【强化学习】TensorFlow Agents框架

### 使用 TensorFlow 实现深度强化学习 #### 创建环境并安装依赖库 为了使用 TensorFlow 开发深度强化学习模型,首先需要设置开发环境。可以通过克隆特定仓库来获取所需代码和配置文件[^4]。 ```bash git clone https://github.com/inoryy/tensorflow2-deep-reinforcement-learning.git ``` #### 构建自定义层扩展功能 对于某些高级应用来说,可能还需要构建自己的神经网络结构。TFLearn 提供了一种简便的方法来创建新的层类型并与 TensorFlow 集成工作[^1]。 ```python import tflearn from tensorflow.keras.layers import Layer class CustomLayer(Layer): def __init__(self, **kwargs): super(CustomLayer, self).__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): # 定义权重和其他参数 pass def call(self, inputs): # 前向传播逻辑 return outputs ``` #### 应用演员-评论家架构 在设计策略时可以采用演员-评论家方法,在此框架下有两个主要组件:一个是负责决策动作的选择(即“演员”),另一个是对当前状态价值做出评估(即“评论家”)。这种方法能够有效提升训练效率以及最终性能表现[^2]。 #### 利用预置工具包简化流程 TensorFlow Agents 是一个专为加速研究而设的开源库,它不仅包含了多种经典算法如 DQN、DDPG 和 PPO 的具体实现方式,而且拥有详尽的帮助文档支持使用者迅速入门[^3]。 #### 编写完整的DQN程序片段 下面给出一段基于上述理论编写的简易版 Deep Q-Network (DQN) 训练脚本作为参考: ```python import gym import numpy as np import tensorflow as tf from collections import deque env = gym.make('CartPole-v0') state_size = env.observation_space.shape[0] action_size = env.action_space.n batch_size = 32 memory = deque(maxlen=2000) gamma = 0.95 # 折扣率 epsilon = 1.0 # 探索概率 epsilon_min = 0.01 epsilon_decay = 0.995 learning_rate = 0.001 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(24, input_dim=state_size, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(action_size, activation='linear')]) def remember(state, action, reward, next_state, done): memory.append((state, action, reward, next_state, done)) def act(state): if np.random.rand() <= epsilon: return env.action_space.sample() act_values = model.predict(state) return np.argmax(act_values[0]) for e in range(episodes): state = env.reset() state = np.reshape(state, [1, state_size]) for time_t in range(500): action = act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) next_state = np.reshape(next_state, [1, state_size]) remember(state, action, reward, next_state, done) state = next_state if done: break replay(batch_size) if len(memory) > batch_size: minibatch = random.sample(memory, batch_size) ... ```
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