在Tensorflow DQN中,要显示损失而不离开tf.Session(),可以通过以下步骤实现:
import tensorflow as tf
import numpy as np
class DQN:
def __init__(self, state_dim, action_dim, learning_rate):
self.state_dim = state_dim
self.action_dim = action_dim
self.learning_rate = learning_rate
self.inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.state_dim])
self.targets = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.action_dim])
# 定义神经网络结构
# ...
self.loss = tf.reduce_mean(tf.square(self.targets - self.Q_values))
self.optimizer = tf.train.AdamOptimizer(self.learning_rate).minimize(self.loss)
state_dim = 4 # 状态维度
action_dim = 2 # 动作维度
learning_rate = 0.001 # 学习率
dqn = DQN(state_dim, action_dim, learning_rate)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for episode in range(num_episodes):
# 获取当前状态state
# ...
# 根据当前状态选择动作action
# ...
# 执行动作,获取下一个状态next_state和奖励reward
# ...
# 计算目标Q值
# ...
# 更新神经网络参数
_, loss = sess.run([dqn.optimizer, dqn.loss], feed_dict={dqn.inputs: state, dqn.targets: target_Q})
# 显示损失
print("Episode: {}, Loss: {}".format(episode, loss))
在上述代码中,通过创建DQN模型的实例,并在tf.Session()中进行训练和损失显示。在每个训练周期内,根据当前状态选择动作,执行动作并获取下一个状态和奖励,计算目标Q值,然后通过sess.run()运行优化器和损失函数,同时传入输入数据和目标Q值。最后,通过print语句显示损失值。
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