קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

Agents היא ספרייה ללמידת חיזוק ב-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()
הפעל במחברת
TF-Agents מקל על תכנון, הטמעה ובדיקת אלגוריתמי RL חדשים, על ידי אספקת רכיבים מודולריים שנבדקו היטב הניתנים לשינוי ולהרחבה. זה מאפשר איטרציה מהירה של קוד, עם אינטגרציה טובה של בדיקות ומידוד.