Exponenta Banner
exponenta event banner

inspectTrainingResult

Постройте учебную информацию от предыдущего сеанса обучения

свернуть все на странице

    Синтаксис

    inspectTrainingResult(trainResults)
    inspectTrainingResult(agentResults)

    Описание

    По умолчанию, train функция показывает процесс обучения и приводит к менеджеру по Эпизоду во время обучения. Если вы конфигурируете обучение не показать, что менеджер по Эпизоду или вы закрываете менеджера по Эпизоду после обучения, можно просмотреть учебные результаты с помощью inspectTrainingResult функция, которая открывает менеджера по Эпизоду. Можно также использовать inspectTrainingResult просмотреть обучение заканчивается для агентов, сохраненных во время обучения.

    пример

    inspectTrainingResult(trainResults) открывает менеджера по Эпизоду и строит обучение, следует из предыдущего сеанса обучения.

    пример

    inspectTrainingResult(agentResults) открывает менеджера по Эпизоду и строит обучение, следует из ранее сохраненной структуры агента.

    Примеры

    свернуть все

    Скрипт Open Live Script

    В данном примере примите, что вы обучили агента в Обучать Агенте Обучения с подкреплением в примере Среды MDP и впоследствии закрыли менеджера по Эпизоду.

    Загрузите учебную информацию, возвращенную train функция.

    load mdpTrainingStats trainingStats

    Вновь откройте менеджера Эпизода этого сеанса обучения.

    inspectTrainingResult(trainingStats)

    Скрипт Open Live Script

    В данном примере загрузите среду и агента для Обучать Агента Обучения с подкреплением в примере Среды MDP.

    load mdpAgentAndEnvironment

    Задайте опции для обучения агент. Сконфигурируйте SaveAgentCriteria и SaveAgentValue опции, чтобы сохранить всех агентов с вознаграждением, больше, чем или равный 13.

    trainOpts = rlTrainingOptions;
trainOpts.MaxStepsPerEpisode = 50;
trainOpts.MaxEpisodes = 50;
trainOpts.Plots = "none";
trainOpts.SaveAgentCriteria = "EpisodeReward";
trainOpts.SaveAgentValue = 13;

    Обучите агента. Во время обучения, когда эпизод имеет вознаграждение, больше, чем или равный 13, копия агента сохранена в savedAgents папка.

    rng('default') % for reproducibility
trainingStats = train(qAgent,env,trainOpts);

    Загрузите учебные результаты для одного из сохраненных агентов. Эта команда загружает и агента и структуру, которая содержит соответствующие учебные результаты.

    load savedAgents/Agent30

    Представление обучение следует из сохраненной структуры результата агента.

    inspectTrainingResult(savedAgentResultStruct)

    Менеджер по Эпизоду показывает процессу обучения до эпизода, в котором агент был сохранен.

    Входные параметры

    свернуть все

    Данные об эпизоде тренировки в виде структуры или массива структур, возвращенного train функция.

    Сохраненный агент заканчивается в виде структуры, ранее сохраненной train функция. train функция сохраняет агентов, когда вы задаете SaveAgentCriteria и SaveAgentValue опции в rlTrainingOptions объект используется во время обучения.

    Когда вы загружаете сохраненного агента, агент и его учебные результаты добавляются к рабочей области MATLAB® как saved_agent и savedAgentResultStruct, соответственно. Чтобы отобразить обучающие данные на графике для этого агента, используйте следующую команду.

    inspectTrainingResult(savedAgentResultStruct)

    Для обучения мультиагента, savedAgentResultStruct содержит поля структуры учебными результатами для всех обученных агентов.

    Смотрите также

    Функции

    Темы

    Введенный в R2021a

    Документация Reinforcement Learning Toolbox

    Поддержка