这里最大的变化是Keras-RL2得到了更好的维护,并使用了Tensorflow 2.1.0。 不幸的是,该库没有文档,即使Keras-RL的文档也可以轻松地用于此fork。 3. OpenAI Baselines OpenAI Baselines是OpenAI的一组高质量RL算法实现,OpenAI是AI尤其是RL研究和开发的领先公司之一。 它的构想是使研究人员可以轻松地比较其RL算法,并...
我们将在这里使用Keras-rl库,它允许我们实现深度Q学习。 第一步:安装keras-rl库 从终端运行以下代码块: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 git clone https://github.com/matthiasplappert/keras-rl.gitcd keras-rlpython setup.py install 第二步: 安装Cartpole环境的依赖项 假设你已安装pip,...
我们将在这里使用Keras-rl库,它允许我们实现深度Q学习。 第一步:安装keras-rl库 从终端运行以下代码块: git clone https://github.com/matthiasplappert/keras-rl.git cd keras-rl python setup.py install 第二步: 安装Cartpole环境的依赖项 假设你已安装pip,你需要安装以下库: pip install h5py pip install...
Keras API 易上手：提供高阶的 Keras API (tf.keras)，简化了模型构建过程，即使是初学者也能快速搭建复杂的神经网络。生态系统完善：TensorBoard 可视化工具、TensorFlow Serving 模型部署工具、TensorFlow Lite 移动端部署工具等，构建了完整的深度学习生态系统。跨平台和硬件支持：支持CPU、GPU、TPU等多种硬件平台，...
包括一个强大的深度学习库和工具的生态系统,如Keras Tuner和KerasRL 可灵活地在多个后端运行,如TensorFlow、CNTK或Theano 对分布式计算的支持 内置对模型可视化和调试的支持 Python科学计算框架 这些框架帮助学生、科学家和研究人员完成他们的任务,而不必关注计算的低级细节。
计算图优化:使用计算图来表示深度学习模型,能够进行高效的并行计算和优化,加速模型训练。 Keras API 易上手:提供高阶的 Keras API (tf.keras),简化了模型构建过程,即使是初学者也能快速搭建复杂的神经网络。 生态系统完善:TensorBoard 可视化工具、TensorFlow Serving 模型部署工具、TensorFlow Lite 移动端部署工具等,构...
在python中，使用keras，keras-rl2EN对于这些连续的动作控制空间，Q-learning、DQN 等算法是没有办法处理的。那我们怎么输出连续的动作呢，这个时候，万能的神经网络又出现了。在上面这个离散动作的场景下，比如说我输出上下或是停止这几个动作。有几个动作，神经网络就输出几个概率值，我们用 ...
keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss='mse') return model 步骤4:训练DQN模型 我们使用经验回放和目标网络来提高训练稳定性。 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from collections import deque import random # 初始化环境和模型 env = FoodDeliveryEnv() input_dim = env.observation...
Keras API 易上手:提供高阶的 Keras API (tf.keras),简化了模型构建过程,即使是初学者也能快速搭建复杂的神经网络。 生态系统完善:TensorBoard 可视化工具、TensorFlow Serving 模型部署工具、TensorFlow Lite 移动端部署工具等,构建了完整的深度学习生态系统。
pip install keras pip install pygame pip install scikit-image pip install h5py 作者使用的是theano训练的,训练好的模型文件要使用theano作为Keras的后端才能调用,在配置文件~/.keras/keras.json中(没有可创建)确认/修改backend为theano(如果没有安装tensorflow[Keras的另一可选后端]好像就不用管了),配置文件样式...