L1 Loss、平均绝对误差（MAE） 当torch.nn.L1Loss的参数reduction选择’sum’时即为L1 loss； 当选择 ‘mean’ 或’none’时，即为MAE。 公式如下： MAE=1n∗∑i=1n∣yi−yip∣MAE = \frac{1}{n} * \sum\limits_{i = 1}^n {\left| {{y_i} – y_i^p} \right|}MAE=n1​∗i=1∑n​∣yi​−yip​∣ L1=∑i=1n∣yi−yip∣L1 = \sum\limits_{i = 1}^n {\left| {{y_i} – y_i^p} \right|}L1=i=1

输入计算表达式，输出结果. 支持在运算符枚举类增加新的的自定义运算符，以及自定义运算的实现

基于开源框架dreamer-cms 的linux服务器部署方案

梦想控制 注意：检出的代码，该代码同时支持Atari和DMControl环境。 在TensorFlow 2中快速简单地实现Dreamer代理。 如果您认为此代码有用，请在您的论文中参考： @article{hafner2019dreamer, title={Dream to Control: Learning Behaviors by Latent Imagination}, author={Hafner, Danijar and Lillicrap, Timothy and Ba, Jimmy and Norouzi, Mohammad}, journal={arXiv preprint arXiv:1912.01603}, year={2019} } 方法 Dreamer学习了一个可以在紧凑的特征空间中进行预测的世界模型。从想象的特征序列中，它学习了策略和状态值功能