Olá e seja bem vindo a esta história quase o título final deste módulo.
Eu só vou explicar o código principal que executará o todo antes de obter os resultados
emocionantes e assistir os vídeos.
Então, este é o código principal e, como você pode ver, isso é bastante curto.
Começamos importando as bibliotecas e os módulos e também as diferentes classes e funções
que fizemos, como Altikriti, do nosso arquivo modelo.
A função de trem do arquivo de trem e a função de teste do arquivo de teste e,
claro, importamos o nosso otimizador.
Em seguida, começamos com a primeira seção em que entramos em uma classe todos os parâmetros.
E isso é talvez isso.
Lembre-se que este é o objeto BRAMs que criamos a partir desta classe Harams.
Cada vez que conseguimos um parâmetro como a taxa de aprendizado, não estamos sem.
Então vamos passar por eles rapidamente.
Esta primeira ou aqui é as taxas de aprendizado.
Então, como você pode ver, escolhemos um pequeno e você classifica o segundo é o parâmetro.
Mais uma vez, tomamos como 0. um parâmetro OneTel um conjunto de 1 16 processos 20 passos e comprimento máximo de 10000.
39 nós tomamos
E nós falamos sobre isso, este é o parâmetro que estabelecemos para garantir que o agente não fique indefinidamente preso em um
estado de meio ambiente, então isso irá parar o jogo.
Se o comprimento do episódio excede esse comprimento máximo e, eventualmente, obviamente, obtemos o nome do
nosso ambiente.
A ruptura é zero.
E a propósito, você também pode jogar em outros ambientes apenas mudando o nome do ambiente
aqui.
Então, se você quer jogar algumas outras versões ou mesmo alguns outros jogos do Atari, você pode simplesmente
substituir esta quebra de zero aqui por alguns outros jogos.
Mas posso dizer-lhe que o vídeo aparente já é muito desafiador.
Tudo bem, então todos os parâmetros aqui.
E então há o código principal para a corrida principal.
E então, veja o que fazemos nesta primeira linha.
Definimos um segmento por núcleo.
que irá inicializar todos esses parâmetros aqui porque existem variáveis ​​anexadas a este objeto BRAMs.
Então, na segunda linha, obtemos todos os renderizadores, você sabe criar um novo objeto da
classe Paramjit,
Então estabelecemos a semente.
Em seguida, recebemos nosso ambiente usando a árvore Criar e funcionamos com o nome do nosso ambiente, que é uma
ruptura de zero.
Você vê células que nomeiam e, portanto, o parâmetro e o nome são bonitos de zero.
Então, isso nos levará ao ambiente de sair.
usual de criar um ambiente, mas você sabe melhorar o processo inteiro e melhorar o desempenho.
E, a propósito, essa não é a maneira
Bem, usamos isso para realmente criar um ambiente otimizado e isso fazemos isso, o universo universo é um
pacote que vem com todos os pacotes que você instalou no motor aberto.
Bem, graças ao universo, obtemos um ambiente otimizado.
Isto é o que é tudo aqui.
Então, obtemos o nosso modelo compartilhado criando um objeto da classe crítica ativa.
E aqui é importante entender que este modelo compartilhado é o modelo compartilhado pelos
diferentes agentes.
Então, temos diferentes tópicos em um curso diferente.
E, falando de ameaças na próxima linha aqui, um modelo deprimido que compartilha memória, o que fazemos é que armazenamos o modelo
na memória compartilhada do computador para que todos os tópicos possam ter acesso a ele mesmo que
estejam em um curso diferente.
Então é o que fazemos aqui.
Isso é para habilitar isso, então, obtemos o otimizador vinculado aos parâmetros do nosso modelo compartilhado e com uma
taxa de aprendizado de um ponto ou um.
compartilhada para que todos os agentes possam ter acesso a ele para otimizar o modelo.
E, novamente, é importante entender que o otimizador também é compartilhado porque vai atuar no modelo compartilhado e dizendo
que a próxima linha otimizada que compartilha memória armazenamos o otimizador em memória
Em seguida, inicializamos nossos processos para que o processo de teste não atualize o modelo compartilhado, mas ele simplesmente o usa
para experimentá-lo em uma parte e imprimir a pontuação e gravar os vídeos.
Então, é exatamente o que é feito aqui com Target igual a teste.
Esse é o processo de teste e este processo aqui é cortado da tortura que o pré-processamento multi.
Então, aqui e o que ele faz é que basicamente executa uma função em um segmento independente.
Então, quando recomeçamos, começamos um novo processo que foi o primeiro ano inicial neste momento.
E então, com este processo para adicionar P, adicionamos o processo na lista dos processos.
E, finalmente, neste loop, nós apenas fazemos um loop para executar todos os outros processos que serão treinados
ao atualizar o modelo compartilhado.
E isso é basicamente o que acontece nas últimas linhas de código aqui.
Então, se você não quiser entrar nos detalhes, o importante para entender é que isso irá
executar os processos de forma ótima e, portanto, todos devemos ser bons para executar este código
e ter um modelo treinado e, eventualmente, assistir os resultados.
Então eu não posso esperar para fazer isso.
Isso vai ser bastante emocionante.
Vou tentar encontrar pessoas agora para que todos possamos assistir juntos.
E assim até a próxima vez eu.