为什么float类型会四舍五入而int类型就会直接截断呢?

比如说输出%.2f的时候会四舍五入到百分位,但两个int值相除的时候会直接截断到整数位。想知道这个在内存里的原理是什么?是会把小数部分转化为十进制数,然后判断千分位的数字和5相比的大小吗?

c

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有没有人知道啊?求教!

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关于使用深度强化学习Actor-Critic算法玩gym库中CartPole游戏不收敛的问题,高分悬赏。

小弟最近在自学深度强化学习,看的莫烦大佬的视频。其中有一个用AC算法玩gym库中CartPole的游戏实例,自己写的代码不知为何不能够收敛。考虑到自己自己写的程序中将AC网络写到一个类里去了,尝试过在A网络训练时截断C网络的梯度反向传播防止干扰,但还是不收敛。 小弟小白初学者自己瞎琢磨的,实在找不出原因,高分悬赏,希望大佬们能解惑。代码如下,其中有两个文件,一个是用以运行的主程序,另一个是主程序要调用的类,大佬们跑一下试试。 另外,真心诚意提问,请勿复制粘贴答非所问。 ``` ########主程序:AC_RL_run_this########## import gym from AC_RL_brain import ACNetwork def run_game(): step = 0 for episode in range(100000): episode_reward = 0 observation = env.reset() while True: if episode_reward > 20: env.render() action = RL.choose_action(observation) observation_, reward, done, _ = env.step(action) if done: reward = -20 RL.C_learn(observation, reward, observation_) RL.A_learn(observation, action) episode_reward += reward if done: break observation = observation_ step += 1 print('%d回合总回报:%f' % (episode, episode_reward)) print('game over') env.close() if __name__ == '__main__': env = gym.make('CartPole-v0') env.seed(1) RL = ACNetwork( n_actions=env.action_space.n, n_features=env.observation_space.shape[0], gamma=0.95, A_lr=0.001, C_lr=0.01, ) run_game() ########需要调用的类:AC_RL_brain########## import tensorflow as tf import numpy as np np.random.seed(2) tf.set_random_seed(2) # reproducible class ACNetwork: def __init__( self, n_actions, n_features, gamma, A_lr, C_lr, ): self.n_actions = n_actions self.n_features = n_features self.gamma = gamma self.A_lr = A_lr self.C_lr = C_lr self.td_error_real = 0 self._build_net() self.sess = tf.Session() self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) def _build_net(self): # placeholder self.s = tf.placeholder(tf.float32, [1, self.n_features], "state") self.v_ = tf.placeholder(tf.float32, [1, 1], "v_next") self.r = tf.placeholder(tf.float32, None, 'r') self.a = tf.placeholder(tf.int32, None, "act") # A_net l1_A = tf.layers.dense( inputs=self.s, units=20, # number of hidden units activation=tf.nn.relu, kernel_initializer=tf.random_normal_initializer(0., .1), # weights bias_initializer=tf.constant_initializer(0.1), # biases ) self.acts_prob = tf.layers.dense( inputs=l1_A, units=self.n_actions, # output units activation=tf.nn.softmax, # get action probabilities kernel_initializer=tf.random_normal_initializer(0., .1), # weights bias_initializer=tf.constant_initializer(0.1), # biases ) self.log_prob = tf.log(self.acts_prob[0, self.a]) self.exp_v = tf.reduce_mean(self.log_prob * self.td_error_real) # advantage (TD_error) guided loss self.train_op_A = tf.train.AdamOptimizer(self.A_lr).minimize(-self.exp_v) # minimize(-exp_v) = maximize(exp_v) # C_net l1_C = tf.layers.dense( inputs=self.s, units=20, # number of hidden units activation=tf.nn.relu, # None # have to be linear to make sure the convergence of actor. # But linear approximator seems hardly learns the correct Q. kernel_initializer=tf.random_normal_initializer(0., .1), # weights bias_initializer=tf.constant_initializer(0.1), # biases ) self.v = tf.layers.dense( inputs=l1_C, units=1, # output units activation=None, kernel_initializer=tf.random_normal_initializer(0., .1), # weights bias_initializer=tf.constant_initializer(0.1), # biases ) self.td_error = self.r + self.gamma * self.v_ - self.v self.loss = tf.square(self.td_error) # TD_error = (r+gamma*V_next) - V_eval self.train_op_C = tf.train.AdamOptimizer(self.C_lr).minimize(self.loss) def choose_action(self, s): s = s[np.newaxis, :] probs = self.sess.run(self.acts_prob, {self.s: s}) # get probabilities for all actions return np.random.choice(np.arange(probs.shape[1]), p=probs.ravel()) # return a int def A_learn(self, s, a): s = s[np.newaxis, :] feed_dict = {self.s: s, self.a: a} _, exp_v = self.sess.run([self.train_op_A, self.exp_v], feed_dict) def C_learn(self, s, r, s_): s, s_ = s[np.newaxis, :], s_[np.newaxis, :] v_ = self.sess.run(self.v, {self.s: s_}) self.td_error_real, _ = self.sess.run([self.td_error, self.train_op_C], {self.s: s, self.v_: v_, self.r: r}) ```

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