Agents는 TensorFlow의 강화 학습 라이브러리입니다.
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()메모장에서 실행
TF-Agents는 수정 및 확장이 가능하며 제대로 테스트된 모듈식 구성요소를 제공하여 새로운 RL 알고리즘을 더 쉽게 설계, 구현 및 테스트할 수 있게 합니다. 또한 뛰어난 테스트 통합 및 벤치마킹을 통해 신속한 코드 반복을 가능하게 합니다.