Java类与类之间的关系

 Java类和类之间关系
类和类之间关系包括 is a,has a, use a三种关系
is a包括了 继承,实现关系
has a包括了 组合,聚合,关联关系
use a包括了 依赖关系


is a
继承:子与父的关系,狗是动物
实现:类实现接口,UserImpl实现了User接口
has a

组合:人有一个心脏,而且这个心脏是在创造人时,内部创造的.(本类自带的属性)

public class Heart{};public class Person{


    private Hart hart;
    
    publicPerson(){
    
        this.hart=newHart();
    
    }
}


聚合:有的关系,汽车有发动机,而且汽车产生就有发动机了,而对于汽车制造的时候,发动机不一定是自己造的,可以拿别人造好的发动机(传参数过去的)
public class Engine{}


public class Car{


    private Engine engine;


    public Car(Engine engine){


        this.engine=engine;


    }

}


关联:一个人可以有一辆汽车,而这个汽车不是一个人出生就有,而是后期买的(setter赋值得到的 )
public class Car{}


public class Person{


    private Car car;


    public void setCar(){


        this.car=car;


    }


}


依赖:使用的关系,一个人可以做火车到达想去的地方,但火车不是这个人的东西,人只是使用火车移动
public class Train{


    public void move(){}


}


public class Person{


    public void move(Train train){


        train.move();


    }


}




通过代码可以看出,类和类之间的关系,按我这个顺序是从高到低
一个类改变了对于其他类的影响也是从高到低
我们写代码要遵守两个原则
高低原则
    高内聚,低耦合
开闭原则
   对扩展开,对修改闭
所以我们写代码,能有耦合低的关系就不要用耦合高的关系
附类图
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。
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