TensorFlow Agent 示例教程

TensorFlow Agent 是一个用于构建强化学习智能体的库。以下是一些 TensorFlow Agent 的示例教程，帮助您快速上手。

示例教程列表

• Q-Learning 简单示例
• Deep Q-Network (DQN) 示例
• Policy Gradients 示例

Q-Learning 简单示例

Q-Learning 是一种无监督学习算法，常用于解决强化学习问题。以下是一个简单的 Q-Learning 示例。

# 代码示例
import tensorflow as tf
from tf_agents.agents.q_learning import q_learning_agent
from tf_agents.environments import tf_py_environment
from tf_agents.networks import q_network
from tf_agents.replay_buffers import tf_uniform_replay_buffer

# 创建环境
env = tf_py_environment.TFPyEnvironment('CartPole-v1')

# 创建 Q 网络模型
q_net = q_network.QNetwork(
    env.observation_spec(),
    env.action_spec(),
    fc_layer_params=(100,))

# 创建 Q-Learning 代理
agent = q_learning_agent.QLearningAgent(
    env.time_step_spec(),
    env.action_spec(),
    q_network=q_net,
    optimizer=tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(learning_rate=1e-2),
    td_errors_loss_fn=tf.compat.v1.losses.mean_squared_error,
    train_step_counter=tf.Variable(0))

# 创建重放缓冲区
replay_buffer = tf_uniform_replay_buffer.TFUniformReplayBuffer(
    data_spec=agent.collect_data_spec,
    batch_size=1000,
    max_length=10000)

# 训练代理
agent.train(env, total_steps=10000)

深度 Q-Network (DQN) 示例

DQN 是一种使用深度神经网络来近似 Q 函数的强化学习算法。以下是一个 DQN 的示例。

# 代码示例
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_buffers import tf_uniform_replay_buffer

# 创建环境
env = tf_py_environment.TFPyEnvironment('CartPole-v1')

# 创建 Q 网络模型
q_net = q_network.QNetwork(
    env.observation_spec(),
    env.action_spec(),
    fc_layer_params=(100,))

# 创建 DQN 代理
agent = dqn_agent.DqnAgent(
    env.time_step_spec(),
    env.action_spec(),
    q_network=q_net,
    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))

# 创建重放缓冲区
replay_buffer = tf_uniform_replay_buffer.TFUniformReplayBuffer(
    data_spec=agent.collect_data_spec,
    batch_size=1000,
    max_length=10000)

# 训练代理
agent.train(env, total_steps=10000)

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