Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- intelligence_du_pendule_de_furuta [2022/05/24 19:17] – [Moyenne des récompenses] serge
+++ intelligence_du_pendule_de_furuta [2024/12/10 16:05] (Version actuelle) – Benjamin Labomedia
@@ Ligne 49: / Ligne 49: @@
 source mon_env/bin/activate
 python3 -m pip install -r requirements.txt
+</code>
+=====Petit Pendule de Furuta=====
+====Version tout en python====
+Au bout de très longs apprentissages, le maître a fini par comprendre que pigpio empilait les callbacks à traiter ce qui décalait l'apprentissage par rapport au pendule réel.\\
+Le codeur du balancier de 4 000 points crée 16 000 callbacks. En estimant la vitesse de rotation du balancier à 1 tour par seconde, la fréquence d'appel du callback est de 16 000 Hz.\\
+Le moteur a un codeur de 1 000 points: le même calcul ajoute 4 000 Hz.\\
+Les gpio d'une Pi ne peuvent pas tourner à plus de 20 000 Hz: [[https://atman-iot.com/blog/raspberry-pi-benchmark/|Can the Raspberry pi acquire high frequency signals?]]
+Les vitesses de rotation sont plus rapides que 1 tour/seconde: la Pi prend alors du retard.
+Le codeur de 4 000 points a été remplacé par un codeur de 1 000 points, qui est grandement suffisant: les frottements ne permettent pas d'apprécier la position du points zéro à mieux que +- 1 ou 2 points.
+===Training avec "best"===
+La méthode training_best de train_test.py est étrange: la doc n'est pas claire, ça ne finit jamais, il y a un message d'erreur au lancement assez obscure.
+<code python>
+eval_callback = EvalCallback(self.env,
+                                     best_model_save_path=self.best_model_save_path,
+                                     log_path=self.logdir,
+                                     eval_freq=500,
+                                     deterministic=True,
+                                     render=False)
 </code>
@@ Ligne 55: / Ligne 78: @@
 ====Installation, utilisation====
 tensorboard est dans les requirements.\\
-Voir **[[https://github.com/sergeLabo/furuta_rl/blob/main/furuta_soft/train_test.py|train_test.py]]** pour l'implémentation.\\
 Dans le dossier du projet, qui contient le venv=mon_env, lancer en terminal:
   ./mon_env/bin/tensorboard --logdir=logs
@@ Ligne 76: / Ligne 98: @@
-{{tag> bestiaire_ia pytorch tensorboard }}
+{{tag> bestiaire_ia petit_pendule_furuta pytorch tensorboard ia }}