TensorFlow_Environments

📘 简介

TF-Agents 是 TensorFlow 的强化学习库，其环境模块（tf_agents.environments）为构建和交互强化学习环境提供了核心工具。本文将带你了解如何使用该模块，并通过示例代码演示其功能。

📚 核心概念

  • Environment 类：所有环境均继承自 tf_agents.environments.py_environment.PyEnvironment，提供 reset() 和 step() 方法
  • Timestep 结构：包含 observation, action, reward, discount, step_type 等关键信息
  • 支持的环境类型：
    • gym 环境集成（通过 tf_agents.environments.gym_wrapper.GymWrapper）
    • 自定义环境开发（需实现 __init__, reset, step 等方法）
RL_Overview

🧪 使用示例

import tf_agents.environments.cartpole_env as cartpole_env
env = cartpole_env.CartPoleEnv()
time_step = env.reset()
print(time_step)

以上代码创建了一个经典 CartPole 环境，运行后可观察到状态信息

🌐 扩展阅读

CartPole_Environment

💡 小贴士：环境模块是强化学习实验的基础，建议结合 TF-Agents 的训练教程 深入学习