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import random
import torch
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class ReplayMemory(object):
def __init__(self, capacity):
self.capacity = capacity
self.memory = []
self.position = 0
def push(self, transition):
"""Saves a transition."""
if len(self.memory) < self.capacity:
self.memory.append(None)
self.memory[self.position] = transition
self.position = (self.position + 1) % self.capacity
def sample(self, batch_size):
return random.sample(self.memory, batch_size)
def __len__(self):
return len(self.memory)
################################################################################
################################################################################
def selectAction(network, state, ts):
sample = random.random()
if sample > .2:
with torch.no_grad():
return ts[max(torch.nn.functional.softmax(network(state), dim=1))].name
else:
return ts[random.randrange(len(ts))].name
################################################################################