TensorFlow Agent 中文教程

TensorFlow Agent 是 TensorFlow 生态系统中的一个工具，它允许用户创建和训练强化学习代理。以下是一些关于 TensorFlow Agent 的中文教程资源：

快速入门

环境准备
- 确保你已经安装了 TensorFlow。
- 创建一个虚拟环境并安装 TensorFlow Agent。
编写第一个 Agent
- 创建一个新的 Python 文件。
- 导入 TensorFlow 和 TensorFlow Agent 相关库。
- 定义环境。
- 创建一个 Agent。
- 训练 Agent。
评估 Agent
- 使用测试数据集评估 Agent 的性能。
- 调整参数以提高性能。

实例

以下是一个简单的 TensorFlow Agent 示例：

import tensorflow as tf
from tf_agents.agents.dqn import dqn_agent
from tf_agents.environments import tf_py_environment
from tf_agents.networks import q_network
from tf_agents.replay_buffer import tf_uniform_replay_buffer
from tf_agents.schedules import exponential_decay_schedule

# 创建环境
tf_env = tf_py_environment.TFPyEnvironment("CartPole-v1")

# 定义网络结构
q_net = q_network.QNetwork(
    tf_env.observation_spec(),
    tf_env.action_spec(),
    fc_layer_params=(100,)
)

# 创建 Agent
optimizer = tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(learning_rate=1e-3)
train_step_counter = tf.Variable(0)
agent = dqn_agent.DqnAgent(
    tf_env.time_step_spec(),
    tf_env.action_spec(),
    q_network=q_net,
    optimizer=optimizer,
    td_errors_loss_fn=common.value_loss_fn(),
    train_step_counter=train_step_counter
)

# 创建训练器
replay_buffer = tf_uniform_replay_buffer.TFUniformReplayBuffer(
    tf_env.time_step_spec(),
    tf_env.action_spec(),
    batch_size=10000,
    max_length=100000
)
train_actor = common.create_train_actor(
    agent,
    replay_buffer,
    env_time_step_spec=tf_env.time_step_spec(),
    env_action_spec=tf_env.action_spec(),
    actor_loss_fn=common actor_loss_fn(),
    td_errors_loss_fn=common.value_loss_fn(),
    optimizer=optimizer,
    train_step_counter=train_step_counter
)

# 训练 Agent
train_actor.run()

# 评估 Agent
eval_env = tf_py_environment.TFPyEnvironment("CartPole-v1")
eval_time_step = eval_env.reset()
while not eval_time_step.is_last():
    action = agent.sample_action(eval_time_step)
    eval_time_step = eval_env.step(action)
    eval_env.render()

更多关于 TensorFlow Agent 的教程和示例，请访问 TensorFlow Agent 官方文档。

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