运行我们的强化学习代理 - 使用 Carla 和 Python 的自动驾驶汽车 第 5 部分
这段文字主要介绍了在使用 TensorFlow 和 Keras 进行强化学习训练之前，如何设置环境和参数。主要内容包括：导入必要的库： 导入 TensorFlow、Keras 和 threading 库。设置主循环： 定义主循环，并设置 FPS（每秒帧数）为 60，以及初始奖励值。设置随机种子： 为随机数生成器设置种子，确保训练过程的可重复性。设置 GPU 内存分配： 通过 tf.co...
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这段文字主要介绍了在使用 TensorFlow 和 Keras 进行强化学习训练之前，如何设置环境和参数。
主要内容包括：
- 导入必要的库： 导入 TensorFlow、Keras 和 threading 库。
- 设置主循环： 定义主循环，并设置 FPS（每秒帧数）为 60，以及初始奖励值。
- 设置随机种子： 为随机数生成器设置种子，确保训练过程的可重复性。
- 设置 GPU 内存分配： 通过
tf.config.experimental.set_memory_growth函数，限制每个模型使用的 GPU 内存比例，避免占用过多内存导致系统崩溃。 - 设置 TensorFlow 会话配置： 使用
tf.compat.v1.ConfigProto设置 TensorFlow 会话配置，并将之前设置的 GPU 内存分配选项传递给它。
总结：
这段文字详细介绍了在使用 TensorFlow 和 Keras 进行强化学习训练之前，如何设置环境和参数，以便确保训练过程顺利进行，并能够有效地利用 GPU 资源。
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