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Agents ist eine Bibliothek zum verstärkten Lernen in 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()
In einem Notebook ausführen
TF-Agents erleichtert das Entwerfen, Implementieren und Testen neuer RL-Algorithmen, indem gut getestete modulare Komponenten bereitgestellt werden, die modifiziert und erweitert werden können. Es ermöglicht eine schnelle Code-Iteration mit guter Testintegration und Benchmarking.