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#强化学习

强化学习是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。

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用npm安装包时,警告“ERESOLVE overriding peer dependency”?

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这个警告通常是由于不同的包对同一个依赖包的版本要求不一致,导致 npm 在解析依赖关系时出现了冲突。解决这个警告的方法有以下几种: 更新包版本:可以尝试更新出现警告的包的版本,以满足其他依赖包对其版本的要求。可以通过在项目目录下运行 npm outdated 命令查看已过时的包,并使用 npm update 命令来更新这些包的版本。 使用 npm 版本管理工具:可以使用 npm 版本管理工具,如 nvm 或 n,来管理 npm 的版本,并在不同的项目中使用不同的 npm 版本。这可以避免因全局 npm 版本不一致而导致的依赖关系冲突。 使用 npm 解决冲突:npm 提供了一些命令和选项来解决依赖关系冲突。例如,可以尝试使用 npm ls 命令查看项目的依赖关系树,找出冲突的包,并手动指定它们的版本来解决冲突。可以使用 npm ls <package-name> 查看特定包的依赖关系,使用 npm ls <package-name>@<version> 指定特定版本的包。 手动处理冲突:如果以上方法无法解决冲突,可以尝试手动处理冲突。可以根据项目的需求,选择合适的版本,并在项目的 package.json 文件中手动指定依赖包的版本,从而解决冲突。 需要注意的是,解决依赖关系冲突时,应该谨慎操作,确保所选版本的包能够满足项目的需求,并且测试确保项目能够正常运行。同时,建议在安装包时仔细查看警告信息,阅读包的文档和发布说明,了解依赖关系的要求,以便更好地处理冲突和避免潜在的问题。 腾讯云活动... 展开详请
这个警告通常是由于不同的包对同一个依赖包的版本要求不一致,导致 npm 在解析依赖关系时出现了冲突。解决这个警告的方法有以下几种: 更新包版本:可以尝试更新出现警告的包的版本,以满足其他依赖包对其版本的要求。可以通过在项目目录下运行 npm outdated 命令查看已过时的包,并使用 npm update 命令来更新这些包的版本。 使用 npm 版本管理工具:可以使用 npm 版本管理工具,如 nvm 或 n,来管理 npm 的版本,并在不同的项目中使用不同的 npm 版本。这可以避免因全局 npm 版本不一致而导致的依赖关系冲突。 使用 npm 解决冲突:npm 提供了一些命令和选项来解决依赖关系冲突。例如,可以尝试使用 npm ls 命令查看项目的依赖关系树,找出冲突的包,并手动指定它们的版本来解决冲突。可以使用 npm ls <package-name> 查看特定包的依赖关系,使用 npm ls <package-name>@<version> 指定特定版本的包。 手动处理冲突:如果以上方法无法解决冲突,可以尝试手动处理冲突。可以根据项目的需求,选择合适的版本,并在项目的 package.json 文件中手动指定依赖包的版本,从而解决冲突。 需要注意的是,解决依赖关系冲突时,应该谨慎操作,确保所选版本的包能够满足项目的需求,并且测试确保项目能够正常运行。同时,建议在安装包时仔细查看警告信息,阅读包的文档和发布说明,了解依赖关系的要求,以便更好地处理冲突和避免潜在的问题。 腾讯云活动

强化学习真的能解决实际的排班问题吗?

EatRice

腾云先锋 · 腾云先锋(TDP)成员 (已认证)

程序员需要学英语吗?

LinuxSuRenJenkins 中文本地化 Leader && 媒体联系人

如果只是在一个较小的圈子里的话,可能确实不怎么需要学习英语,尤其是你周围人的英语都与你差不多时。

但是,如果你希望能在更加广阔的圈子里交流,例如在开源社区里的话,提高英语水平就成了刚需。

使用DQN解决大数据平台参数优化问题怎么定义奖励?

如何实现深度强化学习(DQN)?

印度陆军医院补锅型码农
DQN实现DEMO 找了很多DQN的例子,有原版的实现Atari的,也有Flappy Bird的,但是最简单的还是莫烦大神的Demo,github地址是:https://github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow。 📷 其中,红色的方块代表寻宝人,黑色的方块代表陷阱,黄色的方块代表宝藏,我们的目标就是让寻宝人找到最终的宝藏。 这里,我们的状态可以用横纵坐标表示,而动作有上下左右四个动作。使用tkinter来做这样一个动画效果。宝藏的奖励是1,陷阱的奖励是-1,而其他时候的奖励都为0。 接下来,我们重点看一下我们DQN相关的代码。 定义相关输入 这了,我们用s代表当前状态,用a代表当前状态下采取的动作,r代表获得的奖励,s_代表转移后的状态。 self.s = tf.placeholder(tf.float32,[None,self.n_features],name='s') self.s_ = tf.placeholder(tf.float32,[None,self.n_features],name='s_') self.r = tf.placeholder(tf.float32,[None,],name='r') self.a = tf.placeholder(tf.int32,[None,],name='a') 经验池 def store_transition(self,s,a,r,s_): if not hasattr(self, 'memory_counter'): self.memory_counter = 0 # hstack:Stack arrays in sequence horizontally transition = np.hstack((s,[a,r],s_)) index = self.memory_counter % self.memory_size self.memory[index,:] = transition self.memory_counter += 1 双网络结构 target_net和eval_net的网络结构必须保持一致,这里我们使用的是两层全链接的神经网络,值得注意的一点是对于eval_net来说,网络的输入是当前的状态s,而对target_net网络来说,网络的输入是下一个状态s_,因为target_net的输出要根据贝尔曼公式计算q-target值,即 📷 代码如下: w_initializer, b_initializer = tf.random_normal_initializer(0., 0.3), tf.constant_initializer(0.1) # ------------------ build evaluate_net ------------------ with tf.variable_scope('eval_net'): e1 = tf.layers.dense(self.s,20,tf.nn.relu,kernel_initializer=w_initializer, bias_initializer=b_initializer,name='e1' ) self.q_eval = tf.layers.dense(e1,self.n_actions,kernel_initializer=w_initializer, bias_initializer=b_initializer,name='q') # ------------------ build target_net ------------------ with tf.variable_scope('target_net'): t1 = tf.layers.dense(self.s_, 20, tf.nn.relu, kernel_initializer=w_initializer, bias_initializer=b_initializer, name='t1') self.q_next = tf.layers.dense(t1, self.n_actions, kernel_initializer=w_initializer, bias_initializer=b_initializer, name='t2') 每隔一定的步数,我们就要将target_net中的参数复制到eval_net中: t_params = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES,scope='target_net') e_params = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES,scope='eval_net') with tf.variable_scope('soft_replacement'): self.target_replace_op = [tf.assign(t,e) for t,e in zip(t_params,e_params)] 计算损失并优化 首先,对于eval_net来说,我们只要得到当前的网络输出即可,但是我们定义的网络输出是四个动作对应的q-eval值,我们要根据实际的a来选择对应的q-eval值,这一部分的代码如下: with tf.variable_scope('q_eval'): # tf.stack #a = tf.constant([1,2,3]) # b = tf.constant([4,5,6]) # c = tf.stack([a,b],axis=1) # [[1 4] # [2 5] # [3 6]] a_indices = tf.stack([tf.range(tf.shape(self.a)[0], dtype=tf.int32), self.a], axis=1) # 用indices从张量params得到新张量 # indices = [[0, 0], [1, 1]] # params = [['a', 'b'], ['c', 'd']] # output = ['a', 'd'] # 这里self.q_eval是batch * action_number,a_indices是batch * 1,也就是说选择当前估计每个动作的Q值 self.q_eval_wrt_a = tf.gather_nd(params=self.q_eval, indices=a_indices) 中间有几个函数不太了解的,上面都有详细的注释,如果还不是很理解的话,大家可以百度或者阅读相应函数的源码。 对于target_net网络来说,我们要根据下面的式子来计算q-target值: 📷 第一部分的R我们是已经得到了的,剩下的就是根据贪心策略选择四个输出中最大的一个即可: with tf.variable_scope('q_target'): q_target = self.r + self.gamma * tf.reduce_max(self.q_next,axis=1,name='Qmax_s_') # 一个节点被 stop之后,这个节点上的梯度,就无法再向前BP了 self.q_target = tf.stop_gradient(q_target) 接下来,我们就可以定义我们的损失函数并选择优化器进行优化: with tf.variable_scope('loss'): self.loss = tf.reduce_mean(tf.squared_difference(self.q_target,self.q_eval_wrt_a,name='TD_error')) with tf.variable_scope('train'): self._train_op = tf.train.RMSPropOptimizer(self.lr).minimize(self.loss) 网络的训练 每隔一定的步数,我们就要将eval_net中的参数复制到target_net中,同时我们要从经验池中选择batch大小的数据输入到网络中进行训练。 def learn(self): if self.learn_step_counter % self.replace_target_iter == 0: self.sess.run(self.target_replace_op) print('\ntarget_params_replaced\n') if self.memory_counter > self.memory_size: sample_index = np.random.choice(self.memory_size,size=self.batch_size) else: sample_index = np.random.choice(self.memory_counter,size = self.batch_size) batch_memory = self.memory[sample_index,:] _,cost = self.sess.run( [self._train_op,self.loss], feed_dict={ self.s:batch_memory[:,:self.n_features], self.a:batch_memory[:,self.n_features], self.r:batch_memory[:,self.n_features+1], self.s_:batch_memory[:,-self.n_features:] } )... 展开详请
DQN实现DEMO 找了很多DQN的例子,有原版的实现Atari的,也有Flappy Bird的,但是最简单的还是莫烦大神的Demo,github地址是:https://github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow。 📷 其中,红色的方块代表寻宝人,黑色的方块代表陷阱,黄色的方块代表宝藏,我们的目标就是让寻宝人找到最终的宝藏。 这里,我们的状态可以用横纵坐标表示,而动作有上下左右四个动作。使用tkinter来做这样一个动画效果。宝藏的奖励是1,陷阱的奖励是-1,而其他时候的奖励都为0。 接下来,我们重点看一下我们DQN相关的代码。 定义相关输入 这了,我们用s代表当前状态,用a代表当前状态下采取的动作,r代表获得的奖励,s_代表转移后的状态。 self.s = tf.placeholder(tf.float32,[None,self.n_features],name='s') self.s_ = tf.placeholder(tf.float32,[None,self.n_features],name='s_') self.r = tf.placeholder(tf.float32,[None,],name='r') self.a = tf.placeholder(tf.int32,[None,],name='a') 经验池 def store_transition(self,s,a,r,s_): if not hasattr(self, 'memory_counter'): self.memory_counter = 0 # hstack:Stack arrays in sequence horizontally transition = np.hstack((s,[a,r],s_)) index = self.memory_counter % self.memory_size self.memory[index,:] = transition self.memory_counter += 1 双网络结构 target_net和eval_net的网络结构必须保持一致,这里我们使用的是两层全链接的神经网络,值得注意的一点是对于eval_net来说,网络的输入是当前的状态s,而对target_net网络来说,网络的输入是下一个状态s_,因为target_net的输出要根据贝尔曼公式计算q-target值,即 📷 代码如下: w_initializer, b_initializer = tf.random_normal_initializer(0., 0.3), tf.constant_initializer(0.1) # ------------------ build evaluate_net ------------------ with tf.variable_scope('eval_net'): e1 = tf.layers.dense(self.s,20,tf.nn.relu,kernel_initializer=w_initializer, bias_initializer=b_initializer,name='e1' ) self.q_eval = tf.layers.dense(e1,self.n_actions,kernel_initializer=w_initializer, bias_initializer=b_initializer,name='q') # ------------------ build target_net ------------------ with tf.variable_scope('target_net'): t1 = tf.layers.dense(self.s_, 20, tf.nn.relu, kernel_initializer=w_initializer, bias_initializer=b_initializer, name='t1') self.q_next = tf.layers.dense(t1, self.n_actions, kernel_initializer=w_initializer, bias_initializer=b_initializer, name='t2') 每隔一定的步数,我们就要将target_net中的参数复制到eval_net中: t_params = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES,scope='target_net') e_params = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES,scope='eval_net') with tf.variable_scope('soft_replacement'): self.target_replace_op = [tf.assign(t,e) for t,e in zip(t_params,e_params)] 计算损失并优化 首先,对于eval_net来说,我们只要得到当前的网络输出即可,但是我们定义的网络输出是四个动作对应的q-eval值,我们要根据实际的a来选择对应的q-eval值,这一部分的代码如下: with tf.variable_scope('q_eval'): # tf.stack #a = tf.constant([1,2,3]) # b = tf.constant([4,5,6]) # c = tf.stack([a,b],axis=1) # [[1 4] # [2 5] # [3 6]] a_indices = tf.stack([tf.range(tf.shape(self.a)[0], dtype=tf.int32), self.a], axis=1) # 用indices从张量params得到新张量 # indices = [[0, 0], [1, 1]] # params = [['a', 'b'], ['c', 'd']] # output = ['a', 'd'] # 这里self.q_eval是batch * action_number,a_indices是batch * 1,也就是说选择当前估计每个动作的Q值 self.q_eval_wrt_a = tf.gather_nd(params=self.q_eval, indices=a_indices) 中间有几个函数不太了解的,上面都有详细的注释,如果还不是很理解的话,大家可以百度或者阅读相应函数的源码。 对于target_net网络来说,我们要根据下面的式子来计算q-target值: 📷 第一部分的R我们是已经得到了的,剩下的就是根据贪心策略选择四个输出中最大的一个即可: with tf.variable_scope('q_target'): q_target = self.r + self.gamma * tf.reduce_max(self.q_next,axis=1,name='Qmax_s_') # 一个节点被 stop之后,这个节点上的梯度,就无法再向前BP了 self.q_target = tf.stop_gradient(q_target) 接下来,我们就可以定义我们的损失函数并选择优化器进行优化: with tf.variable_scope('loss'): self.loss = tf.reduce_mean(tf.squared_difference(self.q_target,self.q_eval_wrt_a,name='TD_error')) with tf.variable_scope('train'): self._train_op = tf.train.RMSPropOptimizer(self.lr).minimize(self.loss) 网络的训练 每隔一定的步数,我们就要将eval_net中的参数复制到target_net中,同时我们要从经验池中选择batch大小的数据输入到网络中进行训练。 def learn(self): if self.learn_step_counter % self.replace_target_iter == 0: self.sess.run(self.target_replace_op) print('\ntarget_params_replaced\n') if self.memory_counter > self.memory_size: sample_index = np.random.choice(self.memory_size,size=self.batch_size) else: sample_index = np.random.choice(self.memory_counter,size = self.batch_size) batch_memory = self.memory[sample_index,:] _,cost = self.sess.run( [self._train_op,self.loss], feed_dict={ self.s:batch_memory[:,:self.n_features], self.a:batch_memory[:,self.n_features], self.r:batch_memory[:,self.n_features+1], self.s_:batch_memory[:,-self.n_features:] } )
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