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Agents est une bibliothèque dédiée à 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 notebook
TF-Agents facilite la conception, la mise en œuvre et le test de nouveaux algorithmes d'apprentissage par renforcement en fournissant des composants modulaires éprouvés, modifiables et extensibles. Cette bibliothèque permet une itération rapide du code, avec une intégration des tests et des analyses comparatives efficaces.