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详细分析莫烦DQN代码 Python入门，莫烦是很好的选择，快去b站搜视频吧！ 作为一只渣渣白，去看了莫烦的强化学习入门， 现在来回忆总结下DQN，作为笔记记录下来。 主要是对代码做了详细注释 DQN有两个网络，一个eval网络，一个target网络，两个网络结构相同，只是target网络的参数在一段时间后会被eval网络更新。 maze_env.py是环境文件，建立的是一个陷阱游戏的环境，就不用细分析了。 RL_brain.py是建立网络结构的文件： 在类DeepQNetwork中，有五个函数： n_actions 是动作空间数，环境中上下左右所以是4，n_features是状态特征数，根据

数据加载分为加载torchvision.datasets中的数据集以及加载自己使用的数据集两种情况。 torchvision.datasets中的数据集 torchvision.datasets中自带MNIST，Imagenet-12，CIFAR等数据集，所有的数据集都是torch.utils.data.Dataset的子类，都包含 _ _ len _ （获取数据集长度）和 _ getItem _ _ （获取数据集中每一项）两个子方法。 Dataset源码如上，可以看到其中包含了两个没有实现的子方法，之后所有的Dataet类都继承该类，并根据数据情况定制这两个子方法的具体实现。 因此当我们需

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