Python-DQN代码阅读(9)

代码阅读是程序员日常工作的一部分，它是为了了解和理解代码实现细节，从而优化和改进代码的过程。本文将对一段代码进行阅读，并分解其中的几个关键步骤进行解释。 1.1 代码总括 该段代码是一个以深度强化学习为基础的智能体，在训练过程中使用了回放记忆机制，这一机制用于存储智能体与环境的交互信息，以便之后可以重新利用这些经验来指导智能体的训练。 1.2 代码分解 1.2.1 replay_memory.pop(0) replay_memory是一个列表，其中存储了智能体在和环境交互的过程中获取到的经验数据，包括当前状态、动作、奖励、下一个状态及是否终止等信息。这一句代码从列表中弹出第一个元素，以保证列表的长度不会超过设定值。 1.2.2 replay_memory.append(Transition(state, action, reward, next_state, done)) 这一句代码将智能体在和环境交互过程中获取到的经验数据添加到回放记忆机制中。其中Transition类包含了当前状态state、动作action、奖励reward、下一个状态next_state和是否终止done等信息。 1.2.3 samples = random.sample(replay_memory, batch_size) 从回放记忆机制中随机选取batch_size个经验，用于训练智能体。这一步的目的是为了保证数据的分布随机性，避免智能体只学习到某些特定的经验。 1.2.4 q_values_next = target_net.predict(sess, next_states_batch) 使用目标网络对下一个状态的价值进行估计，其中target_net是一个目标神经网络，用于提供一个稳定的价值函数。 1.2.5 greedy_q = np.amax(q_values_next, axis=1) 找出下一个状态的最大Q值，即greedy策略。 1.2.6 targets_batch = reward_batch + np.invert(done_batch).astype(np.float32) * gamma * greedy_q 根据贝尔曼方程计算目标Q值。该公式将当前时刻的奖励、下一个状态的最大Q值以及一个折扣因子gamma综合考虑，得到了一个目标Q值。其中done_batch是一个bool型数组，表示在批量样本中哪些样本对应的下一个状态是终止状态。如果是终止状态，则下一个状态的最大Q值为0，否则按贝尔曼方程计算。 1.2.7 该段代码缺少信息，无法进行分析。