问题标签 [keras-rl]

目前使用默认设置 - float32 在 tensorflow 模型上训练 keras。

训练后网络被量化：将权重转换为 float16。这将性能提高了 ~x3，同时保持了相同的精度。

我试图从一开始就使用 float16 进行训练，结果惨遭失败。我找不到任何链接来解释这是否可能，如果不是，为什么不可能。

在“健身房”环境之外使用这个库（'keras-rl'）时，我有很多问题想问。我知道这个库的用户很少，所以我可能会接受一个更好的替代库。

我正在尝试在 Chrome (chrome://Dino) 上使用 T-Rex 游戏实现 DQN。当我遇到一些问题时，我正在使用这个库来制作代理：-

在我的 DQN 代理中，代码如下：

顺便说一句，我正在使用 Tensorflow + keras

1. 那么，既然我想定义我自己的动作（即代理有什么控制），我该如何定义它们？
2. 在一个只有 2 个动作且没有太多经验的简单环境中，推荐的内存大小是多少？
3. 在这整个场景中，我如何更改我的奖励系统？假设我想给代理奖励一些默认设置的其他东西。我怎么做？

有没有办法自定义代码以更改我的要求？或者是否有任何其他简单易用的库来以最少的设置制作 DQN 代理？

我在 keras-rl 中有一个自定义环境，在构造函数中有以下配置

如您所见，我的代理将执行 3 个动作，根据动作，将在下面的函数 step() 中计算不同的奖励：

问题是，如果我打印每一集的动作，它们是 0、2 和 4。我希望它们是 0、1 和 2。如何强制代理使用 keras 仅识别这 3 个动作-rl?

假设我只是将测试函数复制并粘贴到 core.py 中。然后我将新函数的名称更改为 test2。现在，我在 core.py 中有两个相同的函数 test 和 test2 。

然后，在一个 DQN 示例中，例如 dqn_cartpole.py，我调用：

dqn.test2(env, nb_episodes=5, visualize=True)

代替

dqn.test(env, nb_episodes=5, visualize=True)

在以下代码的最后一行。

我把 dqn_cartpole.py 作为参考：

为什么我会收到以下错误？

AttributeError: 'DQNAgent' object has no attribute 'test2'

我正在尝试使用 keras-rl 来训练和使用 AI 来开发用 C++ 编写的带有 Python 绑定的游戏。这是我第一次使用 keras-rl，我发现它的期望与游戏 AI 界面的实现方式不一致。

据我了解，keras-rl 希望通过 Gym Environment 使用以下方法来驱动强化学习本身：

但是，C++ 应用程序希望通过以下方法调用 AI：

我怎样才能最好地调和这两种看似矛盾的方法？我是否需要在单独的进程中运行 keras-rl 并让它们以某种方式进行通信？

（请注意，该应用程序允许针对其他 AI 重复运行 AI，它在 episode_info 中指定，这也是我计划如何区分训练和使用的方式。）

我正在尝试实施 DQN 来解决 keras 的 RL 问题。我使用 MAC 并在 Anaconda Jupyter 环境中运行此代码。我已经尝试搜索或此错误，但我没有得到任何结果。代码

错误

为了在 R 中拟合分类模型，一直在使用library(KerasR). 控制学习率和KerasR说

但它给了我这样的错误

模块错误$keras.optimizers$Adam(lr = lr, beta_1 = beta_2, beta_2 = beta_2, : 尝试应用非函数

我也用过keras_compile仍然得到同样的错误。我可以在编译时更改优化器，但最大学习率为 0.01，我想尝试 0.2。

我开始研究强化学习模型，但目前我被阻止了，因为我还不能下载一个基本的 python 包：keras-rl。

更具体地说，我想导入以下 3 个实用程序：

我使用 Anaconda (Spyder) 进行编码活动，我通常通过 CMD.exe 提示安装各种软件包。

但是，我似乎无法在https://anaconda.org/上找到有关此特定软件包的任何信息。

有人可以帮忙吗？

谢谢！马克拉姆

我使用以下架构创建了一个初始网络模型。

然后我调用更新网络架构的 DQNAgent

这样做会导致更新的网络架构 - 正如预期的那样。现在的问题是，当我尝试调用这个拟合的新网络时，原来的创建模型函数不能接受保存的模型权重，因为层架构根本不合适。

因此，在不训练新的 dqn 的情况下，我需要找到一种方法来创建一个网络架构，该架构是在原始架构的基础上创建的，但会应用 dqn 模型更改。

我正在尝试使用 Keras 在MineRL环境中训练代理。到目前为止，这是我的代码：

开始训练时出现以下错误：

正如评论中所问的 env.step() 返回：

更多数据：

• 蟒蛇 3.7
• TensorFlow-GPU 2.3.0

我可以想象结构中也存在错误，因为预期尺寸会根据输入而不断变化，例如：如果我输入 5 Dims，则预期为 6 Dims，如果我输入 3 Dims，则预期为 4，等等。

对这个错误有点疯狂。我已经尝试了很多我在网上找到的解决方案，但没有一个奏效。

如果有人可以提供帮助，我会很高兴！

-干杯