Ich versuche, ein sehr primitives, verstärktes Lernmodell auf Tensorflow zu machen. Obwohl es relativ klein ist, dauert eine einzelne Iteration ~ 6-7 Sekunden.
Nach der Profilierung des gesamten angegebenen Codes habe ich gesehen, dass das Modell.Predict () so viel Zeit in Anspruch nimmt:
Profiler -Ergebnisse
Anfangs dachte ich, ich müsste nur bei GPU berechnen, aber nach zwei Tagen verschwendete ich, um dies zu tun, nichts hat sich wirklich geändert. ? p>
python:3.10
TensorFlow: 2.10 < /p>
Bitte sagen Sie mir, ob ich vergessen habe, einige wichtige Informationen anzugeben < / P>
Ich versuche, ein sehr primitives, verstärktes Lernmodell auf Tensorflow zu machen. Obwohl es relativ klein ist, dauert eine einzelne Iteration ~ 6-7 Sekunden.[code] def build_model(): model = keras.Sequential([ layers.Input(shape=(400,)), layers.Dense(128, activation="relu"), layers.Dense(128, activation="relu"), layers.Dense(3) ]) model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss="huber") return model
for state, action, reward, next_state, done in batch: target = reward if not done: target += self.gamma * np.max(self.target_model.predict(np.array([next_state]), verbose=0))
if self.epsilon > self.epsilon_min: self.epsilon *= self.epsilon_decay
def update_target_model(self): self.target_model.set_weights(self.model.get_weights()) [/code] Nach der Profilierung des gesamten angegebenen Codes habe ich gesehen, dass das Modell.Predict () so viel Zeit in Anspruch nimmt: Profiler -Ergebnisse Anfangs dachte ich, ich müsste nur bei GPU berechnen, aber nach zwei Tagen verschwendete ich, um dies zu tun, nichts hat sich wirklich geändert. ? p> python:3.10 TensorFlow: 2.10 < /p> Bitte sagen Sie mir, ob ich vergessen habe, einige wichtige Informationen anzugeben < / P>
Ich versuche, ein sehr primitives, verstärktes Lernmodell auf Tensorflow zu machen. Obwohl es relativ klein ist, dauert eine einzige Iteration ~ 6-7 Sekunden.
def build_model():
model =...
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Originalcode:
std::vector...