Agen adalah perpustakaan untuk pembelajaran penguatan di 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()
TF-Agents membuat perancangan, penerapan, dan pengujian algoritme RL baru menjadi lebih mudah, dengan menyediakan komponen modular yang telah teruji dan dapat dimodifikasi dan diperluas. Ini memungkinkan iterasi kode yang cepat, dengan integrasi pengujian dan benchmarking yang baik.