Halo dan selamat datang di cerita ini hampir judul terakhir dari modul ini.
Saya hanya akan menjelaskan kode utama yang akan menjalankan semuanya sebelum kita mendapatkan hasil yang
menarik dan menonton videonya.
Jadi ini adalah kode utama dan seperti yang Anda lihat ini cukup singkat.
Kami mulai dengan mengimpor perpustakaan dan modul dan juga berbagai kelas dan fungsi yang
kami buat seperti Altikriti dari file model kami.
Fungsi kereta dari file kereta dan fungsi tes dari file tes dan tentu saja kami
mengimpor pengoptimal kami.
Kemudian kita mulai dengan bagian pertama di mana kita masuk ke kelas semua parameter.
Dan ini mungkin ini.
Ingat ini adalah objek BRAM yang kami buat dari kelas harams ini.
Setiap kali kita mendapatkan parameter seperti tingkat belajar kita tidak tanpa parameter.
Jadi mari kita telusuri mereka dengan cepat.
Yang pertama ini atau di sini adalah tingkat pembelajaran.
Jadi seperti yang Anda lihat kami memilih yang kecil dan Anda menilai yang kedua adalah parameter.
Sekali lagi kita anggap sebagai 0. 39 kita mengambil parameter OneTel seperangkat 1 16 proses 20 langkah dan panjang
maks 10.000.
Dan kami berbicara tentang ini adalah parameter yang kami tetapkan untuk memastikan agen tidak terjebak tanpa batas
ke kondisi lingkungan sehingga ini akan menghentikan permainan.
Jika panjang episode melampaui panjang maksimum ini dan akhirnya tentu saja kita mendapatkan nama lingkungan
kita.
Putus adalah nol.
Dan omong-omong Anda juga bisa bermain di beberapa lingkungan lain hanya dengan mengubah nama lingkungan di
sini.
Jadi, jika Anda ingin bermain ke beberapa versi pelarian lainnya atau bahkan beberapa game Atari lainnya, Anda dapat dengan mudah
mengganti pecahan nol ini di sini dengan beberapa game lain.
Tetapi saya dapat memberitahu Anda bahwa video breakout sudah sangat menantang.
Baiklah jadi semua parameter di sini.
Dan kemudian ada kode utama untuk menjalankan utama.
Jadi di sini mari kita lihat apa yang kita lakukan di baris pertama ini.
Kami menetapkan satu utas per inti.
Kemudian di baris kedua kita membuat semua penyaji dengan Anda tahu membuat objek baru dari kelas
Paramjit yang akan menginisialisasi semua parameter ini di sini karena ada variabel yang melekat pada objek BRAMs
ini.
Lalu kami mengatur benih.
Kemudian kita mendapatkan lingkungan kita menggunakan pohon Buat dan fungsi dengan nama lingkungan kita yang
merupakan nol.
Anda melihat sel-sel nama itu dan karena itu parameter dan nama cukup dari nol.
Sehingga akan membuat kita lingkungan break out.
Dan omong-omong ini bukan cara yang biasa untuk menciptakan lingkungan tetapi Anda tahu untuk
meningkatkan seluruh proses dan meningkatkan kinerja.
Yah kami menggunakan ini untuk benar-benar menciptakan lingkungan yang dioptimalkan dan ini kami melakukan hal-hal ini alam semesta
adalah paket yang datang dengan semua paket yang Anda instal pada mesin terbuka.
Terima kasih kepada alam semesta, kami mendapatkan lingkungan yang dioptimalkan.
Ini semua tentang di sini.
Kemudian kami mendapatkan model bersama kami dengan membuat objek dari kelas kritik aktif.
Dan jadi di sini penting untuk memahami bahwa model bersama ini adalah model yang digunakan bersama oleh berbagai
agen.
Jadi kami memiliki utas yang berbeda di jalur yang berbeda.
Dan berbicara tentang ancaman pada baris berikutnya di sini model shirred yang berbagi memori apa yang kita lakukan adalah kita
menyimpan model dalam memori bersama dari komputer sehingga semua utas dapat mengaksesnya meskipun mereka berada
di jalur yang berbeda.
Jadi itulah yang kami lakukan di sini.
Ini untuk mengaktifkan ini maka kami membuat pengoptimal kami ditautkan ke parameter model bersama kami dan dengan
tingkat pembelajaran satu atau satu poin.
Dan sekali lagi penting untuk memahami bahwa pengoptimal juga dibagikan karena itu akan bertindak
pada model bersama dan mengatakan bahwa baris berikutnya dioptimalkan bahwa berbagi memori kami menyimpan pengoptimal ke dalam memori
bersama sehingga semua agen dapat memperoleh akses ke sana untuk mengoptimalkan model.
Kemudian kami menginisialisasi proses kami sehingga proses pengujian tidak memperbarui model bersama tetapi hanya menggunakannya untuk mencobanya
di satu bagian dan mencetak skor dan merekam video.
Jadi itulah yang dilakukan di sini dengan Target sama dengan tes.
Itulah proses pengujian dan proses ini di sini terputus dari penyiksaan yang multi-pemrosesan awal.
Jadi di sini dan yang dilakukannya adalah pada dasarnya menjalankan fungsi pada utas independen.
Jadi ketika kita melakukan restart kita memulai proses baru yang merupakan awal tahun lalu saat ini.
Dan kemudian dengan proses ini untuk menambahkan P kita menambahkan proses dalam daftar proses.
Dan akhirnya dalam loop ini di sini kita hanya melakukan loop untuk menjalankan semua proses lain yang akan
dilatih dengan memperbarui model bersama.
Dan pada dasarnya itulah yang terjadi pada baris kode terakhir di sini.
Jadi, jika Anda tidak ingin masuk ke detailnya, hal yang penting untuk dipahami adalah bahwa ini
akan menjalankan proses secara optimal dan oleh karena itu kita semua harus baik untuk mengeksekusi kode ini
dan memiliki model yang terlatih dan akhirnya menonton hasil.
Jadi saya tidak sabar untuk melakukan itu.
Ini akan sangat menarik.
Saya akan mencoba mencari orang sekarang sehingga kita semua bisa menontonnya bersama.
Dan sampai waktu berikutnya saya.