Bună ziua și bun venit la această poveste aproape titlul final al acestui modul.
Voi explica codul principal care va executa intregul lucru inainte de a obtine rezultatele
incitante si urmariti videoclipurile.
Deci acesta este codul principal și după cum puteți vedea acest lucru este destul de scurt.
Începem prin importarea bibliotecilor și a modulelor, precum și a diferitelor clase și funcții pe care
le-am făcut ca Altikriti din fișierul nostru de model.
Funcția de tren din fișierul tren și funcția de testare din fișierul de testare și bineînțeles
că importăm optimizatorul nostru.
Apoi începem cu prima secțiune în care intrăm într-o clasă toți parametrii.
Și acesta este probabil acest lucru.
Amintiți-vă acest lucru este obiectul BRAMs pe care l-am creat din această clasă harams.
De fiecare dată când avem un parametru ca rata de învățare, nu suntem absenți.
Asa ca sa trecem rapid prin ele.
Această primă sau aici este rata de învățare.
Deci, după cum puteți vedea, alegem un mic și veți evalua al doilea parametru.
Din nou, considerăm că este 0. 39 luăm un parametru OneTel un set de 1 16 procese cu 20 de pași și o lungime
maximă de 10000.
Și am vorbit despre faptul că acesta este parametrul pe care l-am stabilit pentru a ne asigura că agentul nu se blochează pe o perioadă nedeterminată
într-o stare a mediului, astfel încât acest lucru va opri jocul.
Dacă lungimea episodului depășește această lungime maximă și în cele din urmă, desigur, obținem numele mediului
nostru.
Spargerea este zero.
Și de modul în care puteți juca, de asemenea, în alte medii doar prin schimbarea denumirii mediului înconjurător
aici.
Deci, dacă vrei să joci la alte versiuni de breakout sau chiar și la alte jocuri Atari, poți pur și
simplu să înlocuiști această rupere de zero cu alte jocuri.
Dar vă pot spune că videoclipul breakout este deja foarte provocator.
În regulă, toți parametrii de aici.
Și apoi există codul principal pentru rularea principală.
Așa că aici ne vedem ce facem în această primă linie.
Am stabilit câte un fir pe miez.
Apoi, în linia a doua vom obține toți redare de până știți că a crea un nou obiect
al clasei Paramjit, care va primi inițializa toți acești parametri aici, deoarece există variabile atașat la acest obiect
BRAMs.
Apoi am setat semințele.
Apoi vom obține mediul nostru folosind funcția Creați arbore și funcția cu numele mediului nostru care va ieși
din zero.
Veți vedea celulele pe care le numiți și prin urmare parametrul și numele sunt destul de zero.
Așa că ne va aduce mediul de izbucnire.
Și de modul în care acest lucru nu este modul obișnuit de a crea un mediu, dar
știți să îmbunătățiți întregul proces și să îmbunătățiți performanța.
Ei bine, folosim acest lucru pentru a crea un mediu optimizat și acest lucru facem universul universului
este un pachet care vine cu toate pachetele instalate pe motorul deschis.
Ei bine, datorită universului, avem un mediu optimizat.
Aici este vorba despre asta.
Atunci obținem modelul nostru comun creând un obiect al clasei critice active.
Și aici este important să înțelegeți că acest model comun este modelul împărțit de diferiți
agenți.
Deci, avem diferite fire în diferite cursuri.
Și vorbind de amenințări la următoarea linie de aici, modelul care se răstoarnă care memorează ceea ce facem este să stocăm modelul
în memoria partajată a computerului, astfel încât toate firele să poată avea acces la el, chiar dacă
sunt în curs diferit.
Așa facem aici.
Aceasta este pentru a permite acest lucru apoi vom obține Optimizatorul nostru legate de parametrii modelului nostru comun și cu o
rată de învățare de un punct sau unul.
Și din nou, este important să înțelegeți că optimizatorul este, de asemenea, partajat deoarece va acționa
pe modelul partajat și va spune că următoarea linie a optimizat acea memorie partajată pe care o stocăm optimizatorul în memoria partajată,
astfel încât toți agenții să poată avea acces la acesta pentru a optimiza modelul.
Apoi inițializăm procesele noastre, astfel încât procesul de testare să nu actualizeze modelul partajat, ci doar îl folosește pentru a încerca
într-o parte și pentru a imprima scorul și pentru a înregistra videoclipurile.
Așa este exact ceea ce se face aici cu testul Target equals.
Acesta este procesul de testare și acest proces aici este tăiat de la tortură pe care multi-pre-procesare.
Deci, aici și ceea ce face este că în principiu rulează o funcție pe un fir independent.
Deci, atunci când repornim începem un nou proces care a fost inițial Anul trecut în acest moment.
Și apoi, cu acest proces pentru a adăuga P, adăugăm procesul în lista proceselor.
Și în final, în această buclă aici, facem o buclă pentru a rula toate celelalte procese care vor fi
instruite prin actualizarea modelului partajat.
Și asta este în principiu ceea ce se întâmplă în ultimele rânduri de cod aici.
Deci, dacă nu doriți să obțineți detalii despre acest lucru, importantul lucru pe care trebuie să îl înțelegeți este că
acesta va conduce procesele într-un mod optim și, prin urmare, ar trebui să fim bine să executăm acest cod și
să avem un model instruit și, în cele din urmă, rezultatele.
Așa că nu pot să aștept să fac asta.
Asta va fi destul de interesant.
Voi încerca să găsesc oameni acum, astfel încât să putem toți să privim împreună.
Și până la următoarea dată