Agents 是 TensorFlow 中用於強化學習的程式庫。
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()在 Notebook 中執行
TF-Agents 透過提供經過完善測試且可修改和擴充的模組化元件,讓設計、實作及測試新的 RL 演算法變得更容易。它能實現快速的程式碼迭代,並具備良好的測試整合和基準化分析。