# 如何实现"DQN代码pytorch"教程
## 1. 整体流程
首先，让我们通过以下表格展示实现"DQN代码pytorch"的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 安装PyTorch | 安装PyTorch库，并导入所需的模块 |
| 2. 构建神经网络 | 创建深度Q网络（DQN）的神经网络结构 |
| 3. 定义损失函数 | 定义损失函数，通常
首先，写下这篇博客有两方面原因，一方面是为了自己复习（一个月前明明理顺代码了，现在再看又忘了），另一方面帮助和我一样的初学者快速理解DQN的代码吧。 建议边看上面博客的代码边看本文。1.代码整体整体上来说，我们需要定义三个类ReplayBuffer，Qnet，DQN。 首先从主函数部分开始看： 我们定义的num_episodes为500，通过两个for循环，将整体分为10个iteration，每个
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2023-08-22 19:24:51
350阅读
# DQN PyTorch：深度强化学习的基础
*注：本文所用代码基于PyTorch 1.9和Python 3.8。*
## 引言
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是结合了深度学习和强化学习的一种方法，它通过让智能体（Agent）从环境中获取数据，使用深度神经网络来学习环境的动态变化并作出相应的决策。DQN（Deep Q-Network）是一种经
原创
2023-10-13 07:22:43
75阅读
# 如何实现PyTorch中的DQN
## 一、流程概述
在实现一个基于PyTorch的深度Q网络（DQN）时，通常需要遵循以下步骤：
| 步骤编号 | 步骤详情 |
|---------|--------------------------------|
| 1 | 环境设置 |
| 2
创建Tensor的四种方式这四种方式的区别：首先看torch.Tensor(data)和torch.tensor(data)，torch.Tensor(data)表示的是类构造函数，而torch.tensor(data)表示的是工厂函数，我们可以将工厂函数看作是接收参数输入并返回特定类型对象的函数，在这个例子中是张量对象，使用工厂函数的目的是可以创建更多的动态对象。事实上另外两个函数torch.a
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2023-11-01 21:45:05
49阅读
单臂摆是强化学习的一个经典模型，本文采用了4种不同的算法来解决这个问题，使用Pytorch实现。以下是老版本，2022年9月14日新增Dueling DQN, Actor-Critic算法， SAC，更新了PPO，DDPG算法，在文末。DQN：参考：算法思想：https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/torch/DQN/算法实现https://p
一、DQN详解1） Qlearning --> DQN对于离散状态空间，若智能体所处的状态成千上万，用Qlearning表格法存储状态很不实际，对于连续状态空间同理。为了在连续状态空间下应用类似Qlearning的学习方式，需要对值函数进行逼近，故出现了DQN算法。2） DQN实现流程s : 当前状态 a : 当前s下，智能体根据策略（eval_model）给出决策a r, s_ : 当前s
# 教你如何实现"DQN python代码"
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据集和环境) --> B(构建神经网络)
B --> C(定义损失函数和优化器)
C --> D(训练神经网络)
D --> E(测试神经网络)
```
## 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备
Pytorch教程目录Torch and Numpy变量 (Variable)激励函数关系拟合（回归）区分类型 (分类)快速搭建法批训练加速神经网络训练Optimizer优化器卷积神经网络 CNN卷积神经网络（RNN、LSTM）RNN 循环神经网络 (分类)RNN 循环神经网络 (回归)自编码 (Autoencoder)DQN 强化学习目录Pytorch教程目录什么是 DQN强化学习与神经网络神经网络的作用更新神经网络DQN 两大利器DQN 强化学习模块导入和参数设置神经网
原创
2021-07-09 14:53:59
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NumPy 或 Numeric Python 是一个开放源码的 Python 库，它使复杂的数值操作变得容易。与机器学习和深度学习应用工作涉及复杂的数字操作与大量的数据集。与纯 Python 实现相比，NumPy 使得实现这些操作相对简单和有效。从核心上说，NumPy 实现了Python(n 维数组)数据结构，类似于常规的 Python 列表。大多数编程语言只有数组的概念。Python 实现了列表
目录数据并行方法一：环境变量 + device + to(device)第一步，指定*备选*的GPU直接终端中设定：python代码中设定：第二步，创建设备（device）第三步，将data和model放置到device上注意事项方法二 函数 set_device + 函数.cuda()第一步，函数set_device设置device第二部，函数.cuda()使用GPU单机多卡分布式 torch
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2023-06-14 18:54:53
362阅读
博主已实现RecursiveBacktracking(递归回溯)，RecursiveSegmentation(递归分割)，随机Prim算法，Kruskal+并查集四种迷宫生成算法，这篇文章主要对这四种算法进行简要的介绍
简介所谓迷宫生成算法，就是用以生成随机的迷宫的算法迷宫生成算法是处于这样一个场景：一个row行，col列的网格地图，一开始默认所有网格四
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2023-07-24 14:32:39
111阅读
目录1.代码阅读1.1 代码总括1.2 代码分解1.2.1 replay_memory.pop(0)1.2.2 replay_memory.append(Transition(state, action, reward, next_state, done))1.2.3 samples = random.sample(replay_memory, batch_size)1.2.4
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2023-11-09 15:56:25
95阅读
# 使用 TensorFlow 实现 Dueling DQN：step by step 教程
Dueling DQN（Dueling Deep Q-Learning）是强化学习中的一种重要算法，能够更好地估计状态价值和动作优势。本文将引导初学者逐步实现基于 TensorFlow 的 Dueling DQN。
## 大致流程
实现 Dueling DQN 的过程可以分为以下几个步骤：
| 步
DQNDQNDQN
原创
2021-08-02 15:18:05
94阅读
大家好，今天给大家带来DQN的思路及实现方法。 关于DQN，就不用我多做介绍了，我会以最简短明白的阐述讲解DQN，尽量让你在10分钟内理清思路。 非常重要的一点！！！ 非常重要的一点！！！我在Gi
最近有个项目用到了DQN，所以参考实现了DQN，并进行了一点小小的改动，这里把代码分享出来，方便大家使用到自己的项目中去。DQN.py。
原创
2022-09-25 00:04:38
699阅读
Datawhale_Task6 PyTorch理解更多神经网络优化方法了解不同优化器书写优化器代码Momentum二维优化，随机梯度下降法进行优化实现Ada自适应梯度调节法RMSPropAdamPyTorch中优化器选择1.了解不同的优化器（1）梯度下降法1）批量梯度下降(Batch gradient descent)每次使用全量的训练集样本来更新模型参数，即：
概述\(DDP\)是指一类需要支持修改的\(DP\)问题，常见的主要是带修树形\(DP\)，可以用树链剖分结合矩阵乘法优化修改的复杂度详解从例题来分析：洛谷P4719题目大意：给出\(n\)个点的树，每个点有点权，共\(m\)次操作，每次修改一个点的点权，求每次修改后树的最大权独立集的权值大小\(n, m \le 1e5\)如果不带修改，容易想到设\(f_{u, 0/1}\)来表示以\(u\)为根
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2023-09-15 12:56:43
84阅读
DQNDQNDQN
原创
2021-08-02 15:19:51
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