我正在使用OpenAI健身房的cartpole环境训练强化学习模型。尽管我的体重和模型的.h5文件出现在目标目录中,但在运行以下代码后,我没有得到任何内容- tf.train.get_checkpoint_state("C:/Users/dgt/Documents"). 这是我的全部代码- ## Slightly modified from the following repository - https://github.com/gsurma/cartpole
from __future__ import absolute_import, division, print_
我正在尝试构建一个可以玩stick cart的深度Q学习代理。通过强化学习,它学会了通过移动手推车来平衡操纵杆。
我的模型可以工作,但我不知道如何绘制训练进度图。我不知道如何绘制类似于这张图的游戏和分数:
我一直在玩matplotlib,但似乎想不通。
我已经能够让绘图显示出来,但它只显示为空白。不太确定现在该做什么。
下面是我的代码:
import random
import gym
import numpy as np
from collections import deque
from keras.models import Sequential
from keras.layers i
目前,我正在尝试学习强化学习的概念。因此,我尝试使用tensorflow为cart pole示例实现SARSA算法。我将我的算法与对Q值函数使用线性逼近函数的算法进行了比较,发现我的算法非常相似。不幸的是,我的实现似乎是错误的或低效的,因为学习成功相当有限。有没有人能告诉我我是不是做错了什么?我的实现代码是: import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
import random
import gym
#define a neural network which returns two action dependent q-valu
我为回归问题建立了一个模型,即从9个输入变量中预测一个值。模型的开发是基于Keras库的人工神经网络
在这个使用编译和拟合方法的模型中,我已经预测了输出值。然而,我得到了不好的评价分数。我使用RMSE和R2对模型进行了评估
(已归一化)预测值与标记值之间的RMSE值为0.207,(原始形式)预测值与标记值之间的RMSE值为215,R2为0.40
如何修改我的模型以获得更好的结果(低RMSE和高R2)?或者这个模型可以接受吗?
import keras
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(36, in
我有一个模型,我使用转移学习的MobileNetV2,我想量化它,并比较精度的差异,与一个非量化的模型和转移学习。然而,它们并不完全支持递归量化,但是根据这一点,这个方法应该量化我的模型:。
我试着做的是:
import tensorflow as tf
import tensorflow_model_optimization as tfmot
pretrained_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(include_top=False)
pretrained_model.trainable = True
for layer in pr
我正在努力学习调子的基础知识。在下面的脚本中,我期望每个worker运行100次迭代,然后结束,然而,worker在达到100次迭代之前结束,状态为3( TypeError?)。我没有看到任何错误消息,所以我可能会对实际应该发生的事情感到困惑。在10个样本中,只有2个达到了100次迭代。其余的样本在5到16次迭代之间。
"""Testing Tune with CartPole."""
import ray
from ray import tune
from ray.tune.schedulers import AsyncHyperBandSch
在TF2 keras中,我使用tensorflow.keras.losses.MeanSquaredError作为损失函数训练了一个自动编码器。现在,我想通过使用另一个损失函数来进一步训练这个模型,特别是tensorflow.keras.losses.KLDivergence。这样做的原因是,最初的无监督学习是针对表征学习进行的。然后,有了生成的嵌入,我可以对它们进行聚类,并将这些聚类用于自我监督,即标签,从而实现第二个监督损失,并进一步改进模型。 这本身并不是转移学习,因为没有新的层添加到模型中,只是损失函数改变了,模型继续训练。 我尝试使用带有MSE损失的预训练模型作为新模型的属性: c
在训练tf.keras (1.14)模型时,我一直看到这样的警告:
Failed to find a tunable parameter that would decrease the output time. This means that the autotuning optimization got stuck in a local maximum. The optimization attempt will be aborted.
训练会一直持续下去,直到永远。有谁知道我如何捕捉这个警告并抛出一个错误,这样我就不需要永远训练模型了吗?
我试图在google上对10种鸟类进行分类,使用一个来自tensorflow中心的预先训练模型,该模型已经对964种鸟类进行了培训。但是当我训练它的时候,它的准确性并没有我想象的那么高。损失也相当大。我不确定我在进口模型时是否做错了什么。由于某种原因,当我查看model.summary()时,KerasLayer的参数#显示为0。为什么会这样呢?我已经把我所有的代码附在下面。
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from keras.preprocessing.i
CartPole游戏有一个流行的解决方案,使用Keras和深度Q-学习:https://keon.github.io/deep-q-learning/
但是有一行代码让人困惑,同一篇文章中也问过同样的问题,很多人都很困惑,但没有一个完整的答案。
他们基本上是建立一个主网络,但也是一个目标网络,试图接近Q函数。
在代码的这一部分中,它们将从缓冲区重放以训练目标网络:
# Sample minibatch from the memory
minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)
# Extract informations from e
我仍然是keras和玩它的初学者。我现在的目标是让一个模型学习一个分布。为此,我选择了numpy beta分布函数。我的目标是让模型学习beta分布,并判断一个值是否在其中。 所以我制作了一个带有5000个beta/rect值的csv,该模型应该从中学习。 但是,当模型在学习时,它绝对没有变化。似乎我有一个错误的方法来解决我的问题,或者它不能以这种方式解决。 我试过改变模型,但似乎行不通。 data_size = 5000
X = np.zeros((data_size, 2))
Y = np.zeros((data_size, 1))
for i in range(np.size(X,