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Agentes de TensorFlow

Aprendizaje reforzado con TensorFlow

Agents facilita el diseño, la implementación y la prueba de nuevos algoritmos de RL al proporcionar componentes modulares bien probados que se pueden modificar y ampliar. Permite una rápida iteración de código, con una buena integración de pruebas y evaluación comparativa.

Para empezar, te recomendamos que visites uno de nuestros tutoriales .

Instalación

TF-Agents publica compilaciones estables y nocturnas. Para obtener una lista de los comunicados de leer la prensa sección. Los comandos siguientes cubierta de instalar TF-Agentes estable y una noche desde pypi.org así como de un clon GitHub.

Estable

Ejecute los siguientes comandos para instalar la versión estable más reciente. Documentación de la API para la liberación está en tensorflow.org .

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

# Use this tag get the matching examples and colabs.
$ git clone https://github.com/tensorflow/agents.git
$ cd agents
$ git checkout v0.11.0

Si desea instalar TF-Agentes con versiones de Tensorflow o reverberación que se marcan como no compatible por la comprobación de dependencia PIP, utilice el siguiente patrón de abajo a su propio riesgo.

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

Si desea utilizar TF-Agents con TensorFlow 1.15 o 2.0, instale la versión 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

Nocturno

Las compilaciones nocturnas incluyen características más nuevas, pero pueden ser menos estables que las versiones versionadas. El nightly build es empujado como tf-agents-nightly . Se aconseja la instalación de versiones nocturnas de TensorFlow ( tf-nightly ) y probabilidad TensorFlow ( tfp-nightly ) como los que son las versiones TF-Agentes nocturno se ensayan frente.

Para instalar la versión de compilación nocturna, ejecute lo siguiente:

# `--force-reinstall helps guarantee the right versions.
$ pip install --user --force-reinstall tf-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

De GitHub

Después de clonar el repositorio, las dependencias se pueden instalar mediante la ejecución pip install -e .[tests] . TensorFlow necesita ser instalado de forma independiente: pip install --user tf-nightly .

Contribuyendo

¡Estamos ansiosos por colaborar contigo! Ver CONTRIBUTING.md para una guía sobre cómo contribuir. Este proyecto se adhiere a TensorFlow del código de conducta . Al participar, se espera que respete este código.

Lanzamientos

TF Agents tiene lanzamientos estables y nocturnos. Los lanzamientos nocturnos suelen estar bien, pero pueden tener problemas debido a que las bibliotecas ascendentes están en constante cambio. La siguiente tabla enumera las versiones de TensorFlow probadas con cada versión de TF Agents para ayudar a los usuarios que pueden estar bloqueados en una versión específica de TensorFlow.

Liberación Rama / Etiqueta Versión de TensorFlow
Nocturno Maestro tf-todas las noches
0.11.0 v0.11.0 2.7.0
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 y 2.0.0

Principios

Este proyecto se adhiere a los principios de IA de Google . Al participar, utilizar o contribuir a este proyecto, se espera que se adhiera a estos principios.

Citación

Si usa este código, cítelo como:

@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]"
}