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...
PPO中的tricks更多。如果时间不允许那就import gymnasium as gym import sb3。但是注意一定要搞清楚动作空...
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---初始化---创建Gym环境实例-设置DQN参数-创建DQN实例-载入DQN记忆(可选)-载入DQN权重(可选)-创建tensorflowsummarywriter-设置训练参数---训练---循环N次|运行一局,得到该局内的reward和losses|记录数据到summary|显示数据到命令行-结束循环---结束---保存DQN记忆-保存DQN权重-录制视频-关闭环境 代码: fromc...
gymnasium as gym import sb3。但是注意一定要搞清楚动作空间是离散的还是连续的，像DQN只能用于离散动作...