WEBVTT 00:00.540 --> 00:05.090 Merhaba ve bu hikayeyi bu modülün neredeyse unvanını aldıysanız hoş geldiniz. 00:05.100 --> 00:10.260 Sadece heyecan verici sonuçlar almadan ve videoları izlemeden önce her şeyi gerçekleştirecek 00:10.290 --> 00:11.930 olan ana kodu açıklayacağım. 00:12.090 --> 00:15.920 Bu ana kod bu ve görebileceğiniz gibi bu oldukça kısa. 00:15.930 --> 00:21.120 Kitaplıkları ve modülleri, ayrıca model dosyamızdan Altıkriti gibi yaptığımız farklı 00:21.120 --> 00:24.270 sınıfları ve işlevleri içe aktararak başlıyoruz. 00:24.390 --> 00:30.210 Tren dosyasındaki tren işlevi ve test dosyasındaki test işlevi ve elbette 00:30.270 --> 00:31.930 eniyileştiricimizi içe aktarırız. 00:31.950 --> 00:37.350 Sonra tüm parametreleri bir sınıfa girdiğimiz ilk bölümle başlıyoruz. 00:37.500 --> 00:39.660 Ve belki de budur. 00:39.720 --> 00:44.040 Unutma, bu haram sınıfından yarattığımız BRAM nesnesidir. 00:44.040 --> 00:48.900 Her seferinde öğrenme hızı gibi bir parametre aldık, olmadığı gibi. 00:49.200 --> 00:50.870 Bu yüzden onları hızla geçelim. 00:50.880 --> 00:54.380 Bu ilk veya burada öğrenme oranları. 00:54.480 --> 00:59.140 Gördüğünüz gibi küçük bir değer seçiyoruz ve siz ikinci oranı seçiyoruz parametresi. 00:59.160 --> 01:09.810 Yine bunu 0 olarak alıyoruz. parametresini 1 16 işlem 20 adım ve maksimum 10000 uzunluğunda alıyoruz. 01:09.900 --> 01:10.850 39 OneTel 01:10.850 --> 01:17.580 Ve biz bunun, aracın ortamın süresiz olarak sıkışıp kalmamasını sağlamak için ayarladığımız parametre olduğunu 01:17.730 --> 01:20.910 ve bu nedenle oyunu durduracağından bahsettik. 01:21.060 --> 01:28.800 Bölüm uzunluğu bu maksimum uzunluğun üzerine çıkarsa ve tabii ki çevremizin adını elde 01:28.800 --> 01:29.690 ederiz. 01:29.790 --> 01:30.890 Ayrılma sıfırdır. 01:30.990 --> 01:37.770 Ve bu arada burada sadece çevre adını değiştirerek başka ortamlarda 01:37.770 --> 01:38.410 oynayabilirsiniz. 01:38.430 --> 01:44.760 Dolayısıyla, diğer bazı koparma sürümlerini veya başka Atari oyunlarını oynamak isterseniz buradaki 01:45.030 --> 01:48.580 sıfır kırılmasını burada başka oyunlarla değiştirebilirsiniz. 01:48.750 --> 01:53.730 Ama şunu söyleyebilirim ki koparma videosu zaten çok zorlayıcıdır. 01:53.730 --> 01:56.030 Pekala bütün parametreler burada. 01:56.160 --> 01:59.330 Ve ana çalıştırmanın ana kodu var. 01:59.550 --> 02:02.850 Ve işte, bu ilk satırda ne yaptığımızı görelim. 02:02.850 --> 02:05.270 Çekirdek başına bir iplik koyduk. 02:05.430 --> 02:11.880 olan Paramjit sınıfının yeni bir nesnesinin oluşturulduğunu bilerek, tüm işleyicileri ele alacağız. 02:12.150 --> 02:18.810 Ardından, ikinci çizgide, tüm BRAM nesnesine bağlı değişkenler bulunduğundan, tüm bu parametreleri burada 02:18.810 --> 02:19.490 başlatacak 02:19.560 --> 02:20.840 Sonra tohumu ayarladık. 02:20.970 --> 02:28.830 Sonra ortamımızı Oluştur ağacını kullanarak ve çevremizin adıyla sıfırdan farklı bir şekilde işler 02:28.830 --> 02:30.040 hale getiririz. 02:30.040 --> 02:35.410 Adı geçen hücreleri gördünüz ve bu nedenle parametre ve ad sıfırdır. 02:35.430 --> 02:37.660 Bu bize patlama ortamı sağlayacak. 02:37.890 --> 02:42.870 olağan yolu değil, tüm süreci iyileştirmeyi ve performansı artırmayı biliyorsunuz. 02:42.870 --> 02:45.540 Ve bu arada bir ortam yaratmanın 02:45.690 --> 02:52.470 Aslında bunu en iyi duruma getirilmiş bir ortam oluşturmak için kullanırız ve bu, evren 02:52.630 --> 02:57.730 evreninin açık motorda yüklediğiniz tüm paketlerle birlikte gelen bir pakettir. 02:57.870 --> 03:01.490 Evrene teşekkürler, optimize edilmiş bir ortam elde ediyoruz. 03:01.590 --> 03:03.320 Her şey burada. 03:04.050 --> 03:09.240 Sonra paylaştığımız modeli, aktif eleştiri sınıfının bir nesnesi oluşturarak elde ederiz. 03:09.240 --> 03:14.430 Ve burada, burada paylaşılan bu modelin farklı ajanlar tarafından paylaşılan bir model olduğunu 03:14.430 --> 03:15.030 anlamak önemlidir. 03:15.180 --> 03:17.880 Dolayısıyla farklı derste farklı ipliklere sahibiz. 03:18.210 --> 03:25.410 Ve bir sonraki satırdaki tehditlerden bahsederken, paylaştığımız şeyi hafızalı model paylaşım modelinde paylaşıyoruz, böylece 03:25.500 --> 03:31.260 modeli bilgisayarın paylaşılan hafızasında saklıyoruz, böylece tüm iş parçacıkları farklı yolda 03:31.260 --> 03:32.960 olsa bile ona erişebiliyorlar. 03:33.000 --> 03:34.510 İşte burada yaptıklarımız. 03:34.530 --> 03:42.410 Bu, bunu etkinleştirmek için optimize ediciyi paylaşılan modelimizin parametreleriyle ve bir puan veya bir 03:42.410 --> 03:45.780 öğrenme hızı ile bağlantılı hale getiririz. 03:45.930 --> 03:51.030 söyleyecektir; böylece tüm temsilciler optimize etmek için ona erişebilirler model. 03:51.030 --> 03:57.720 Ayrıca, optimize edicinin paylaşıldığını anlamak önemlidir çünkü paylaşılan model üzerinde hareket edecek ve 03:57.780 --> 04:02.530 sonraki paylaşım hattını iyileştirerek optimize ediciyi paylaşım belleğine depoladığımızı 04:02.910 --> 04:10.260 Sonra süreçlerimizi başlatırız, böylece test işlemi paylaşılan modeli güncellemez, ancak yalnızca bir parçayı denemek 04:10.260 --> 04:14.710 ve skoru basmak ve videoları kaydetmek için kullanır. 04:14.820 --> 04:17.920 İşte burada, Hedef eşdeğer testi ile tam burada ne yapılır. 04:17.940 --> 04:24.330 İşte bu test süreci ve bu süreç burada çoklu ön-işkence işkencesinden kesiliyor. 04:24.450 --> 04:31.600 Yani burada ve yaptığı şey temelde bağımsız bir iş parçacığında bir işleve sahip olmasıdır. 04:31.860 --> 04:38.050 Bu yüzden, yeniden başlattığımızda, başlangıç ​​olan yeni bir süreci başlıyoruz Bu yıl geçen yıl. 04:38.370 --> 04:45.030 Sonra P'yi eklemek için bu işlemi kullanarak süreci süreçler listesine ekledik. 04:45.270 --> 04:52.170 Ve son olarak, bu döngüde, paylaşılan modeli güncelleyerek eğitilecek tüm diğer işlemleri yürütmek için 04:52.380 --> 04:54.320 sadece bir döngü gerçekleştiriyoruz. 04:54.780 --> 04:58.030 Ve temelde burada son kod satırlarında ne olur. 04:58.380 --> 05:03.870 Dolayısıyla, ayrıntıları öğrenmek istemiyorsanız, anlamak için önemli olan şey, süreçleri en uygun 05:03.870 --> 05:09.420 şekilde yürütmek ve bu nedenle bu kodu yürütmek ve eğitilmiş bir model 05:09.420 --> 05:12.670 oluşturmak ve sonunda izlemek iyi olacak olmasıdır sonuçlar. 05:12.840 --> 05:14.150 Bu yüzden bunu yapmak için sabırsızlanıyorum. 05:14.160 --> 05:16.110 Bu oldukça heyecan verici olacak. 05:16.110 --> 05:19.240 Şimdi hepimizi birlikte izleyebilmemiz için insanlar bulmaya çalışacağım. 05:19.350 --> 05:21.440 Ve bir dahaki sefere kadar.