टेंसरफ्लो एजेंट

TensorFlow के साथ सुदृढीकरण सीखना

एजेंट अच्छी तरह से परीक्षण किए गए मॉड्यूलर घटकों को प्रदान करके नए आरएल एल्गोरिदम को डिजाइन, कार्यान्वित और परीक्षण करना आसान बनाते हैं जिन्हें संशोधित और विस्तारित किया जा सकता है। यह अच्छे परीक्षण एकीकरण और बेंचमार्किंग के साथ तेज़ कोड पुनरावृत्ति को सक्षम बनाता है।

आरंभ करने के लिए, हम अनुशंसा करते हैं कि हमारे किसी एक ट्यूटोरियल को देखें।

इंस्टालेशन

TF-Agents रात्रिकालीन और स्थिर बिल्ड प्रकाशित करता है। रिलीज़ की सूची के लिए रिलीज़ सेक्शन पढ़ें। नीचे दिए गए कमांड TF-Agents को pypi.org के साथ-साथ GitHub क्लोन से स्थिर और रात में स्थापित करने को कवर करते हैं।

स्थिर

नवीनतम स्थिर रिलीज़ को स्थापित करने के लिए नीचे दिए गए आदेश चलाएँ। रिलीज के लिए एपीआई दस्तावेज tensorflow.org पर है।

$ 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 v0.13.0

यदि आप TF-Agents को Tensorflow या Reverb के संस्करणों के साथ स्थापित करना चाहते हैं, जिन्हें pip निर्भरता जाँच द्वारा संगत नहीं के रूप में फ़्लैग किया गया है, तो अपने जोखिम पर नीचे दिए गए पैटर्न का उपयोग करें।

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

यदि आप TensorFlow 1.15 या 2.0 के साथ TF-Agents का उपयोग करना चाहते हैं, तो संस्करण 0.3.0 स्थापित करें:

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

हर रात को

नाइटली बिल्ड में नई सुविधाएँ शामिल हैं, लेकिन संस्करण संस्करण की तुलना में कम स्थिर हो सकती हैं। रात के निर्माण को tf-agents-nightly रूप में धकेला जाता है। हम सुझाव देते हैं कि TensorFlow ( tf-nightly ) और TensorFlow Probability ( tfp-nightly ) के रात्रिकालीन संस्करण स्थापित करें क्योंकि वे संस्करण TF-Agents के खिलाफ रात में परीक्षण किए जाते हैं।

रात्रिकालीन बिल्ड संस्करण को स्थापित करने के लिए, निम्नलिखित चलाएँ:

# `--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

गिटहब से

रिपॉजिटरी को क्लोन करने के बाद, निर्भरता को pip install -e .[tests] चलाकर स्थापित किया जा सकता है। TensorFlow को स्वतंत्र रूप से स्थापित करने की आवश्यकता है: pip install --user tf-nightly

योगदान

हम आपके साथ सहयोग करने के लिए उत्सुक हैं! योगदान करने के तरीके के बारे में मार्गदर्शिका के लिए CONTRIBUTING.md देखें। यह प्रोजेक्ट TensorFlow की आचार संहिता का पालन करता है। भाग लेने से, आपसे इस कोड को बनाए रखने की अपेक्षा की जाती है।

विज्ञप्ति

TF Agents के पास स्थिर और रात्रिकालीन रिलीज़ हैं। रात्रिकालीन रिलीज़ अक्सर ठीक होते हैं लेकिन अपस्ट्रीम पुस्तकालयों के प्रवाह में होने के कारण समस्याएँ हो सकती हैं। नीचे दी गई तालिका में उन उपयोगकर्ताओं की मदद करने के लिए प्रत्येक TF एजेंटों की रिलीज़ के साथ परीक्षण किए गए TensorFlow के संस्करण (संस्करणों) को सूचीबद्ध किया गया है, जिन्हें TensorFlow के एक विशिष्ट संस्करण में लॉक किया जा सकता है।

रिहाई शाखा / टैग TensorFlow संस्करण
हर रात को मालिक tf-राईटली
0.13.0 v0.13.0 2.9.0
0.12.0 v0.12.0 2.8.0
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 और 2.0.0

सिद्धांतों

यह प्रोजेक्ट Google के AI सिद्धांतों का पालन करता है। इस परियोजना में भाग लेने, उपयोग करने या योगदान करने से आपसे इन सिद्धांतों का पालन करने की अपेक्षा की जाती है।

उद्धरण

यदि आप इस कोड का उपयोग करते हैं, तो कृपया इसे इस प्रकार उद्धृत करें:

@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]"
}