Différences

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

--- intelligence_du_pendule_de_furuta [2022/06/30 11:51] – [Petit Pendule de Furuta] serge
+++ intelligence_du_pendule_de_furuta [2024/12/10 16:05] (Version actuelle) – Benjamin Labomedia
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 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.
-====Version avec ESP32====
+===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>
 =====Suivi de l'efficacité de l'apprentissage avec tensorboard=====
 ====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
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-{{tag> bestiaire_ia petit_pendule_furuta pytorch tensorboard }}
+{{tag> bestiaire_ia petit_pendule_furuta pytorch tensorboard ia }}