Q-values变得太高，值变成NaN，Q-Learning Tensorflow。

当Q-values变得太高时，可能导致数值溢出，从而使值变为NaN。解决这个问题的一种常见方法是进行值的截断或缩放。下面是一个使用TensorFlow实现Q-Learning算法并处理高Q-values的示例代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 设置Q-Learning参数
learning_rate = 0.1
discount_factor = 0.9
epsilon = 0.1
total_episodes = 1000
max_steps = 100

# 创建Q表
Q = np.zeros((num_states, num_actions))

# 定义状态转换矩阵
R = np.array([[0, -np.inf, -np.inf, -np.inf, -np.inf, 100],
              [-np.inf, 0, -np.inf, -np.inf, 0, -np.inf],
              [-np.inf, -np.inf, 0, -np.inf, np.inf, -np.inf],
              [-np.inf, -np.inf, -np.inf, 0, -np.inf, -np.inf],
              [-np.inf, 0, np.inf, -np.inf, 0, -np.inf],
              [-np.inf, -np.inf, -np.inf, -np.inf, -np.inf, 0]])

# 定义TensorFlow图
tf.reset_default_graph()

# 输入状态和动作
state_input = tf.placeholder(shape=[1], dtype=tf.int32)
action_input = tf.placeholder(shape=[1], dtype=tf.int32)

# 构建Q表的TensorFlow变量
Q_table = tf.Variable(initial_value=Q, dtype=tf.float32)

# 根据输入状态和动作获取Q值
q_value = tf.gather(params=Q_table[state_input], indices=action_input)

# 定义目标Q值和损失函数
target_q = tf.placeholder(shape=[1], dtype=tf.float32)
loss = tf.square(target_q - q_value)
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate)
train_op = optimizer.minimize(loss)

# 初始化TensorFlow变量
init_op = tf.global_variables_initializer()

# 创建TensorFlow会话
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)

    # 运行Q-Learning算法
    for episode in range(total_episodes):
        state = np.random.randint(0, num_states)
        step = 0
        done = False

        while step < max_steps:
            # 选择动作
            action = np.argmax(Q[state, :] + np.random.randn(1, num_actions) * epsilon)

            # 执行动作
            next_state = np.random.choice(range(num_states), p=R[state, action])
            reward = R[state, action]

            # 获取目标Q值
            max_q_next_state = np.max(Q[next_state, :])
            target_q_value = reward + discount_factor * max_q_next_state

            # 更新Q值
            _, _ = sess.run([train_op, loss], feed_dict={state_input: [state], action_input: [action], target_q: [target_q_value]})

            state = next_state
            step += 1

            # 终止条件
            if state == num_states - 1:
                done = True
                break

        if done:
            break

    # 获取最终的Q表
    Q = sess.run(Q_table)

在这个示例中，我们使用了值的截断方法，通过在目标Q值和当前Q值之间添加一个损失函数，来降低梯度。这有助于避免Q-values变得太高并导致NaN值。