Эта страница была переведа с помощью Cloud Translation API.
Switch to English

Агенты - это библиотека для обучения подкреплению в 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()
Запускать в блокноте
TF-Agents упрощает разработку, внедрение и тестирование новых алгоритмов RL, предоставляя хорошо протестированные модульные компоненты, которые можно модифицировать и расширять. Это обеспечивает быструю итерацию кода с хорошей интеграцией тестов и сравнительным тестированием.