TensorFlow Agents 入门教程

欢迎来到 TensorFlow Agents 入门教程页面！在这里，我们将为您介绍如何快速开始使用 TensorFlow Agents 进行强化学习。

入门步骤

环境搭建
- 确保您的系统中已安装 TensorFlow。
- 使用以下命令安装 TensorFlow Agents：pip install tensorflow-agents
创建第一个环境
- 使用 TensorFlow Agents 提供的环境：tf_agents.environments
编写第一个 Agent
- 创建一个简单的 Q-Learning Agent。

示例代码

import tensorflow as tf
import tensorflow_agents as tf_agents
from tensorflow_agents.environments import suite_mujoco

# 创建环境
env_name = 'CartPole-v1'
env = suite_mujoco.load(env_name)

# 创建 Agent
agent = tf_agents.agents.q_learning.q_learning_agent.QLearningAgent(
    num_actions=env.action_spec().num_actions,
    observation_spec=env.observation_spec(),
    optimizer=tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(learning_rate=1e-3),
    td_errors_loss_fn=tf_agents.networks.q_networks.q_loss,
    train_step_counter=tf.Variable(0))

# 训练 Agent
for _ in range(1000):
    # 执行环境动作
    time_step = env.reset()
    while True:
        action = agent.step(time_step)
        time_step = env.step(action.action)
        if time_step.is_last():
            break

# 保存 Agent
agent.save('path/to/save')

扩展阅读

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