_space.nprint(state, actions)#打印游戏#plt.imshow(env.render(...
开始构建DQN算法(初始化memory空间,定义损失函数和优化器,神经网络中的参数初始化;根据gym环境返回的状态信息选择动作,将得到的收益值和下一个状态的信息存储起来;对memory中的experiences进行采样,对agent网络参数进行更新,将agent网络输出的q值与目标值比较产生的均方差作为损失用梯度下降(Adam优化器)进行反向传播;在固定...
以上代码中可以看出,gym的核心接口是Env。作为统一的环境接口,Env包含下面几个核心方法: reset(self):重置环境的状态,返回观察。如果回合结束,就要调用此函数,重置环境信息 step(self, action):执行动作action推进一个时间步长,返回observation,reward,done,info。
六、示例代码 以下是一个使用DQN算法解决经典的CartPole问题的示例代码: # -*- coding: utf-8-*- import gym import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras.optimizers import Adam ...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install gym-super-mario-bros 我们先来看一下游戏环境的输入和输出。下面代码采用随机的action来和游戏交互。有了组合游戏系列3: 井字棋、五子棋的OpenAI Gym GUI环境关于OpenAI Gym 的介绍,现在对于其基本的交互步骤已经不陌生了。
代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importgym from collectionsimportdequeclassDQNAgent():def__init__(self,env_id,path,episodes,max_env_steps,win_threshold,epsilon_decay,state_size=None,action_size=None,epsilon=1.0,epsilon_min=0.01,gamma=1,alpha=.01,alpha_decay=.01,bat...
最近有个项目用到了DQN,所以参考实现了DQN,并进行了一点小小的改动,这里把代码分享出来,方便大家使用到自己的项目中去。我的环境是: gym 0.21.0 torch 1.12.1 1. 2. DQN.py import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F ...
为了能够应用 DQN,我们采用离散化动作的技巧。例如,下面的代码将连续的动作空间离散为 11 个动作。动作[ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10 ] 分别代表力矩为[−2,−1.6,−1.2,...1.2,1.6,2]。 import randomimport gymimport numpy as npimport torchimport torch.nn.func...