为 tensorflow.js 模型实施同步 fit() 或训练函数
Implement synchronous fit() or training function for tensorflow.js model
我有一个使用 tensorflow.js 神经网络玩游戏 'tic tac toe' 的代理，试图模仿 Q 函数的行为。
我正在关注此行程报告，但使用的是 TFJS 和节点：Part 4 — Neural Network Q Learning
代理会在游戏期间跟踪游戏状态，并在游戏完成后尝试根据游戏结束的方式使用这些状态的更新 Q 值训练 NN。
我的问题是：fit() 是一个异步函数，我玩游戏的脚本运行一个游戏循环，游戏循环完成，然后我得到一堆 UnhandledPromiseRejectionWarning 因为从之前的所有游戏都在进行中。
有没有办法在每场比赛结束时同步训练我的模型。也许使用 model.makeTrainFunction() 或者有没有办法使用优化器？ （optimizer.applyGradients() 在 cart-pole example 中找到）
Link 到我的代码 NNQPlayer.js
感谢阅读我的问题。我希望有人能给我一个正确的方向！
fit 是一个异步操作。如果您正在寻找多次调用 fit 的方法，您只需在调用 fit 之前使用 await。这将确保 fit 操作在另一个调用 fit 之前完成。你可以看看这个
我有一个使用 tensorflow.js 神经网络玩游戏 'tic tac toe' 的代理，试图模仿 Q 函数的行为。
我正在关注此行程报告，但使用的是 TFJS 和节点：Part 4 — Neural Network Q Learning
代理会在游戏期间跟踪游戏状态，并在游戏完成后尝试根据游戏结束的方式使用这些状态的更新 Q 值训练 NN。
我的问题是：fit() 是一个异步函数，我玩游戏的脚本运行一个游戏循环，游戏循环完成，然后我得到一堆 UnhandledPromiseRejectionWarning 因为从之前的所有游戏都在进行中。
有没有办法在每场比赛结束时同步训练我的模型。也许使用 model.makeTrainFunction() 或者有没有办法使用优化器？ （optimizer.applyGradients() 在 cart-pole example 中找到）
Link 到我的代码 NNQPlayer.js
感谢阅读我的问题。我希望有人能给我一个正确的方向！
fit 是一个异步操作。如果您正在寻找多次调用 fit 的方法，您只需在调用 fit 之前使用 await。这将确保 fit 操作在另一个调用 fit 之前完成。你可以看看这个