Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Thiết lập môi trường và mạng nơ-ron

Bạn sẽ bắt đầu bằng cách thiết lập môi trường sẽ dùng xuyên suốt khóa học: môi trường Lunar Lander, nơi một agent điều khiển các động cơ đẩy của tàu để hạ cánh xuống Mặt Trăng.

torch, torch.nn, torch.optimgym đã được import sẵn trong Bài tập của bạn.

Bài tập này là một phần của khóa học

Deep Reinforcement Learning bằng Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Khởi tạo môi trường Lunar Lander trong gym (LunarLander-v2).
  • Định nghĩa một lớp biến đổi tuyến tính duy nhất, với kích thước đầu vào dim_inputs và kích thước đầu ra dim_outputs.
  • Khởi tạo Mạng Nơ-ron với kích thước đầu vào 8 và kích thước đầu ra 4.
  • Cung cấp các tham số của mạng cho bộ tối ưu Adam.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Initiate the Lunar Lander environment
env = gym.____

class Network(nn.Module):
    def __init__(self, dim_inputs, dim_outputs):
        super(Network, self).__init__()
        # Define a linear transformation layer 
        self.linear = ____
    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# Instantiate the network
network = ____

# Initialize the optimizer
optimizer = optim.Adam(____, lr=0.0001)

print("Network initialized as:\n", network)
Chỉnh sửa và Chạy Mã