【问题标题】:real tme keras rl DQN predictions实时 keras rl DQN 预测
【发布时间】:2021-12-29 11:57:43
【问题描述】:

大家好,我遵循了该教程 https://www.youtube.com/watch?v=hCeJeq8U0lo&list=PLgNJO2hghbmjlE6cuKMws2ejC54BTAaWV&index=2 训练 DQN 代理 一切正常

env = gym.make('CartPole-v0')
states = env.observation_space.shape[0]
actions = env.action_space.n

episodes = 10
for episode in range(1, episodes+1):
    state = env.reset()
    done = False
    score = 0 
    
    while not done:
        env.render()
        action = random.choice([0,1])
        n_state, reward, done, info = env.step(action)
        score+=reward
    print('Episode:{} Score:{}'.format(episode, score))

现在我想使用 DQN 而不是随机选择,而不必这样做

dqn.test(env, steps=10)

类似 dqn.predict 但我没有在他们的文档中发现你能帮忙

【问题讨论】:

    标签: python-3.x tensorflow reinforcement-learning openai-gym keras-rl


    【解决方案1】:
    dqn.forward(state)
    

    它在其 github 存储库中的测试代码中具有相同的功能 https://github.com/taylormcnally/keras-rl2/blob/master/rl/agents/dqn.py

    【讨论】:

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