大家好, 欢迎学习本Python教程｡
好吧, 我会的
这是一个非常快速的教程, 今天使这个核心功能｡
所以这个函数基本上只会计算奖励滑动窗口的得分｡
所以基本上我们会非常简单地计算出奖励窗口中所有奖励的平均值｡
所以这会很简单｡
我们现在就开始吧
我们要创建一个新函数, 叫做score.
评分函数只取自变量self因为基本上我们不需要任何东西.
我们需要把自我, 因为我们当然会把自我, 奖励窗口｡
所以只要self和冒号就行了｡
只需要一行代码｡
所以我们要计算奖励窗口中所有奖励的平均值｡
基本上就是这个奖励窗口中所有奖励的总和, 在-1和+1之间,
除以这个窗口中元素的总数.
所以我们开始吧｡
我们直接把它退回去｡
所以我从回报开始｡
所以我们需要计算奖励窗口中所有奖励的总和｡
要做到这一点, 我们只需要把奖励窗口本身｡
所以我在这里输入自我点奖励窗口｡
好吧, 我会的
所以很简单, 这将把奖励窗口中的所有元素相加｡
所以这很实用｡
然后要得到平均值, 我们需要用这个总和除以奖励窗口中的元素数量｡
为了得到元素的个数, 我们需要取Len函数, 然后再取我们的were窗口｡
就在那儿｡
但现在我们只需要小心一些东西｡
这是Len的自我奖励窗口作为分母, 它绝对不能等于零｡
无论如何, 我们需要避免这种情况, 并确保这里的分母不等于零｡
我们将添加这个安全技巧｡
我们在这里加上一个加一, 这样, lens self, 奖励窗口加一永远不会等于零｡
如果这里的分母等于零, 这将使您的系统崩溃｡
所以我们必须避开它｡
这完全没问题｡
再加一个加号, 我们还是会得到一个很好的分数衡量标准｡
好吧, 完美｡
这就是我们的得分函数, 它将给予滑动窗口中奖励的平均值｡
好吧, 我会的
现在我们来看看下一个函数, 它是保存函数, 它将保存你的模型,
也就是说, 保存你的汽车大脑, 这样你就可以通过加载另一个函数来重用它, 这个函数将在保存函数之后产生｡
所以这个保存技巧非常实用, 保存函数可以保存你的模型, 以防你想重用它们,
用于任何用途｡
这就是我们在下一个教程中要做的｡
在那之前, 好好享受吧｡
一､