使用python自己实现神经网络操纵赛车游戏

使用python自己实现神经网络操纵小车,使用TensorFlow框架实现神经网络操纵小车,神经网络入门.

# 定义网络结构向外提供接口

import tensorflow as tf


def add_layer（inputs in_size out_size activation_function=None）:
    “““
    :param input: 数据输入
    :param in_size: 输入大小
    :param out_size: 输出大小
    :param activation_function: 激活函数（默认没有）
    :return:output：数据输出
    “““
    Weights = tf.Variable（tf.random_normal（[in_size out_size]））
    biases = tf.Variable（tf.zeros（[1 out_size]） + 0.1）
    Wx_plus_b = tf.matmul（inputs Weights） + biases
    if activation_function is None:
        outputs = Wx_plus_b
    else:
        outputs = activation_function（Wx_plus_b）
    return outputs


xs = tf.placeholder（tf.float32 [None 7]）
ys = tf.placeholder（tf.float32 [None 2]）

# 定义神经网络结构
hidden_layer1 = add_layer（xs 7 30 activation_function=tf.nn.sigmoid）
prediction = add_layer（hidden_layer1 30 2 activation_function=tf.nn.sigmoid）

loss = tf.reduce_mean（tf.reduce_sum（tf.square（ys - prediction） reduction_indices=[1]））
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer（0.1）.minimize（loss）

saver = tf.train.Saver（）

sess = tf.Session（）

saver.restore（sess “model/nn_car“）


def get_res_by_tf（data）:
    return sess.run（prediction feed_dict={xs: [data]}）

# print（sess.run（prediction
#                feed_dict={xs: [[94.26076 63.94289 65.73067 198.38091 118.97282 180.00000 5.16617]]}））

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2020-01-29 12:01  RacingGame\
     目录           0  2020-01-29 12:01  RacingGame\.idea\
     文件         520  2019-12-11 10:38  RacingGame\.idea\RacingGame.iml
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     文件        8201  2020-01-11 23:25  RacingGame\ai_logic_使用tensorflow框架\MotorRacing.py
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     文件         145  2020-01-08 10:09  RacingGame\ai_logic_使用tensorflow框架\__pycache__\__init__.cpython-37.pyc
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............此处省略38个文件信息