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Agents는 TensorFlow의 강화 학습 라이브러리입니다.

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()
메모장에서 실행
TF-Agents는 수정 및 확장이 가능하며 제대로 테스트된 모듈식 구성요소를 제공하여 새로운 RL 알고리즘을 더 쉽게 설계, 구현 및 테스트할 수 있게 합니다. 또한 뛰어난 테스트 통합 및 벤치마킹을 통해 신속한 코드 반복을 가능하게 합니다.