📚 概述

本教程演示如何使用 TensorFlow Agents 库中的深度Q网络（DQN）算法，训练智能体在 Atari Breakout 游戏中实现自动击球。通过结合强化学习与深度学习，智能体将学会根据游戏画面做出决策。

🧠 核心步骤

  1. 环境搭建

    • 安装 TensorFlow Agents： 
      pip install tf-agents
    • 初始化 Breakout 环境（需确保已配置 Gym 和 Atari 环境）。

  2. 模型构建

    • 定义 DQN 网络结构： 
      q_net = tf.keras.Sequential([...])  # 示例代码，需参考完整教程
    • 使用 DQN Agent 类封装策略与训练逻辑。

  3. 训练与评估

    • 启动训练循环： 
      agent.train(...)  # 详细参数需查看教程代码
    • 通过 可视化工具 监控训练过程。

📌 扩展阅读

DQN_教程
Atari_Breakout