ਕਸਟਮ ਪਾਲਿਸੀ ਨੈਟਵਰਕਸ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਰੀਸ਼ੇਪਿੰਗ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ

ਕਸਟਮ ਨੈਟਵਰਕਸ ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਪਾਲਿਸੀ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣਾ ਇੱਕ ਆਮ ਰੁਕਾਵਟ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਗਲਤੀਆਂ ਅਕਸਰ ਉਦੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਐਕਸ਼ਨ ਸਪੇਸ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਜੋ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਫਲੌਕਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਦਰਪੇਸ਼ ਇੱਕ ਮੁੜ-ਆਕਾਰ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਪ ਦੇ ਮੇਲ ਖਾਂਣ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਏਜੰਟ ਦੇ ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਐਕਸ਼ਨ ਸਪੇਸ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਮੁੱਦਾ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਤੋਂ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸਮੱਸਿਆ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦੋਂ ਉਭਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਲੇਅਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪਾਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਐਕਸ਼ਨ ਸਪੇਸ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਰੀਖਣ ਸਪੇਸ ਮਾਪਾਂ ਅਤੇ ਕਸਟਮ ਪਾਲਿਸੀ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਗਲਤੀ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਗਾਈਡ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਦੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗੀ। ਐਰੇ ਦਾ ਸਹੀ ਰੂਪ ਦੇਣਾ ਨਿਰਵਿਘਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦੌਰਾਨ ਗੰਭੀਰ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।

ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਵਾਤਾਵਰਨ ਲਈ ਕਸਟਮ ਨੀਤੀ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ

ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਕਸਟਮ ਪਾਲਿਸੀ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ। ਪਹਿਲੀ ਲਿਪੀ ਏ ਦੀ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਸਟਮ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਨੀਤੀ, ਜੋ ਅਭਿਨੇਤਾ-ਆਲੋਚਕ ਢੰਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਭਿਨੇਤਾ ਆਪਣੇ ਨਿਰੀਖਣ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਏਜੰਟ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਆਲੋਚਕ ਕਾਰਵਾਈ ਦੇ ਮੁੱਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਐਕਸ਼ਨ ਸਪੇਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹਨ। ਦੀ ਵਰਤੋਂ PyTorch ਦੇ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਪਰਤਾਂ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕਈ ਲੁਕਵੇਂ ਲੇਅਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਪਾਸ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦਾ ਦੂਜਾ ਭਾਗ ਜਿਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਐਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਸਪੇਸ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ spaces.Box(). ਇਹ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਐਕਸ਼ਨ ਸਪੇਸ ਨਿਰੰਤਰ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਦੋ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ x ਅਤੇ y ਧੁਰਿਆਂ ਵਿੱਚ ਗਤੀ। ਨਿਰੀਖਣ ਸਪੇਸ ਨੂੰ ਵੀ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੇਗ। ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਇਹ ਥਾਂਵਾਂ ਏਜੰਟ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਐਰੇ ਅਤੇ ਵੱਡੀਆਂ ਏਜੰਟ ਟੀਮਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹੋਏ।

ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਨੂੰ ਵੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਸੈਟਅਪਸ ਵਿੱਚ ਆਮ ਹਨ। ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਲਾਈਨ action.reshape() ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਕਸ਼ਨ ਐਰੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੁਆਰਾ ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਮਾਪਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਰਨਟਾਈਮ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਅਯਾਮ ਦੀ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਆਕਾਰ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਫੜਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ ਲਈ ਲੌਗ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਗਲਤੀ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਵਿਧੀ ਨਿਰੰਤਰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਅਣ-ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਗਲਤੀਆਂ ਪੂਰੇ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਹੱਲ ਦਾ ਤੀਜਾ ਹਿੱਸਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਾਈਟੌਰਚ ਟੈਂਸਰ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਚੋਣ ਲਈ ਵੰਡ ਨਮੂਨਾ. ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ਟੈਂਸਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ CPU ਅਤੇ GPU ਦੋਵਾਂ 'ਤੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਐਕਟਰ ਨੈਟਵਰਕ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਲੌਗਿਟਸ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਏਜੰਟ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੁਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰੌਕਸੀਮਲ ਪਾਲਿਸੀ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ (ਪੀਪੀਓ) ਵਰਗੇ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਲੇਅਰਾਂ, ਸਪੇਸ, ਅਤੇ ਟੈਂਸਰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਦਾ ਇਹ ਸੁਮੇਲ ਇੱਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ, ਬਹੁ-ਏਜੰਟ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

import torch as th
import numpy as np
from gym import spaces
from stable_baselines3.common.policies import ActorCriticPolicy

# Custom Policy Network for Reinforcement Learning
class CustomMultiAgentPolicy(ActorCriticPolicy):
    def __init__(self, observation_space, action_space, lr_schedule, kwargs):
        super(CustomMultiAgentPolicy, self).__init__(observation_space, action_space, lr_schedule, kwargs)
        self.obs_size = observation_space.shape[0]
        self.hidden_size = 128
        self.actor = th.nn.Sequential(
            th.nn.Linear(self.obs_size, self.hidden_size),
            th.nn.ReLU(),
            th.nn.Linear(self.hidden_size, action_space.shape[0])
        )
        self.critic = th.nn.Sequential(
            th.nn.Linear(self.obs_size, self.hidden_size),
            th.nn.ReLU(),
            th.nn.Linear(self.hidden_size, 1)
        )

    def forward(self, obs, kwargs):
        action_logits = self.actor(obs)
        action_distribution = th.distributions.Categorical(logits=action_logits)
        actions = action_distribution.sample()
        log_probs = action_distribution.log_prob(actions)
        values = self.critic(obs)
        return actions, values, log_probs

import numpy as np
import torch as th

# Observation and Action space setup
min_action = np.array([-5, -5] * len(self.agents), dtype=np.float32)
max_action = np.array([5, 5] * len(self.agents), dtype=np.float32)
self.action_space = spaces.Box(low=min_action, high=max_action, dtype=np.float32)

min_obs = np.array([-np.inf, -np.inf, -2.5, -2.5] * len(self.agents), dtype=np.float32)
max_obs = np.array([np.inf, np.inf, 2.5, 2.5] * len(self.agents), dtype=np.float32)
self.observation_space = spaces.Box(low=min_obs, high=max_obs, dtype=np.float32)

# Reshaping check to avoid errors
try:
    action = action.reshape((self.n_envs, self.action_dim))
except ValueError as e:
    print(f"Reshape error: {e}. Check input dimensions.")

ਕਸਟਮ ਪਾਲਿਸੀ ਨੈਟਵਰਕਸ ਨਾਲ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ

ਕਸਟਮ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਪਹਿਲੂ ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਐਕਸ਼ਨ ਸਪੇਸ ਦਾ ਸਹੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਹੈ। ਇਹ ਸਪੇਸ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਏਜੰਟ ਆਪਣੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਉਦੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਲਗਾਤਾਰ ਐਕਸ਼ਨ ਸਪੇਸ ਵਾਲੇ ਏਜੰਟ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫਲੌਕਿੰਗ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰੀਖਣ ਸਪੇਸ ਅਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਲੇਅਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ, ਦ ਕਾਰਵਾਈ ਸਪੇਸ ਜਿਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ spaces.Box(), ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਏਜੰਟਾਂ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਲਿਸੀ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਜਦੋਂ ਇਹਨਾਂ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਏਜੰਟ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਸਕੇਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਨੈਟਵਰਕ ਲੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। PyTorch ਵਰਗੇ ਟੂਲ nn.ModuleList() ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਡਿਊਲਰ ਫੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਲੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਸਟੈਕ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਵਧਣ ਦੇ ਨਾਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਿਊਲਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਕੋਡ ਦੀ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਡੀਬਗਿੰਗ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਸੰਰਚਨਾਤਮਕ ਢੰਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ-ਸਿਵਾਏ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਫੜਨ ਲਈ ਬਲਾਕ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਅਚਾਨਕ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਏਜੰਟ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਫੜ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਸਰੋਤ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਫਿਕਸ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਿਵਾਈਸ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਲੇਅਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰਨਾ ਕਸਟਮ ਪਾਲਿਸੀ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਨਿਰਵਿਘਨ ਅਤੇ ਗਲਤੀ-ਮੁਕਤ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।