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env:将env中例化的agent发送到sequence

时间: 2023-09-01 10:08:46 浏览: 175
好的,假设您在使用SystemVerilog中的UVM框架。要将UVM环境中实例化的agent发送到sequence,您需要遵循以下步骤: 1. 在您的UVM环境中,为每个agent实例化一个句柄。 2. 在您的sequence中,通过这些句柄来访问agent。 3. 在sequence中,通过这些句柄来调用agent中的任务和函数。 以下是一个示例代码片段,用于将UVM环境中实例化的agent发送到sequence中: ```systemverilog class my_sequence extends uvm_sequence#(my_sequence_item); my_agent agent1; my_agent agent2; function void pre_body(); super.pre_body(); agent1 = env.agent1; agent2 = env.agent2; endfunction task body(); my_sequence_item item; agent1.my_task(); item = agent2.my_function(); // ... do something with item ... endtask endclass ``` 在上面的代码中,我们首先为每个agent实例化了一个句柄(即`agent1`和`agent2`)。在`pre_body()`函数中,我们使用`env`句柄来访问UVM环境中实例化的agent。然后,在`body()`任务中,我们使用这些句柄来调用agent中的任务和函数(即`my_task()`和`my_function()`)。
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File "E:/ML/PythonFiles/ML/Double DQN.py", line 82, in update states = torch.FloatTensor(np.array(states)) ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (64,) + i 出现这个错误是是什么原因, 整体代码在下面 import torch import gym import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np from collections import deque import random BTACH_SIZE = 64 GAMMA = 0.99 EPSILON_START = 1.0 EPSILON_END = 0.01 EPSILON_DECAY = 0.995 TARGET_UPDATE = 10 MEMORY_SIZE = 10000 LEARNING_RATE = 0.001 HIDDEN_SIZE = 64 UPDATE_FRE = 100 EPISODES = 500 class QNetwork(nn.Module): def __init__(self, state_size, action_size, hidden_size): super(QNetwork, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(state_size, hidden_size) self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, action_size) def forward(self, x): x = torch.relu(self.fc1(x)) x = torch.relu(self.fc2(x)) return self.fc3(x) class ReplayBuffer: def __init__(self, capacity): self.buffer = deque(maxlen=capacity) def push(self, state, action, reward, next_state, done): self.buffer.append((state, action, reward, next_state, done)) def sample(self, bach_size): return random.sample(self.buffer, bach_size) def __len__(self): return len(self.buffer) class Agent: def __init__(self, env): self.env = env self.state_size = env.observation_space.shape[0] self.action_size = env.action_space.n self.eval_net = QNetwork(self.state_size, self.action_size, HIDDEN_SIZE) self.target_net = QNetwork(self.state_size, self.action_size, HIDDEN_SIZE) self.target_net.load_state_dict(self.eval_net.state_dict()) self.optimizer = optim.Adam(self.eval_net.parameters(), lr=LEARNING_RATE) self.buffer = ReplayBuffer(MEMORY_SIZE) self.batch_size = BTACH_SIZE

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