Tensorflow while_loop объединяет кадры - PullRequest
Новая
       22

Tensorflow while_loop объединяет кадры

0 голосов
/ 11 июня 2018

У меня проблема с объединением кадров в while_loop.Во-первых, версия, которая работает, но в простой цикл.Эта версия довольно медленная, поэтому я хотел бы запустить этот код в tf.while_loop

import gym
import tensorflow as tf 
import matplotlib.pyplot as plt
import time

env = gym.make("Pong-v0")

def preprocess(frame):
    with tf.variable_scope('frame_process'):
        output_frame = tf.image.rgb_to_grayscale(frame)
        output_frame = tf.image.crop_to_bounding_box(output_frame, 35, 0, 160, 160)
        output_frame = tf.image.resize_images(output_frame,[80,80],method=tf.image.ResizeMethod.NEAREST_NEIGHBOR)
        return tf.squeeze(output_frame)

start_time = time.time()
frame = env.reset()
state = preprocess(frame)
stack = tf.stack(4 * [state], axis=2)
step_op = lambda action : env.step(action)[:3]

with tf.Session() as session:

    session.run(tf.global_variables_initializer())

    for i in range(100):
        action = tf.py_func(lambda : env.action_space.sample(),[],[tf.int64])
        frame_, reward, done = tf.py_func(step_op,[action], [tf.uint8, tf.double, tf.bool])
        state_ = preprocess(frame_)
        stack = tf.concat([stack[:,:,1:], tf.expand_dims(session.run(state_),2)], axis=2)

    print("Done in --- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))
    stack2 = session.run(stack)

    for x in range(4):
        plt.imshow(stack2[:,:,x], cmap='gray')
        plt.show()

Примечание : в этой версии мне нужно запустить session.run(state_), когда яхочу tf.expand_dims, потому что если я этого не сделаю, я получу Illegal Instruction!, и изображения будут повреждены.Я не знаю почему ...

Вот моя вторая версия с while_loop: 

import tensorflow as tf
import gym
import matplotlib.pyplot as plt
import time

env = gym.make("Pong-v0")

def preprocess(frame):
    with tf.variable_scope('frame_process'):
        output_frame = tf.image.rgb_to_grayscale(frame)
        output_frame = tf.image.crop_to_bounding_box(output_frame, 35, 0, 160, 160)
        output_frame = tf.image.resize_images(output_frame,[80,80],method=tf.image.ResizeMethod.NEAREST_NEIGHBOR)
        return tf.squeeze(output_frame)

def body(index,stack):
    action = tf.py_func(lambda : env.action_space.sample(),[],[tf.int64])
    frame_, reward, done = tf.py_func(step_op,[action], [tf.uint8, tf.double, tf.bool])
    state_ = preprocess(frame_)
    state_.set_shape((80,80))
    next_stack = tf.concat([stack[:,:,1:], tf.expand_dims(state_,2)], axis=2)
    return tf.add(index, 1), next_stack


start_time = time.time()

frame = env.reset()
state = preprocess(frame)
stack = tf.stack(4 * [state], axis=2)

i = tf.constant(0)
STEPS = tf.constant(100)

while_condition = lambda i, stack: tf.less(i, STEPS)
step_op = lambda action : env.step(action)[:3]
loop_result = tf.while_loop(while_condition, body, (i, stack))

with tf.Session() as session:

    session.run(tf.global_variables_initializer())
    idx, s = session.run(loop_result)

    print("Done in --- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))


    for x in range(4):
        plt.imshow(s[:,:,x], cmap='gray')
        plt.show()

Когда я запускаю этот код, я получаю Illegal Instruction!, а изображение неправильный.Я думаю, это потому, что я не могу оценить frame_, прежде чем развернуть его.Можно ли оценить мой frame_ перед выполнением tf.expand_dims в tf.while_loop, как в моем первом примере?

...