actor-critic代码逐行解析（tensorflow版）_actor-critic算法代码

深度强化学习算法actor-critic代码逐行解析（tensorflow版）

Actor是基于Policy-Gradients。可以选择连续动作，但是必须循环一个回合才可以更新策略。学习效率低。
Critic网络继承了Q-learning 的传统，依然可以逐步更新。
首先导入需要的包，这没什么好说的。

import numpy as np
import tensorflow as tf
import gym
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2)
tf.set_random_seed(2)  # reproducible

# 超参数
OUTPUT_GRAPH = False
MAX_EPISODE = 5
DISPLAY_REWARD_THRESHOLD = 200  # 刷新阈值
MAX_EP_STEPS = 500  # 最大迭代次数
RENDER = False  # 渲染开关，这玩意儿是gym输出动画的开关
GAMMA = 0.9  # 衰变值
LR_A = 0.001  # Actor学习率
LR_C = 0.01  # Critic学习率

env = gym.make('CartPole-v0')
env.seed(1)
env = env.unwrapped

N_F = env.observation_space.shape[0]  # 状态空间
N_A = env.action_space.n  # 动作空间
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Actor网络

class Actor(object):
    def __init__(self, sess, n_features, n_actions, lr=0.001):
        self.sess = sess

        self.s = tf.placeholder(tf.float32, [1, n_features], "state")
        self.a = tf.placeholder(tf.int32, None, "act")
        self.td_error = tf.placeholder(tf.float32, None, "td_error")  # TD_error

        with tf.variable_scope('Actor'):
            l1 = tf.layers.dense(
                inputs=self.s,
                units=20,  # number
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