Agents es una biblioteca para el aprendizaje por refuerzo en 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()Ejecutar en un notebook
TF-Agents facilita el diseño, la implementación y la prueba de algoritmos nuevos del RL (aprendizaje por refuerzo), ya que proporciona componentes modulares que pasaron varias pruebas, y que se pueden modificar y extender. Permite una iteración de código rápida, con una buena integración de prueba y comparativas.
