TensorFlow Agent 教程

TensorFlow Agent 是 TensorFlow 提供的一个强化学习库，它可以帮助开发者构建和训练智能体。以下是一些关于 TensorFlow Agent 的基础教程。

快速开始

安装 TensorFlow Agent
- 使用 pip 安装 TensorFlow Agent：
```
pip install tensorflow-agents
```
创建一个简单的环境
- 使用 tf_agents.environments 创建一个环境。
定义一个智能体
- 使用 tf_agents.agents 定义一个智能体。
训练智能体
- 使用 tf_agents.trainers 训练智能体。
评估智能体
- 使用 tf_agents.evaluation 评估智能体。

示例代码

import tensorflow as tf
from tf_agents.environments import TFEnv
from tf_agents.agents.dqn import dqn_agent
from tf_agents.networks import q_network
from tf_agents.replay_buffers import tf_uniform_replay_buffer
from tf_agents.trainers import dqn_trainer

# 创建环境
env_name = "CartPole-v1"
tf_env = TFEnv(env_name)

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

# 创建智能体
agent = dqn_agent.DqnAgent(
    tf_env.time_step_spec(),
    tf_env.action_spec(),
    q_network=network,
    optimizer=tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(learning_rate=1e-3),
    td_errors_loss_fn=tf.compat.v1.losses.mean_squared_error,
    train_step_counter=tf.Variable(0))

# 创建 replay buffer
replay_buffer = tf_uniform_replay_buffer.TFUniformReplayBuffer(
    data_spec=agent.collect_data_spec,
    batch_size=100,
    max_length=1000)

# 创建 trainer
trainer = dqn_trainer.DqnTrainer(
    agent,
    tf_env,
    observers=[agent.collect_policy],
    replay_buffer=replay_buffer,
    train_step_counter=agent.train_step_counter)

# 训练智能体
for _ in range(1000):
    time_step = tf_env.reset()
    for _ in range(100):
        action_step = agent.step(time_step)
        time_step = tf_env.step(action_step.action)
    trainer.train_step(time_step)

# 评估智能体
eval_time_step = tf_env.reset()
for _ in range(100):
    action_step = agent.step(eval_time_step)
    eval_time_step = tf_env.step(action_step.action)

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