وكلاء TensorFlow

تعزيز التعلم مع TensorFlow

يجعل Agents تصميم وتنفيذ واختبار خوارزميات RL الجديدة أسهل، من خلال توفير مكونات معيارية تم اختبارها جيدًا ويمكن تعديلها وتوسيعها. فهو يتيح التكرار السريع للتعليمات البرمجية، مع تكامل اختبار جيد وقياس الأداء.

للبدء، نوصي بمراجعة أحد برامجنا التعليمية .

تثبيت

ينشر TF-Agents إصدارات ليلية ومستقرة. للحصول على قائمة الإصدارات، اقرأ قسم الإصدارات . تغطي الأوامر أدناه تثبيت TF-Agents المستقر والليلي من pypi.org وكذلك من نسخة GitHub.

:تحذير: في حالة استخدام Reverb (مخزن إعادة التشغيل المؤقت)، وهو أمر شائع جدًا، فإن TF-Agents سيعمل فقط مع Linux.

مستقر

قم بتشغيل الأوامر أدناه لتثبيت أحدث إصدار ثابت. وثائق API الخاصة بالإصدار موجودة على Tensorflow.org .

$ pip install --user tf-agents[reverb]

# Use keras-2
$ export TF_USE_LEGACY_KERAS=1
# Use this tag get the matching examples and colabs.
$ git clone https://github.com/tensorflow/agents.git
$ cd agents
$ git checkout v0.19.0

إذا كنت تريد تثبيت TF-Agents مع إصدارات Tensorflow أو Reverb التي تم وضع علامة عليها على أنها غير متوافقة من خلال التحقق من تبعية النقطة، فاستخدم النمط التالي أدناه على مسؤوليتك الخاصة.

$ pip install --user tensorflow
$ pip install --user tf-keras
$ pip install --user dm-reverb
$ pip install --user tf-agents

إذا كنت تريد استخدام TF-Agents مع TensorFlow 1.15 أو 2.0، فقم بتثبيت الإصدار 0.3.0:

# Newer versions of tensorflow-probability require newer versions of TensorFlow.
$ pip install tensorflow-probability==0.8.0
$ pip install tf-agents==0.3.0

ليلا

تشتمل الإصدارات الليلية على ميزات أحدث، ولكنها قد تكون أقل استقرارًا من الإصدارات التي تم إصدارها. يتم دفع البناء الليلي كـ tf-agents-nightly . نقترح تثبيت إصدارات ليلية من TensorFlow ( tf-nightly ) و TensorFlow Probability ( tfp-nightly ) حيث أن هذه هي الإصدارات التي يتم اختبار TF-Agents عليها ليلاً.

لتثبيت إصدار البناء الليلي، قم بتشغيل ما يلي:

# Use keras-2
$ export TF_USE_LEGACY_KERAS=1
# `--force-reinstall helps guarantee the right versions.
$ pip install --user --force-reinstall tf-nightly
$ pip install --user --force-reinstall tf-keras-nightly
$ pip install --user --force-reinstall tfp-nightly
$ pip install --user --force-reinstall dm-reverb-nightly

# Installing with the `--upgrade` flag ensures you'll get the latest version.
$ pip install --user --upgrade tf-agents-nightly

من جيثب

بعد استنساخ المستودع، يمكن تثبيت التبعيات عن طريق تشغيل pip install -e .[tests] . يجب تثبيت TensorFlow بشكل مستقل: pip install --user tf-nightly .

المساهمة

نحن حريصون على التعاون معكم! راجع CONTRIBUTING.md للحصول على دليل حول كيفية المساهمة. يلتزم هذا المشروع بقواعد سلوك TensorFlow. من خلال المشاركة، يتوقع منك الحفاظ على هذا الرمز.

إطلاق

لدى TF Agents إصدارات مستقرة وليلية. غالبًا ما تكون الإصدارات الليلية جيدة ولكن قد تواجه مشكلات بسبب استمرار تدفق المكتبات الأولية. يسرد الجدول أدناه إصدار (إصدارات) TensorFlow التي تتوافق مع كل إصدار من إصدارات TF Agents. إصدارات الإصدار ذات الاهتمام:

  • 0.19.0 يدعم Tensorflow-2.15.0.
  • 0.18.0 أسقط دعم بايثون 3.8.
  • 0.16.0 هو الإصدار الأول الذي يدعم Python 3.11.
  • 0.15.0 هو الإصدار الأخير المتوافق مع Python 3.7.
  • إذا كنت تستخدم numpy < 1.19، فاستخدم TF-Agents 0.15.0 أو إصدار سابق.
  • 0.9.0 هو الإصدار الأخير المتوافق مع Python 3.6.
  • 0.3.0 هو الإصدار الأخير المتوافق مع Python 2.x.
يطلق فرع / علامة نسخة TensorFlow نسخة dm-reverb
ليلا يتقن tf-ليلا dm-تردد-ليلا
0.19.0 v0.19.0 2.15.0 0.14.0
0.18.0 v0.18.0 2.14.0 0.13.0
0.17.0 v0.17.0 2.13.0 0.12.0
0.16.0 v0.16.0 2.12.0 0.11.0
0.15.0 v0.15.0 2.11.0 0.10.0
0.14.0 v0.14.0 2.10.0 0.9.0
0.13.0 v0.13.0 2.9.0 0.8.0
0.12.0 v0.12.0 2.8.0 0.7.0
0.11.0 v0.11.0 2.7.0 0.6.0
0.10.0 v0.10.0 2.6.0
0.9.0 v0.9.0 2.6.0
0.8.0 v0.8.0 2.5.0
0.7.1 v0.7.1 2.4.0
0.6.0 v0.6.0 2.3.0
0.5.0 v0.5.0 2.2.0
0.4.0 v0.4.0 2.1.0
0.3.0 v0.3.0 1.15.0 و 2.0.0.

مبادئ

يلتزم هذا المشروع بمبادئ Google للذكاء الاصطناعي . ومن خلال المشاركة في هذا المشروع أو استخدامه أو المساهمة فيه، يُتوقع منك الالتزام بهذه المبادئ.

الاقتباس

إذا كنت تستخدم هذا الرمز، يرجى ذكره على النحو التالي:

@misc{TFAgents,
  title = { {TF-Agents}: A library for Reinforcement Learning in TensorFlow},
  author = {Sergio Guadarrama and Anoop Korattikara and Oscar Ramirez and
     Pablo Castro and Ethan Holly and Sam Fishman and Ke Wang and
     Ekaterina Gonina and Neal Wu and Efi Kokiopoulou and Luciano Sbaiz and
     Jamie Smith and Gábor Bartók and Jesse Berent and Chris Harris and
     Vincent Vanhoucke and Eugene Brevdo},
  howpublished = {\url{https://github.com/tensorflow/agents} },
  url = "https://github.com/tensorflow/agents",
  year = 2018,
  note = "[Online; accessed 25-June-2019]"
}