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.optim và gym đã được import sẵn trong Bài tập của bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Deep Reinforcement Learning bằng Python
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_inputsvà kích thước đầu radim_outputs. - Khởi tạo Mạng Nơ-ron với kích thước đầu vào
8và kích thước đầu ra4. - 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)