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Agents est une bibliothèque pour l'apprentissage par renforcement dans 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()
Exécuter dans un ordinateur portable
TF-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 analyse comparative.