小编Man*_*ing的帖子

我是强化学习的完全新手,并一直在寻找一个框架/模块,以轻松导航这个危险的地形.在我的搜索中,我遇到了两个模块keras-rl和OpenAI GYM.

我可以让他们两个在他们的WIKI上共享的示例上工作,但是它们带有预定义的环境,并且几乎没有关于如何设置我自己的自定义环境的信息.

如果有人能指出我的教程,或者只是向我解释如何设置非游戏环境,我真的很感激？

我有一个非常基本的查询。我制作了 4 个几乎相同的（差异是输入形状）CNN，并在连接到完全连接层的前馈网络时将它们合并。

几乎相同的 CNN(s) 的代码：

model3 = Sequential()
model3.add(Convolution2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same', 
                                     input_shape=(batch_size[3], seq_len, channels)))
model3.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model3.add(Dropout(0.1))
model3.add(Convolution2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model3.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model3.add(Flatten())

但是在张量板上，我看到所有的 Dropout 层都是相互连接的，并且 Dropout1 的颜色与 Dropout2、3、4 等颜色不同，它们都是相同的颜色。

我在keras中有两个经过训练的模型,我希望将一个模型叠加在另一个上面以形成一个单一模型.我想这样做是为了将训练有素的模型合二为一.

我认为merge(Merge)用于水平堆叠模型,而我想垂直堆栈keras功能API模型.

PS:输出1的形状与输入2相同