google deepMind DQN 源码解读(1)_googledqn

google DQN 源码解读(1)

首先train_agent.lua文件进入，执行第一行代码:

if not dqn then
    require "initenv"
end
1
2
3

由于没有dqn这个变量，之后会跳转initenv.lua文件，对环境进行配置

进入这个文件之后，瞬间可以得到一个table: dqn = {}
之后require一些文件，其中torch,nn,nngraph是torch自带文件，分别是
1. torch的数据结构以及一些常用函数
2. 网络模块
3. 网络显示模块

然后你可以看到代码： require 'nnutils'
此后，自然进入nnutils.lua文件

文件源码如下：

主要是这5个函数：递归映射， 绝对值平均， 最大的绝对值， 得到weight的归一化值，以及得到梯度的归一化值

解读这个文件的代码，应该从最后两个函数开始，注意这两个函数是一样的，所以就以get_weight_norms(module)作为范例
首先看注释： 在给定的网络中，构建一个平均绝对权重值的字符串给所要使用的模块
也就是说这个函数是用来得到一个字符串的，这个字符串表达的内容是平均权重值，那么，他是如何实现的呢，注意到代码都是调用了函数recursive_map，并且将一个函数对象作为参数传入了该函数，因此我们要回到recursive_map来理解这里是如何实现的

第一行代码是定义了一个空字符串

之后判断传入的模块里面有没有field或者moudle.moudules这两个对象，注意对于get_weight_norms这个函数调用来说，就是判断有没有moudle[‘weight’]或