使用 SEBasicBlock 的 DQN 网络结构实现 - 深度强化学习

使用 SEBasicBlock 的 DQN 网络结构实现 - 深度强化学习

本文将介绍如何构建一个基于 SEBasicBlock 的 DQN 网络结构，并提供代码示例。该网络结构结合了 SE 注意力机制，能够提升模型的性能。

DQN 网络结构

class DQN(nn.Module):
    def __init__(self, in_planes, outputs, stride=1, hidden_size=128):
        super(DQN, self).__init__()
        # self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_planes, out_channels=256, kernel_size=3,
        #                          stride=stride, padding=1, bias=False)
        # self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=256, out_channels=128, kernel_size=3,
        #                          stride=stride, padding=1, bias=False)
        # self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=128, out_channels=64, kernel_size=3,
        #                          stride=stride, padding=1, bias=False)
        # # self.fc1 = nn.Linear(1568,64)

################################################
        ## 残差+ se注意力 ##
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        self.conv1 = self._make_layer(SEBasicBlock, in_planes, 256, 2, stride=stride)
        self.conv2 = self._make_layer(SEBasicBlock, 256, 128, 2, stride=stride)
        self.conv3 = self._make_layer(SEBasicBlock, 128, 64, 2, stride=stride)

        # self.fc2 = nn.Linear(64, 128)
        # self.fc3 = nn.Linear(128, 256)
        # self.val_hidden = nn.Linear(256, 128)
        # self.adv_hidden = nn.Linear(256, 128)
        # self.val = nn.Linear(128, 1)
        # self.adv = nn.Linear(128, outputs)
        start_time=time.time()
        self.fc1 = nn.Linear(64*4*4, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 256)
        self.val_hidden = nn.Linear(256, 128)
        self.adv_hidden = nn.Linear(256,128)
        self.val = nn.Linear(128, 1)
        self.adv = nn.Linear(128, outputs)
        end_time=time.time()

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.conv3(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        val = F.relu(self.val_hidden(x))
        adv = F.relu(self.adv_hidden(x))
        val = self.val(val)
        adv = self.adv(adv)
        return val, adv

如何调用该网络结构

可以通过以下方式调用该网络结构：

1. 导入必要的库和模块：

import torch.nn as nn
from SEBasicBlock import SEBasicBlock
from DQN import DQN

2. 定义输入和输出的大小：

in_planes = 3 # 输入图片的通道数
outputs = 10 # 输出的类别数

3. 创建一个 DQN 类的实例：

model = DQN(in_planes, outputs)

4. 将数据传递到模型中：

x = torch.randn(1, in_planes, 32, 32) # 创建一个输入张量
output = model(x) # 计算模型的输出

总结

本文介绍了如何构建一个基于 SEBasicBlock 的 DQN 网络结构。该网络结构结合了 SE 注意力机制，能够提升模型的性能。您可以根据自己的需求进行修改和调整。