早上好问候语每日更新,正能量早安,很赞的短句。

1、笑迎清晨又一天,先把祝福送身边,相互牵挂心中暖,感恩人生情和缘,千言万语汇一句,幸福安康每一天。早上好!

2、健康是最宝贵的财富,快乐是最美好的心情,平安是最稳健的保障,幸福是最完美的归宿。让我们珍惜每一个拥有,感恩生活中的点点滴滴,愿每一天都充满喜悦和幸福!早安!

3、健康是金,金不换,开心是财,财不断。善良是福,福如海,珍惜是宝,宝如山。知足常乐,乐满园,问候是情,情如天。新的一天,吉祥安康!

4、珍惜一晃而过的岁月,感恩一见如故的缘分,留念一成不变的友情、珍惜一心牵挂的朋友!兄弟姐妹们,大家早上好!

5、有两件事,一定是亏本的买卖:一是发脾气,哪怕你再有理,也难免会得罪人,失去机会;另外一种是冲动下做承诺,脑子一热,就给自己找了不少出力不讨好的麻烦。所以,在有情绪的前提下管住嘴,是每个人必然要做的修炼。早安!

6、亲爱的朋友,早安早安!小鸟在枝头歌唱,太阳正蓬勃升起。愿你的一天充满希望,快乐与幸福无穷无尽。笑容灿烂如朝阳,愿你一切都顺遂如愿。

7、最棒的风景在路上,最好的朋友在心上,最美的微笑在脸上,最诚的祝福在早上!早上好!

8、各位早上好!天气多变多保重,平安健康每一天。当下万事都不求,身体棒棒才算牛,每天祝福好朋友,健康平安度秋冬!早安吉祥!

9、因为你幸福,所以我快乐,无尽的心意,美好的祝福,让我的祝福常伴你左右,祝朋友幸福永远,快乐永远!健康永远,开心快乐,认识你真好!早上好!

10、慢品人生,细品茶,开心路上度年华,每日悠闲聊佳话,留下健康看晚霞,生命就是一朵花,静静地开,悄悄地落,这一路我们慢慢走,细细品,深深悟,方知平平安安才是真,健健康康才是福,早安!

11、晨光微照,朋友早安!心中泛起幸福浪漫。愿你的一天,如绵延不绝的阳光,温暖照耀每个角落。坚持梦想,勇敢超越,成功与快乐与你相伴!

12、晨光照耀,幸福来到,早睡早起,精神最好,一杯牛奶,一块面包,带着吉祥,带着微笑,紧紧拥抱,开心就好,好运相伴,祝福相随,每时每刻,每分每秒。亲爱的朋友,早安!美好的一天属于你!

13、友谊,很暖!遇见,很美!让我们默默地珍惜,一生的友谊!静静地珍藏,记忆中的美丽!愿我们一生平安,一世祥和!早安吉祥!

14、快乐是最为珍贵的财富,健康是人生的基石。并非岁月使人成熟,而是心境左右年华。愿我们每日皆如阳光般明艳,开心快乐迎接每一个清晨。

15、早上好,亲爱的朋友们!送上灿烂的笑容,愿你们一天都充满阳光和快乐。祝福你们:幸福满满,事业腾飞,健康可爱,心情愉快,每天都有好运来!

16、朋友难忘,亲情难舍,缘分难遇,真诚难得。感恩相遇!让我们:回忆快乐,守住健康!共享阳光!早上好!

17、有山无水难成景,有酒无朋难聚欢;曾经沧海成桑田,情意交心亘不变;金菊飘香话思念,惹落小雨两三点;大好时光多缠绵,愿你快乐每一天!早安!

18、美丽的清晨,唤醒灿烂的微笑;清新的空气,涤荡生活的烦恼;多彩的阳光,映照人生的喜悦;温馨的祝福,迎来心情的美妙。朋友们,早上好!

DQN(Deep Q-Network)是一种使用深度神经网络实现的强化学习算法,用于解决离散动作空间的问题。在PyTorch中实现DQN可以分为以下几个步骤: 1. 定义神经网络:使用PyTorch定义一个包含多个全连接层的神经网络,输入为状态空间的维度,输出为动作空间的维度。 ```python import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class QNet(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim): super(QNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(state_dim, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 64) self.fc3 = nn.Linear(64, action_dim) def forward(self, x): x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x ``` 2. 定义经验回放缓存:包含多条经验,每条经验包含一个状态、一个动作、一个奖励和下一个状态。 ```python import random class ReplayBuffer(object): def __init__(self, max_size): self.buffer = [] self.max_size = max_size def push(self, state, action, reward, next_state): if len(self.buffer) < self.max_size: self.buffer.append((state, action, reward, next_state)) else: self.buffer.pop(0) self.buffer.append((state, action, reward, next_state)) def sample(self, batch_size): state, action, reward, next_state = zip(*random.sample(self.buffer, batch_size)) return torch.stack(state), torch.tensor(action), torch.tensor(reward), torch.stack(next_state) ``` 3. 定义DQN算法:使用PyTorch定义DQN算法,包含训练和预测两个方法。 ```python class DQN(object): def __init__(self, state_dim, action_dim, gamma, epsilon, lr): self.qnet = QNet(state_dim, action_dim) self.target_qnet = QNet(state_dim, action_dim) self.gamma = gamma self.epsilon = epsilon self.lr = lr self.optimizer = torch.optim.Adam(self.qnet.parameters(), lr=self.lr) self.buffer = ReplayBuffer(100000) self.loss_fn = nn.MSELoss() def act(self, state): if random.random() < self.epsilon: return random.randint(0, action_dim - 1) else: with torch.no_grad(): q_values = self.qnet(state) return q_values.argmax().item() def train(self, batch_size): state, action, reward, next_state = self.buffer.sample(batch_size) q_values = self.qnet(state).gather(1, action.unsqueeze(1)).squeeze(1) target_q_values = self.target_qnet(next_state).max(1)[0].detach() expected_q_values = reward + self.gamma * target_q_values loss = self.loss_fn(q_values, expected_q_values) self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step() def update_target_qnet(self): self.target_qnet.load_state_dict(self.qnet.state_dict()) ``` 4. 训练模型:使用DQN算法进行训练,并更新目标Q网络。 ```python dqn = DQN(state_dim, action_dim, gamma=0.99, epsilon=1.0, lr=0.001) for episode in range(num_episodes): state = env.reset() total_reward = 0 for step in range(max_steps): action = dqn.act(torch.tensor(state, dtype=torch.float32)) next_state, reward, done, _ = env.step(action) dqn.buffer.push(torch.tensor(state, dtype=torch.float32), action, reward, torch.tensor(next_state, dtype=torch.float32)) state = next_state total_reward += reward if len(dqn.buffer.buffer) > batch_size: dqn.train(batch_size) if step % target_update == 0: dqn.update_target_qnet() if done: break dqn.epsilon = max(0.01, dqn.epsilon * 0.995) ``` 5. 测试模型:使用训练好的模型进行测试。 ```python total_reward = 0 state = env.reset() while True: action = dqn.act(torch.tensor(state, dtype=torch.float32)) next_state, reward, done, _ = env.step(action) state = next_state total_reward += reward if done: break print("Total reward: {}".format(total_reward)) ``` 以上就是在PyTorch中实现DQN强化学习的基本步骤。需要注意的是,DQN算法中还有很多细节和超参数需要调整,具体实现过程需要根据具体问题进行调整。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

微语早读

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值