Agen adalah perpustakaan untuk pembelajaran penguatan di TensorFlow. 

import tensorflow as tf
from tf_agents.networks import q_network
from tf_agents.agents.dqn import dqn_agent

q_net = q_network.QNetwork(
  train_env.observation_spec(),
  train_env.action_spec(),
  fc_layer_params=(100,))

agent = dqn_agent.DqnAgent(
  train_env.time_step_spec(),
  train_env.action_spec(),
  q_network=q_net,
  optimizer=optimizer,
  td_errors_loss_fn=common.element_wise_squared_loss,
  train_step_counter=tf.Variable(0))

agent.initialize()
Jalankan di Notebook
TF-Agents membuat perancangan, penerapan, dan pengujian algoritme RL baru menjadi lebih mudah, dengan menyediakan komponen modular yang telah teruji dan dapat dimodifikasi dan diperluas. Ini memungkinkan iterasi kode yang cepat, dengan integrasi pengujian dan benchmarking yang baik.
Tonton serial videonya
Tonton video TF Dev Summit 2019
Tonton video
Lihat di GitHub