63、强化学习与TensorFlow模型的训练部署

强化学习与TF模型部署

脑补型产品

于 2025-11-05 12:52:05 发布

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分类专栏：机器学习实战精华解读文章标签：强化学习 TensorFlow TF-Agents

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mongodb5scout/article/details/154944191

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强化学习与TensorFlow模型的训练部署

1. 强化学习准备工作

1.1 初始策略与数据收集

在强化学习中，我们首先需要定义初始收集策略。以TF - Agents库为例，使用 RandomTFPolicy 来创建初始收集策略：

from tf_agents.policies.random_tf_policy import RandomTFPolicy
initial_collect_policy = RandomTFPolicy(tf_env.time_step_spec(),
                                        tf_env.action_spec())

接着，使用 DynamicStepDriver 来收集数据：

from tf_agents.drivers.dynamic_step_driver import DynamicStepDriver
init_driver = DynamicStepDriver(
    tf_env,
    initial_collect_policy,
    observers=[replay_buffer.add_batch, ShowProgress(20000)],
    num_steps=20000) # <=> 80,000 ALE frames
final_time_step, final_policy_state =