class类常量池与运行时常量池的关系(JDK8)

在 Java 中,类常量池(Class Constant Pool)和运行时常量池(Runtime Constant Pool)是两个密切相关的概念。它们在程序的不同生命周期中发挥作用,尤其是在字节码加载和执行时。具体来说,它们的关系如下:


类常量池(Class Constant Pool)

类常量池是存储在 类文件(.class) 中的常量池,也可以称为编译时常量池。每个类在编译时会生成一个常量池,用于存储类中所有的字面量(如字符串常量、基本类型常量)和符号引用(如类、方法、字段等的引用)。这些常量池的内容在 Java 编译时就已经确定。

  • 字面量常量:如 int a = 10; 中的 10String str = "hello"; 中的 "hello"
  • 符号引用:如对方法、字段、类等的引用。

类常量池包含以下内容:

  • 字面量常量(例如字符串常量、数字常量)
  • 符号引用(对类、方法、字段等的引用)

类常量池存储在每个 .class 文件中。当 JVM 加载该类文件时,常量池会被解析,并且某些常量(特别是字符串常量)会被直接存储在类文件中。

运行时常量池(Runtime Constant Pool)

运行时常量池是在类加载后,JVM 根据 .class 文件中的常量池内容所创建的一个数据结构。它是存在于 JVM 内存中的一个池,包含了在类加载时从类常量池中提取的常量数据,并在运行时进行解析、替换、动态修改等操作。

  • 运行时常量池是 JVM 的一部分,位于方法区(在 JDK 8 中,属于元空间,即 Metaspace)中。
  • 在程序运行过程中,JVM 会根据类常量池的内容,动态地生成实际的常量池。此时,常量池中存储的是 符号引用 和 字面量值

运行时常量池的作用是存储程序在运行过程中需要使用的常量,特别是当类加载时遇到的常量,它们会被加载到内存中,供 JVM 在执行时使用。

类常量池与运行时常量池的关系

  • 类加载阶段:当 JVM 加载 .class 文件时,类常量池中的内容(字面量和符号引用)会被读取并保存到运行时常量池中。在这个过程中,所有字面量值(例如字符串常量、数字常量)和符号引用(类、方法、字段等的引用)都会被复制到运行时常量池中。

  • 符号解析:对于类常量池中的符号引用(如方法引用、字段引用),JVM 会根据实际的类加载顺序,进行符号解析并将其转化为直接引用,这个过程是在类加载后,运行时常量池中完成的。

  • 共享与动态性:运行时常量池可以看作是类常量池的一个副本,但它具有更高的灵活性,因为它支持动态处理。在运行时,常量池可以被改变。例如,某些动态生成的字符串、动态加载的类、动态调用的方法等,都会被动态地添加到运行时常量池中。


具体例子

public class Example {
    public static void main(String[] args) {
        String s = "Hello";
        int x = 100;
    }
}

编译阶段: 编译器会将 "Hello" 和 100 分别放入类常量池中。字符串 "Hello" 会存储为字面量常量,而 100 会存储为整数常量。

在运行时常量池中,不会立刻被解析成对象,第一次被LDC指令执行时,在“堆”上创建字符串对象,并将对象的引用驻留在字符串常量池中 。

LDC指令:从当前类的常量池加载到操作数栈上。

类加载阶段:当 JVM 加载 Example.class 文件时,类常量池中的 "Hello" 和 100 会被读取到运行时常量池中。对于字符串 "Hello",如果这个字符串之前没有被加载过,JVM 会在运行时常量池中创建一个新的字符串对象并引用它。对于数字 100,这个常量也会被保存在运行时常量池中,但它是基本数据类型的常量。

符号解析阶段:对于类、方法、字段的引用,JVM 会在类加载时通过符号解析的方式,将符号引用转换为直接引用(例如,类的对象或方法的地址等)。例如类符号引用:表示对某个类的引用。Java 字节码中使用类的全限定名(包括包名)作为符号进行引用。例如java.lang.String 类的符号引用。

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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