如何调用PyTorch DQN网络结构

你可以按照以下步骤调用该网络结构:

1. 导入必要的库:

import torch
import torch.nn as nn

2. 创建一个 DQN 对象:

model = DQN(in_planes=4, outputs=2, stride=1, hidden_size=128)

这里的 'in_planes' 是输入图像的通道数，'outputs' 是模型输出的数量，'stride' 是卷积层的步长，'hidden_size' 是隐藏层的大小。

3. 将输入数据传递给模型:

input_data = torch.randn([1, 4, 84, 84])
output = model(input_data)

这里的 'input_data' 是一个随机生成的大小为 [1, 4, 84, 84] 的张量，它代表着一个 84x84 的 RGB 图像。

4. 处理模型的输出:

print(output)

输出应该类似于:

tensor([[-0.0211,  0.0325]], grad_fn=<AddmmBackward>)

这里的输出是一个大小为 [1, 2] 的张量，它代表着模型的两个输出值。