本文整理汇总了Python中Worker.Worker.evaluate方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python Worker.evaluate方法的具体用法？Python Worker.evaluate怎么用？Python Worker.evaluate使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类Worker.Worker的用法示例。
在下文中一共展示了Worker.evaluate方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: train
# 需要导入模块: from Worker import Worker [as 别名]
# 或者: from Worker.Worker import evaluate [as 别名]
envarg.add_argument("--T_max", type=int, default=10000000, help="Total number of steps to train (measured in processed frames)")
mainarg = parser.add_argument_group('Debugging variables')
mainarg.add_argument("--average_episode_reward_stats_per_game", type=int, default=5, help="Show learning statistics after this number of epoch.")
mainarg.add_argument("--update_tf_board", type=int, default=10, help="Update the Tensorboard every X steps.")
args = parser.parse_args()
tf.reset_default_graph()
model_path = os.path.join('./model/', args.game_name)
if not os.path.exists(model_path):
os.makedirs(model_path)
# create openai game
env = gym.make(args.game_name)
n_actions = env.action_space.n
global_frame_counter = 0
with tf.Session() as sess:
with tf.device("/cpu:0"):
# create global network
global_network = A3C_Network(args, n_actions, trainer=None, scope=GLOBAL_NETWORK_NAME) # Generate global network
worker = Worker(args, 0, model_path, None, global_network, None, None, None)
sess.run(tf.global_variables_initializer())
worker.evaluate(sess)