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quantylab
개발중인 모듈, batch_shape에 관한 질문입니다.
안녕하세요 dev에 개발중이신 모듈을 돌려보고 있습니다.
현재, 추가 입력변수를 수집해서 실험중인데요, network 모듈의 lstm 부분에서
If using the functional API, specify the batch size by passing a batch_shape argument to your Input layer.
와 같은 오류가 발생해 해결 시도중에 있습니다. 혹시 이 모듈에서는 batch_shape를 정해줄 부분이 어디가 될 수 있을까요? 바쁘시더라도 답변 주시면 정말 감사하겠습니다.
개정판을 기다리는 독자 드림 ^^ -
안녕하세요 : ) 제가 알기로는 LSTM을 stateful로 사용하려면 batch_input_shape를 정해줘야 하는데, RLTrader에서 미니배치로 학습을 하는 부분때문에 batch size를 픽스하기 어려웠습니다.
배치 크기를 고정한다면 batch_input_shape를 입력할 수 있지 않을까 합니다.
저는 그냥 stateful을 뺐습니다...
답변 정말 감사드립니다 :D 죄송합니다만 질문 하나만 더 드려도 될까요?? 지금 dev에서, 학습한 신경망을 불러와 다른 기간에 테스트하는 기능은 어떻게 사용할 수 있을까요? (처음 버젼에서는 notraining.py 로 했던 부분입니다)
--learning 옵션이 추가되어 있습니다. 이 옵션을 안주면 되구요, start_epsilon을 0으로 주면 아마도... 될겁니다. dev 브랜치는 수정이 잦고 버그도 많을 것입니다. 이상한 부분 이슈 올려주시거나 PR해주시면 많은 도움이 될 것 같습니다 : )
- A3C 방법은 현재 실행이 잘 안되네요ㅠ 다른 방법들은 다 잘 학습 되는 것을 확인했습니다.
- 러닝과 시작 탐험률 옵션에 대해서는 이해가 되었습니다, 허나 테스트할 때 학습된 신경망 파일을 불러오는 부분이 잘 되지 않아서요 ㅠ 이 부분에 대해서 어떤 함수를 써야 하는지 질문드립니다.
- 해당 부분이 아직 구현이 되지 않았다면 이 부분 먼저 구현해주시면 테스트는 제가 다양하게 해보겠습니다 ㅠㅠ
감사합니다!
@jaylee4274 수정된 코드를 확인해봐 주세요. https://github.com/quantylab/rltrader/blob/dev/run_tf_gpu.cmd 파일 보시면 A3C 실행법과 테스트 실행 커맨드가 있습니다.
답변 정말 감사드립니다. A3C 학습과 테스트 잘 되는 것 확인했습니다.^^ 추가 거시, 기술적 지표 등의 추가 실험후 결과 공유하겠습니다.