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()
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。