a2c를 keras로 사용하려면 loss function을 새롭게 정의해야 한다. 보통 fit으로 넘어오는 인자가 input, output 각 한 개씩 사용한다. input이나 output으로 파라미터를 넘길 때 advantage를 같이 넘겨야 한다. tensorflow 1.x에서는 이게 꼼수로 되었는데, 2.x로 올라오면서 안된다. 아래 보면 actor loss가 0으로 고정되어 있다. 입력 파라미터를 넘길 때 리스트로 2개를 넘길 수 있다. input = [input, advantage]…… A2C keras로 구현(updated, 완성) 계속 읽기
blas gemm launch failed tensorflow 2.0
전에 어떻게 해결했는지 모르겠지만, gtx 1060에 model prediction 을 실행하면 BLAS GEMM 어쩌구 나온다. 아래와 같이 cuda 버전 문제이다. apt-get purge libcublas10 libcublas-dev apt-get install libcublas10=10.2.1.243-1 libcublas-dev=10.2.1.243-1 cuda-libraries-10-1 cuda-libraries-dev-10-1 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/37233
백제문화 단지
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강화학습으로 훈련한 스토리지(experience replay)
전 방법으로 학습되지 않아, expirence replay를 끼워 넣었다. 한 state, action 세트를 학습하면 다른 케이스를 잘 학습하지 못했다. 대차가 뒤쪽에 들어간 경우 문제를 풀지 못해, 매 reset 시점 typeA 대차를 뒤쪽에 있을 확률을 키워 학습했지만 잘 안되었다. batch로 한 번에 여러 케이스를 학습해야 잘 되었다. 역시 누군가 뚫은 길을 가는게 쉽다. experience repaly로 한번에 1,000개씩…… 강화학습으로 훈련한 스토리지(experience replay) 계속 읽기
강화학습으로 훈련한 스토리지
스토리지에 강화 학습을 적용했다. 스토리지 상황은 2개 열 * 3개 행 = 6개 셀을 가지고 있다. 처음 셀(X1/Y2, X2/Y2, X3/Y2)에만 대차를 넣고 뺄 수 있다. 스토리지7에서 스토리지3, 4, 5으로 대차를 이동할 때 putX라 하고, 스토리지 3, 4, 5에서 스토리지 6으로 대차를 이동할 때 getX라 했다. 스토리지 7에서 스토리지 6으로 바로 가는 조건을 getX3Y3로 했다. 종료…… 강화학습으로 훈련한 스토리지 계속 읽기