学习DDPG算法倒立摆程序遇到的函数
1.np.random.seed点击打开链接
2.tf.set_random_seed(1)点击打开链接
应该和1类似，产生图级的随机序列。那1就是产生操作级的随机序列吧。
3.dict(name = 'soft', tau = 0.01) python中的结构形式，create empty dictionary
4.tf.variable_scope点击打开链接点击打开链接
用来管理相同环境中的同名变量。
5.tf.get_collection点击打开链接 点击打开链接 从一个范围中提取变量。
6.tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES点击打开链接 与11相关，如果11中的参数可以train，会赋到这个变量里面。
7.tf.assign点击打开链接
8.python中zip函数点击打开链接 打包元组
9.tf.random_normal_initializer()点击打开链接
10.tf.constant_initializer()点击打开链接
11.tf.layers.dense()添加全连接层点击打开链接
第二个元素表示输出节点的个数，函数的返回值表示在每个神经节点计算的数据值。
12.tf.nn.relu点击打开链接 矩阵中每行的非最大值置0
13.所有激活函数点击打开链接
14.tf.multiply点击打开链接
15.加减乘除、取余、取整点击打开链接
16.tf.gradients点击打开链接，grad_ys给计算的倒数加权重
17.tf.squared_difference点击打开链接,返回平方误差
18.tf.reduce_mean点击打开链接，返回平均值
19.tf.train.AdamOptimizer点击打开链接，一种优化算法, 点击打开链接
20.tf.get_variable点击打开链接
21.np.hstack点击打开链接,水平堆叠数组
22.assert函数点击打开链接，判断异常
23.np.random.choice点击打开链接
24.关于gym,gym是google已经建好的模拟环境，安装了这个模块，可以直接调用。点击打开链接
env=gym.make(ENV_NAME)定义使用gym库中的那一种环境
env=env.unwrapped不做这个会有很多限制
env.seed(1)随机种子？
env.observation_space环境中可用state的observation
env.action_space环境中可用的action
env.action_space.high动作的最高值
env.reset重置环境
env.render刷新环境
env.step(a)环境的模型应该在库里
25.tf.name_scope点击打开链接
26.tf.placeholder点击打开链接 点击打开链接与feed_dict成对出现
27.tf.Session点击打开链接
28.tf.global_variables_initializer()点击打开链接
29.tf.summary.FileWriter点击打开链接指定文件保存一个图
30.time.time点击打开链接 返回当前时间的时间戳
31.np.clip点击打开链接 截取
32.np.random.normal 点击打开链接 高斯分布
33.with tf.control_dependencies点击打开链接
34.tf.losses.mean_squared_error点击打开链接 计算均方误差
源代码：点击打开链接