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Agents TensorFlow

Apprentissage par renforcement avec TensorFlow

Agents facilite la conception, la mise en œuvre et le test de nouveaux algorithmes RL, en fournissant des composants modulaires bien testés qui peuvent être modifiés et étendus. Il permet une itération rapide du code, avec une bonne intégration des tests et une bonne analyse comparative.

Pour commencer, nous vous recommandons de consulter l'un de nos tutoriels .

Installation

TF-Agents publie des versions nocturnes et stables. Pour une liste des versions, lisez la section Releases . Les commandes ci-dessous couvrent l'installation de TF-Agents stable et nocturne à partir de pypi.org ainsi qu'à partir d'un clone GitHub.

Stable

Exécutez les commandes ci-dessous pour installer la version stable la plus récente (0.5.0), qui a été testée avec TensorFlow 2.2.x et Python3.

 pip install --user tf-agents
pip install --user tensorflow==2.2.0

# To get the matching examples and colabs
git clone https://github.com/tensorflow/agents.git
cd agents
git checkout v0.5.0

 

Si vous souhaitez utiliser TF-Agents avec TensorFlow 1.15 ou 2.0, installez la version 0.3.0:

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

Chaque nuit

Les versions nocturnes incluent des fonctionnalités plus récentes, mais peuvent être moins stables que les versions versionnées. Le build de nuit est poussé comme tf-agents-nightly . Nous vous suggérons d'installer des versions nocturnes de TensorFlow ( tf-nightly ) et TensorFlow Probability ( tfp-nightly ) car ce sont les versions contre lesquelles TF-Agents sont testés la nuit.

Pour installer la version nightly build, exécutez ce qui suit:

 # Installing with the `--upgrade` flag ensures you'll get the latest version.
pip install --user --upgrade tf-agents-nightly  # depends on tf-nightly
# `--force-reinstall helps guarantee the right version.
pip install --user --force-reinstall tf-nightly
pip install --user --force-reinstall tfp-nightly
 

Depuis GitHub

Après avoir cloné le référentiel, les dépendances peuvent être installées en exécutant pip install -e .[tests] . TensorFlow doit être installé indépendamment: pip install --user tf-nightly .

Contribuant

Nous sommes impatients de collaborer avec vous! Voir CONTRIBUTING.md pour un guide sur la façon de contribuer. Ce projet adhère au code de conduite de TensorFlow. En participant, vous devez respecter ce code.

Communiqués

TF Agents a des versions stables et nocturnes. Les versions nocturnes sont souvent bonnes mais peuvent avoir des problèmes en raison du flux des bibliothèques en amont. Le tableau ci-dessous répertorie la ou les versions de TensorFlow testées avec la version de chaque agent TF pour aider les utilisateurs susceptibles d'être verrouillés dans une version spécifique de TensorFlow.

Libération Branche / étiquette Version de TensorFlow
Chaque nuit Maître tf tous les soirs
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 et 2.0.0

Exemples d'installation nocturne, de la version stable la plus récente et d'une version spécifique de TF-Agents:

 # Stable
pip install tf-agents

# Nightly
pip install tf-agents-nightly

# Specific version
pip install tf-agents==0.3.0

 

Des principes

Ce projet adhère aux principes d'IA de Google . En participant, en utilisant ou en contribuant à ce projet, vous êtes censé adhérer à ces principes.

Citation

Si vous utilisez ce code, veuillez le citer comme suit:

 @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]"
}