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intelligence_du_pendule_de_furuta

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intelligence_du_pendule_de_furuta [2022/06/30 11:51] – [Petit Pendule de Furuta] sergeintelligence_du_pendule_de_furuta [2022/10/07 10:11] (Version actuelle) – [Version avec ESP32] serge
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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. 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===== =====Suivi de l'efficacité de l'apprentissage avec tensorboard=====
 ====Installation, utilisation==== ====Installation, utilisation====
 tensorboard est dans les requirements.\\ 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: Dans le dossier du projet, qui contient le venv=mon_env, lancer en terminal:
   ./mon_env/bin/tensorboard --logdir=logs   ./mon_env/bin/tensorboard --logdir=logs
intelligence_du_pendule_de_furuta.1656589907.txt.gz · Dernière modification : 2022/06/30 11:51 de serge