def test(): #初始化神经网络模型 model = create_model() #将定义好的网络作为参数传入general框架的API中,构建一个含有DQN神经网络的智能体。 agent = gr.DQN(model, actions=dummy_env.action_space.n, nsteps=2) #将之前训练的模型参数导入的新初始化的神经网络中 agent.model.load_weights("model_dir/dqn.h5") #将智能体和gym环境放入训练器中开始测试模型的效果 tra = gr.Trainer(create_env, agent) tra.test(max_steps=1000)
def train(self): # 将定义好的网络作为参数传入框架的API中,构成一个完成智能体,用于接下来的强化学习训练。 agent =self.create_agent() cpkt = tf.io.gfile.listdir("model_dir") if cpkt==self.file_path: agent.model.load_weights(self.file_path) # 使用general框架的trainer来创建一个训练模拟器,在模拟器中进行训练。 sim = gr.Trainer(self.dummy_env, agent) sim.train(max_steps=self.train_steps, visualize=True, plot=self.plot_rewards) agent.save(filename=self.file_path,overwrite=True,save_format='h5')
def train(): #初始化神经网络模型 model = create_model() #将定义好的网络作为参数传入general框架的API中,构成一个完成DQN 智能体,用于接下来的强化学习训练。 agent = gr.DQN(model, actions=dummy_env.action_space.n, nsteps=2) cpkt = tf.io.gfile.listdir("model_dir") if cpkt: agent.model.load_weights("model_dir/dqn.h5") #将智能体和gym环境放入训练器中开始训练深度神经网络模型 tra = gr.Trainer(dummy_env, agent) tra.train(max_steps=3000, visualize=True, plot=plot_rewards) agent.save(filename='model_dir/dqn.h5', overwrite=True, save_format='h5')
def train(self): # 将定义好的网络作为参数传入框架的API中,构成一个完成智能体,用于接下来的强化学习训练。 agent = self.create_agent() cpkt = tf.io.gfile.listdir("model_dir") if cpkt == self.file_path: agent.model.load_weights(self.file_path) # 使用general框架的trainer来创建一个训练模拟器,在模拟器中进行训练。 sim = gr.Trainer(self.dummy_env, agent) sim.train(max_steps=self.train_steps, visualize=True, plot=self.plot_rewards) agent.save(filename=self.file_path, overwrite=True, save_format='h5') cf = configparser.ConfigParser(allow_no_value=True) cf.add_section('ints') cf.add_section('strings') cf.set('ints', 'dense_num', "%s" % self.dense_num) cf.set('ints', 'cell_num', "%s" % self.cell_num) cf.set('ints', 'action_space', "%s" % self.action_space) cf.set('strings', 'activation', "%s" % self.activation) cf.set('strings', 'algorithm_type', "%s" % self.algorithm_type) with open(self.config_path, 'w') as f: cf.write(f)
def run_model(self): agent = self.create_agent() agent.model.load_weights(filepath=self.file_path) sim = gr.Trainer(self.dummy_env, agent) sim.test(max_steps=self.run_steps, plot=self.plot_rewards)
def run_model(self): model = self.create_model() agent = gr.DQN(model, actions=self.dummy_env.action_space.n, nsteps=2) agent.model.load_weights(filepath=self.file_path) sim = gr.Trainer(self.dummy_env, agent) sim.test(max_steps=self.run_steps)