使用pytorch的dqn的动作选择_selectize -多项选择的闪亮动作_选择概率为p的动作 - 腾讯云开发者社区

本文旨在探究将PyTorch Lightning应用于激动人心的强化学习（RL）领域。...在这里，我们将使用经典的倒立摆gym环境来构建一个标准的深度Q网络（DQN）模型，以说明如何开始使用Lightning来构建RL模型。...我们感兴趣的大多数环境，如现代电子游戏和模拟环境，都过于复杂和庞大，无法存储每个状态/动作对的值。这就是为什么我们使用深度神经网络来近似这些值。...最后，我们从智能体内存中抽取一小批重复经验，并使用这些过去的经验计算智能体的损失。这是DQN功能的一个高度概述。轻量化DQN ?...这是一个简单的均方误差（MSE）损失，将我们的DQN网络的当前状态动作值与下一个状态的预期状态动作值进行比较。在RL中我们没有完美的标签可以学习；相反，智能体从它期望的下一个状态的值的目标值中学习。

1.7K1 0

PyTorch中张量的创建方法的选择 | Pytorch系列（五）

在这篇文章的最后，我们将知道主要选项之间的区别，以及应该使用哪些选项和何时使用。言归正传，我们开始吧。我们已经见过的PyTorch张量就是PyTorch类torch.Tensor 的实例。...张量和PyTorch张量之间的抽象概念的区别在于PyTorch张量给了我们一个具体的实现，我们可以在代码中使用它。 ?...在上一篇文章中《Pytorch中张量讲解 | Pytorch系列（四）》，我们了解了如何使用Python列表、序列和NumPy ndarrays等数据在PyTorch中创建张量。...，并为我们的张量创建需求提出一个最佳的选择。...在PyTorch中创建张量的最佳选择考虑到所有这些细节，这两个是最佳选择： torch.tensor() torch.as_tensor() torch.tensor() 调用是一种 go-to 调用

2K4 1

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Pytorch深度学习教程在此，手把手教你从DQN到Rainbow

DDQN将目标Q值的最大动作分解成动作选择和动作评估两步，有效解决了这个问题。...Dueling Networks Dueling DQN是通过优化神经网络的结构来优化算法的。Dueling Networks用两个子网络来分别估计状态值和每个动作的优势。 ?...Categorical DQN（C51） Categorical DQN是一种采用分布视角来设计的算法，它建模的是状态-动作价值Q的分布，这样学习的结果会更加准确。...N-step Learning DQN使用当前的即时奖励和下一时刻的价值估计作为目标价值，学习速度可能相对较慢。而使用前视多步骤目标实际上也是可行的。...，当然作者也说了，以上知识点，你也可以选择想学哪里点哪里。

6362 0

Pytorch深度学习

DDQN将目标Q值的最大动作分解成动作选择和动作评估两步，有效解决了这个问题。...Dueling Networks Dueling DQN是通过优化神经网络的结构来优化算法的。Dueling Networks用两个子网络来分别估计状态值和每个动作的优势。...Categorical DQN（C51） Categorical DQN是一种采用分布视角来设计的算法，它建模的是状态-动作价值Q的分布，这样学习的结果会更加准确。...N-step Learning DQN使用当前的即时奖励和下一时刻的价值估计作为目标价值，学习速度可能相对较慢。而使用前视多步骤目标实际上也是可行的。...，当然作者也说了，以上知识点，你也可以选择想学哪里点哪里。

7453 1

Pytorch深度学习教程在此，手把手教你从DQN到Rainbow

8003 0

Pytorch中张量的高级选择操作

在某些情况下，我们需要用Pytorch做一些高级的索引/选择，所以在这篇文章中，我们将介绍这类任务的三种最常见的方法：torch.index_select, torch.gather and torch.take...最后以表格的形式总结了这些函数及其区别。 torch.index_select torch.index_select 是 PyTorch 中用于按索引选择张量元素的函数。...torch.gather torch.gather 是 PyTorch 中用于按照指定索引从输入张量中收集值的函数。...torch.take torch.take 是 PyTorch 中用于从输入张量中按照给定索引取值的函数。...样本形状是针对前面提到的3D ML示例量身定制的，并将列出索引张量的必要形状，以及由此产生的输出形状: 当你想要从一个张量中按照索引选取子集时可以使用torch.index_select ，它通常用于在给定维度上选择元素

1041 0

Pytorch深度学习教程在此，手把手教你从DQN到Rainbow

4372 0

DQN 的代码实现

上一篇讲了什么是 DQN，今天来看看如何用代码实现： ?...首先我们需要建立一个 DQN agent： import gym from collections import deque class DQNAgent(): def __init__(self...模型的输出是每个 state 的所有 action 的 Q-value，维度由 env.action_space.n 获得。...模型可以用 Keras 的 sequence 建立，可以是 FFW，也可以是 CNN，根据环境任务的类型决定。...gamma 代表着我们有多么看重长期收益，它越大说明agent会更重视未来的收益，它越小说明agent会更重视短期的利益，一般我们都是希望长期结果是高收益的，可以放弃一些短期利益。

1.5K2 0

Double DQN——解决DQN中的过估计问题

我们使用Q估计的神经网络估计Q现实中Qmax(s', a')的最大动作值。然后用这个被Q估计初级出来的动作来选择Q现实中的Q(s')。...我们在init中加入一个double_q参数来表示使用的是Natural DQn还是Double DQN，为了对比的需要，我们的tf.Session()也单独传入，并移除原本在 DQN 代码中的这一句:...= q_next[batch_index, max_act4next] # Double DQN 选择 q_next 依据 q_eval 选出的动作 else: # 如果是...self.epsilon < self.epsilon_max else self.epsilon_max self.learn_step_counter += 1 2.2 记录Q值为了记录下我们选择动作时的...和Double DQN带来的不同结果，注意现在小棒子的动作是连续的，我们要把他离散化方便观看。

1.8K2 0

PyTorch 编辑器的选择及配置

以下介绍的两种编辑器可二选一使用，也可以结合使用PyCharm 下载进入官网：https://www.jetbrains.com/pycharm/ 下载社区版（免费） 1-下载pycharm.jpg...jpg 其他选项默认配置打开PyCharm创建新项目 4-创建新项目.jpg 为新创建的项目设置存放路径 5-选择文件存放位置.jpg 选择已配置的环境 6-选择已配置的环境.jpg 选择Conda...Environment，找到之前配置的环境地址 7-选择配置环境.jpg 成功导入之间创建的PyTorch环境 8-导入成功.jpg 检查环境是否成功导入打开Python控制台 9-打开python...之后，Jupyter也会随着安装好，如果没有安装的话，看开发环境搭建随Anaconda安装的Jupyter默认安装在（base）环境中，所以需要在自己创建的环境中安装Jupyter 打开Anaconda...13-打开jupyter.jpg 选择py38环境创建笔记 14-创建笔记.jpg 检查是否配置成功同样输入以下代码 import torch torch.cuda.is_available() 输入完一句之后按

9751 0

用强化学习通关超级马里奥！

本文不拘泥于DQN(Deep Q Learning Network)算法的深层原理，主要从代码实现的角度，为大家简洁直白的介绍DQN以及其改进方法，接着，基于Pytorch官方强化学习教程，应用改进后的...DQN类中的核心内容有：经验缓存(memory)、动作选择(choose_action)和模型参数更新(update)这三个部分：memory用于存储训练过程中的经验五元组（state,action,reward...,next_state,done)；choose_action方法实现了输入状态state，输出相应的动作结果，一般采用ε-greedy方法，探索概率为ε，网络选择动作概率为1-ε，这是DQN训练中重要的超参数之一...二、Nature DQN 所谓自举，即利用网络模型自己去更新自己，既然自举会造成高估问题，那么可以不用网络本身去更新自己——一个直接的想法是使用另一个新的网络去更新DQN网络。...同时，强化学习的模型并不是训练的越久越好，选择训练阶段中奖励更高的模型往往会是一种更优的选择）。

5922 0

17种深度强化学习算法用Pytorch实现

本文推荐一个用PyTorch实现了17种深度强化学习算法的教程和代码库，帮助大家在实践中理解深度RL算法。深度强化学习已经在许多领域取得了瞩目的成就，并且仍是各大领域受热捧的方向之一。...本文推荐一个包含了 17 种深度强化学习算法实现的 PyTorch 代码库。 ?...请注意，在每对 agents 中都使用了相同的超参数，因此它们之间的唯一区别是是否使用了 hindsight。 ? 3....使用 DDQN 作为比较，因为 SSN-HRL 的实现使用了其中的 2 种 DDQN 算法。 ?...如果你创建了一个继承自 gym.Env 的单独类，那么还可以使用自己的自定义游戏。

2.2K4 0

Pytorch-DataLoader的使用

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...pytorch-DataLoader的使用 import torch import torch.utils.data as Data # [1, 1, 1]相当于一句话的word embedding，...[4, 4, 4], [5, 5, 5,], [6, 6, 6],[7, 7, 7], [8, 8, 8,], [9, 9, 9], [10, 10, 10]]) # [1, 2, 3]分别是这三句话的标签...从数据集中采样样本的方法。 # num_workers：int，可选。加载数据时使用多少子进程。默认值为0，表示在主进程中加载数据。 # collate_fn：callable，可选。...True表示如果最后剩下不完全的batch,丢弃。False表示不丢弃。

2492 0

Pytorch中DataLoader的使用

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...前言最近开始接触pytorch，从跑别人写好的代码开始，今天需要把输入数据根据每个batch的最长输入数据，填充到一样的长度（之前是将所有的数据直接填充到一样的长度再输入）。...加载数据 pytorch中加载数据的顺序是： ①创建一个dataset对象 ②创建一个dataloader对象 ③循环dataloader对象，将data,label拿到模型中去训练 dataset...shuffle = True:是否打乱数据 collate_fn：使用这个参数可以自己操作每个batch的数据 dataset = Mydata() dataloader = DataLoader...，在处理数据输入的时候可以打印出来仔细查看。

4.7K3 0

PyTorch的安装与使用

在前面的一篇文章中我们介绍过制作PyTorch的Singularity镜像的方法，这里我们单独抽出PyTorch的安装和使用，再简单的聊一聊。...安装Torch 常规的安装方案可以使用源码安装、pip安装、conda安装和容器安装等，这里我们首选推荐的是conda安装的方法。...PyTorch自动微分关于自动微分的原理，读者可以参考一下之前的这篇手搓自动微分的文章，PyTorch大概就是使用的这个自动微分的原理。...在PyTorch框架下，我们可以通过backward函数来自定义反向传播函数，这一点跟MindSpore框架有所不同，MindSpore框架下自定义反向传播函数使用的是bprop函数，MindSpore...第一个问题是，PyTorch的前向传播函数中，如果从外部传入一个关键字参数，会报错：关于这个问题，官方做了如下解释：大体意思就是，如果使用关键字类型的参数输入，会给参数校验和结果返回带来一些困难。

2172 0

PyTorch 中Datasets And DataLoaders的使用 | PyTorch系列（十二）

文 |AI_study 在这篇文章中，我们将看到如何使用Dataset和DataLoader 的PyTorch类。...---- PyTorch Dataset：使用训练集让我们先来看看我们可以执行哪些操作来更好地理解我们的数据。...如果我们想要查看数据集中每个标签的数量，我们可以像这样使用PyTorch bincount()函数: 注意，torchvision API从版本0.2.1开始进行了更改。...感谢Amit Chaudhary指出，可以使用 PyTorch张量方法 permute()代替np.transpose()。...PyTorch DataLoader绘制图像这里是另一个是使用PyTorch DataLoader来绘制图像。

1.4K2 0

17种深度强化学习算法用Pytorch实现

7132 0

17种深度强化学习算法用Pytorch实现

来源：github 编辑：肖琴深度强化学习已经在许多领域取得了瞩目的成就，并且仍是各大领域受热捧的方向之一。本文推荐一个包含了 17 种深度强化学习算法实现的 PyTorch 代码库。 ?...Cart Pole 和 Mountain Car 下面展示了各种 RL 算法成功学习离散动作游戏 Cart Pole 或连续动作游戏 Mountain Car 的结果。...请注意，在每对 agents 中都使用了相同的超参数，因此它们之间的唯一区别是是否使用了 hindsight。 ? 3....使用 DDQN 作为比较，因为 SSN-HRL 的实现使用了其中的 2 种 DDQN 算法。 ?...如果你创建了一个继承自 gym.Env 的单独类，那么还可以使用自己的自定义游戏。

1.8K2 0

17种深度强化学习算法用Pytorch实现（附链接）

本文推荐一个用PyTorch实现了17种深度强化学习算法的教程和代码库，帮助大家在实践中理解深度RL算法。 ?...Cart Pole 和 Mountain Car 下面展示了各种 RL 算法成功学习离散动作游戏 Cart Pole 或连续动作游戏 Mountain Car 的结果。...请注意，在每对 agents 中都使用了相同的超参数，因此它们之间的唯一区别是是否使用了 hindsight。 ? 3....使用 DDQN 作为比较，因为 SSN-HRL 的实现使用了其中的 2 种 DDQN 算法。 ?...如果你创建了一个继承自 gym.Env 的单独类，那么还可以使用自己的自定义游戏。

7584 0

17种深度强化学习算法用Pytorch实现（附链接）

深度强化学习已经在许多领域取得了瞩目的成就，并且仍是各大领域受热捧的方向之一。本文推荐一个用PyTorch实现了17种深度强化学习算法的教程和代码库，帮助大家在实践中理解深度RL算法。 ? ?...Cart Pole 和 Mountain Car 下面展示了各种 RL 算法成功学习离散动作游戏 Cart Pole 或连续动作游戏 Mountain Car 的结果。...请注意，在每对 agents 中都使用了相同的超参数，因此它们之间的唯一区别是是否使用了 hindsight。 ? 3....使用 DDQN 作为比较，因为 SSN-HRL 的实现使用了其中的 2 种 DDQN 算法。 ? ? 用法 ?...如果你创建了一个继承自 gym.Env 的单独类，那么还可以使用自己的自定义游戏。

1.4K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

使用PyTorch Lightning构建轻量化强化学习DQN（附完整源码）

PyTorch中张量的创建方法的选择 | Pytorch系列（五）

Pytorch深度学习教程在此，手把手教你从DQN到Rainbow

Pytorch深度学习

Pytorch深度学习教程在此，手把手教你从DQN到Rainbow

Pytorch中张量的高级选择操作

Pytorch深度学习教程在此，手把手教你从DQN到Rainbow

DQN 的代码实现

Double DQN——解决DQN中的过估计问题

PyTorch 编辑器的选择及配置

用强化学习通关超级马里奥！

17种深度强化学习算法用Pytorch实现

Pytorch-DataLoader的使用

Pytorch中DataLoader的使用

PyTorch的安装与使用

PyTorch 中Datasets And DataLoaders的使用 | PyTorch系列（十二）

17种深度强化学习算法用Pytorch实现

17种深度强化学习算法用Pytorch实现

17种深度强化学习算法用Pytorch实现（附链接）

17种深度强化学习算法用Pytorch实现（附链接）

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐