注意:本文下载的tensoflow/model版本比较旧,是18年的版本,现在github上有更新,对代码和文件结构进行了一定的优化,因此下文的流程使用起来可能会与最新版本有所差异,大家要根据官方介绍灵活设置 1 源代码测试 1.1 环境配置 环境:tensorflow-gpu:1.9(注意要选择1.9的版本,测试过1.7版本的在最后一步模型转化时会有问题),python3.6 下载git
前言: 已入强化学习一个学期了,发现自己急需一个物理环境来进行训练机器人,前前后后参考过过许多环境,但是最后选择了Unity3D,这是因为其足够简单,不用费很大的功夫就可以建立一个简易的机器人,只需要编写C#脚本和tensoflow进行通讯,立马就可以生成一个模型。对于这点,之前我找过资料看是否unity 支持python脚本,国外一老哥介绍了方法,但是我的电脑在安装一些内容时就出错,当我确定
Tensorflow中的变量就是一个放在内存中的tensor结构,用于在计算过程中保存数据,变量的数值可以保存到文件中,也可以从文件中读取 1.变量的初始化 import tensorflow as tf Weights=tf.Variable(tf.random_normal([3,2],stddev=0.35),name="weights"
在Tensorflow中所有的数据都是使用tensor来描述的,不管是变量,常量,placeholder等都是一个tensor,tensor的中文翻译是张量,也就是我们在进行tensorflow编程的时候所有的输入输出都是一个tensor,这一点非常重要的。 下图是Tensorflow官方文档中的说明 从中可以看出我们
得益于神经网络崛起,卷积成为近些年大热的数学词汇,不再只是待在信号处理这门要命的课程之中。 关于卷积在图像处理中的应用,操作部分看上图就明白了:假设输入图像的大小为 5 x 5,局部感受野(或称卷积核)的大小为 3 x 3,那么输出层一个神经元所对应的计算过程如上图所示。动态一点的话也可以看下面的动图。 &nb
在做图像语言分隔的时候,我们往往需要计算出像素精确度,交并比等值来评估我们的算法或者神经网络的表现。本篇文章着重介绍如何用numpy实现像素精确度、平均像素精确度、平均交并比和加权的交并比的计算。 在正式开始之前需要先掌握几个numpy的函数和编程技巧。 bincount函数 功能:实现个数的统计。 示例:假设有numpy数组: &nb
强化学习实战-训练DDPG智能体进行自适应巡航 此示例显示了如何在Simulink®中训练用于确定性巡航控制(ACC)的深度确定性策略梯度(DDPG)智能体。 Simulink模型 此示例的强化学习环境是车辆和领头车的简单纵向动力学。训练的目标是通过控制纵向加速度和制动,使自车辆以设定的速度行驶,同时保持与领先车的安全距离。 指定两辆车的初始位置和速度。 x0_lead = 5
强化学习实战-训练PPO智能体完成自动泊车 在此示例中,通过自动泊车算法执行一系列操作,同时感应并避开狭窄空间中的障碍物。 它在自适应MPC控制器和RL智能体之间切换,以完成停车操作。 MPC控制器以恒定速度沿参考路径移动车辆,而算法则搜索空的停车位。 找到一个地点后,RL智能体会接管并执行预先训练的停车操作。 控制器可以获取有关环境(停车场)的先验知识,包括空旷地点和停放的车辆的位置。
强化学习实战-训练PPO智能体控制火箭着陆 环境 在此示例中,环境是一个3自由度火箭,以质量为圆盘表示。 火箭有两个推进器用于前进和旋转运动。 重力垂直向下作用,没有空气动力阻力。 训练的目标是使机器人在指定位置着陆。对于这个环境:1.火箭的运动的范围是X(水平轴)从-100到100米,Y(垂直轴)从0到120米。2.目标位置为(0,0)米,目标方向为0弧度。3.每个推进器施加的最大推力为8.5
简介 随着人工智能技术的迅速发展,移动机器人导航在拥挤的行人环境中有许多重要的应用,如医院、商场和食堂。在这些人群密集的场景中,安全高效地引导机器人是一个至关重要但仍然具有挑战性的问题。 目前的解决方案可以分为两类:基于模型的和基于学习的。基于模型的方法主要是利用社交交互的显式模型来扩展现有的多智能体碰撞避免解决方法。然而,模型参数需要针对不同的应用
mnist是在图像机器学习占据“Hello World”地位的库。下载地址如下:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ train-images-idx3-ubyte(训练集数据,存放训练图像的集合) train-labels-idx1-ubyte(训练集标签,存放训练图像属于1~9中的哪一个) t10k-images-idx3-ubyte(测试集数据,存放测试图
上一篇文章:深度学习2—任意结点数的三层全连接神经网络 距离上篇文章过去了快四个月了,真是时光飞逝,之前因为要考博所以耽误了更新,谁知道考完博后之前落下的接近半个学期的工作是如此之多,以至于弄到现在才算基本填完坑,实在是疲惫至极。 上篇文章介绍了如何实现一个任意结点数的三层全连接神经网络。本篇,我们将利用已经写好的代码,搭建一个输入层、隐含层、输出层分别为784
我们继续上一篇文章pybullet杂谈 :使用深度学习拟合相机坐标系与世界坐标系坐标变换关系(一),在上一篇文章中,我们完成了物体世界坐标系和相机坐标系的坐标对应关系的数据,以及数据的存取和物体轮廓中心在相机坐标系中的识别等任务,今天的任务就是使用世界坐标系和相机坐标系的坐标数据,通过神经网络来拟合两个坐标系之间的变换关系。 首先要思考以下这个神经网络结构该怎么设计?
ray的强大不仅在于他是分布式计算框架,更是因为有RLLib和tune的加持。tune的使用上一节我们已经讲了,这一节我们来看一下RLLib的使用。虽然后讲的rllib,但是真正训练的时候,还是tune使用的多,因为它调节超参数是很方便的,而rllib不具有自动调节超参数的能力。 在使用rllib之前,需要使用命令 pip install ray[rllib] &
超参数的设置对强化学习算法的训练效果起着非常重要的作用,如果超参数没有调整好,可能非常好的网络结构和强化学习算法也发挥不出优势。超参数的调整是一项非常困难又略带玄学的工作,好在ray的tune能自动帮我们进行超参数的调整,找到最优的超参数。 下面我们通过例子来看一下tune的使用。 在开始使用之前,需要通过 pip install ray[tune] &nb
目前训练强化学习智能体需要越来越多的数据和算力,分布式计算是加快训练过程的重要一环。Ray(RLlib)是由UC Berkeley’s RISE Lab在2017年发布,目前已经成为强化学习训练中使用最广泛的分布式框架以及性能最好的强化学习计算框架。下图是我在facebook发起的一个投票,虽然样本总量很少,但是ray(RLliib)得到了最高票。
上一篇文章:深度学习1—最简单的全连接神经网络 我们完成了一个三层(输入+隐含+输出)且每层都具有两个节点的全连接神经网络的原理分析和代码编写。本篇文章将进一步探讨如何把每层固定的两个节点变成任意个节点,以方便我们下一篇文章用本篇文章完成的网络来训练手写字符集“mnist”。 对于前向传播,基本上没有什么变化,就不用说了。主要看看后向传播的梯度下
本文有一部分内容参考以下两篇文章: 一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation 神经网络 最简单的全连接神经网络如下图所示(这张图极其重要,本文所有的推导都参照的这张图,如果有兴趣看推导,建议保存下来跟推导一起看): 它的前向传播计算过程非常简单,这里先讲一下:
目录: 一、IMDb电影评论数据预处理 二、词袋模型应用 三、文本数据清洗 四、模型训练:逻辑回归 五、核外学习:大规模数据应用 六、潜在狄氏分配(LDA)主题建模 首先祝各位读者朋友新春快乐,牛年大吉,学习工作顺利! 刚好过年,这篇文章耽搁了快一个星期啦,今天赶紧梳理一下之前的思路,完成任务! &nbs
前面一篇文章我们介绍了怎么在win10下搭建Yolo v3的开发环境。 这篇文章我们将着重介绍YOLO动态链接库的编译,还有如何正确的使用编译出来的Yolo动态链接库进行目标的识别。 首先是编译,对应的工程是“yolo_cpp_dll.sln”,其环境的配置跟上篇文章所讲的“darknet.sln”可以说完全一样,因此不再赘述。需要注意的是这里我们直接编译“re
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