여기에 있는 코드 참조.. 책은 “파이썬과 케라스로 배우는 강화학습” 내용. Monte Carlo Method의 코드가 설명되어 있지 않아, python 디버그로 그 결과를 잠깐 살폈다. 메인 코드. # 메인 함수 if __name__ == “__main__”: env = Env() agent = MCAgent(actions=list(range(env.n_actions))) for episode in range(1000): state = env.reset() action = agent.get_action(state) while True: env.render() # 다음 상태로 이동…… Monte Carlo Method 코드 분석 계속 읽기
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스토리지의 모든 경우를 python permutation으로 구현
스토리지의 모든 경우를 python으로 출력하기 스토리지의 모든 경우를 python으로 구현하여, 모든 경우에 대한 행동할 값을 테이블로 작성이 가능하다. 이후 중복된 데이터를 엑셀로 정리가 가능하다. 각 경우에 대한 값을 입력으로 보고, 어떻게 행동할 지를 출력으로 임의로 작성하면 X->Y의 관계를 가르칠 수 있다. 스토리지의 상황 라인 프로그램을 작성하다 보면, 모든 경우에서 어는 부분을 처리해주는 부분이 없어 중단되는…… 스토리지의 모든 경우를 python permutation으로 구현 계속 읽기
텐서플로우 링크 모음
iris 분류 방법 http://tneal.org/post/tensorflow-iris/TensorFlowIris/
matplotlib를 터미널 환경에서 사용하기
집에 있는 서버에 tensorflow가 설치되어 있는데, ssh로 접속하여 실행한다. 결과물이 텍스트같이 터미널로 표시되면 볼수 있는데 그림으로 표시되면 터미널에 표시가 안된다. Traceback (most recent call last): File “imagetran.py”, line 13, in <module> plt.imshow(image) File “/home/now0930/anaconda2/envs/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/pyplot.py”, line 3010, in imshow ax = gca() File “/home/now0930/anaconda2/envs/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/pyplot.py”, line 928, in gca return gcf().gca(**kwargs) File “/home/now0930/anaconda2/envs/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/pyplot.py”, line 578, in gcf…… matplotlib를 터미널 환경에서 사용하기 계속 읽기