【强化学习】TensorFlow Agents框架

原创 已于 2025-07-23 11:24:45 修改 · 1.3k 阅读 · 15 ·
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#tensorflow #人工智能 #python #深度学习 #机器学习

于 2025-01-17 13:37:03 首次发布

目录

一、TensorFlow Agents简介

二、TensorFlow Agents的特性与优势

三、TensorFlow Agents的应用场景

四、学习TensorFlow Agents的建议

五、TensorFlow Agents的挑战与应对

六、TensorFlow Agents的安装和配置

6.1 安装TensorFlow

6.2 安装TensorFlow Agents

七、TensorFlow Agents的快速入门示例

7.1 导入必要的库

7.2 创建环境

7.3 构建策略和算法

7.4 训练和评估

八、深度强化学习的学习资源

九、持续学习和进阶

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在我之前的博客中强化学习笔记(4)-深度Q学习_gzroy的博客-优快云博客，实现了用Tensorflow keras搭建DQN模型，解决小车上山问题。在代码里面，需要自己实现经验回放，采样等过程，比较繁琐。 Tensorflow里面有一个agents库，实现了很多强化学习的算法和工具。我尝试用agents来实现一个DQN模型来解决小车上山问题。Tensorflow网上的DQN教程是解决CartPole问题的，如果直接照搬这个代码来解决小车上山问题，则会发现模型无法收敛。经过一番研究，我发现原来是在ag
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本文旨在为读者提供从理论到实践的强化学习完整指南，特别关注如何使用TensorFlow框架实现两种最具代表性的强化学习算法：DQN和PPO。强化学习的基本原理和关键概念DQN算法的理论基础和实现细节PPO算法的数学原理和实现技巧使用TensorFlow构建强化学习模型的完整流程实际应用案例和性能优化策略首先介绍强化学习的核心概念和TensorFlow的基本用法然后深入讲解DQN算法及其TensorFlow实现接着探讨更高级的PPO算法及其实现细节。
agent：TF-Agents是TensorFlow中的强化学习库
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TF-Agents：一个可靠，可扩展且易于使用的TensorFlow库，用于上下文强盗和强化学习。 使实施，部署和测试新的Bandits和RL算法更加容易。 它提供了经过测试的模块化组件，可以对其进行修改和扩展。 它具有良好的测试集成和基准测试，可实现快速代码迭代。 首先，我们建议您查阅我们的Colab教程之一。 如果您需要RL简介（或快速回顾），请。 否则，请查看我们的以使代理在Cartpole环境中启动并运行。 当前稳定版本的API文档位于。 TF-Agents正在积极开发中，接口可能随时更改。 欢迎提供反馈和意见。 目录 代理商 在TF-Agent中，RL算法的核心元素被实现为Ag
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当使用tensorflow搭建机器学习模型时，简单的模型可以直接从输入X开始，一层层地设置变量和operation，最终得到输出Y^\hat{Y}Y^，并和label：Y一起计算出Loss Function，然后调用优化器最小化Loss即可。 然而，复杂的模型往往涉及到这样的问题，有时候，我们并不希望像上面一样，直接对模型进行端到端的更新，又或者模型涉及到多个agent，有多个优化目标，这时候，我...
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如果版本好皆显示正常，没有报错则认为安装成功了，但是如果报错，并提示是numpy的错误，则需要重新安装numpy。相继使用以下命令安装tensorflow-gpu和tf_agents，注意一定要打全版本号。移除环境：conda remove --name python37 --all。安装结束后输入python回合进入python编程界面，查看安装版本号。查看当前已经安装的环境：conda env list。3.进入到要使用的环境去使用pip安装应用。如果有GPU则显示如下图。是您想要创建的环境名称，
Tensorforce两三语
HK_Joe的博客
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前言 关于tensorforce的背景可以从他的名字看出来，tensor*必然是师从tensorflow框架的，事实上也确实是由tensorflow框架来的。使用tensorforce可以快速的构建强化学习代码，同时还可以利用其中现有的强化学习框架，例如常见的AC，A2C，A3C，PPO等。并且可以很好地结合OpenAIGym等主流开源环境和框架。 tensorforce的要点 tensorforce的要点，或者说强化学习的要点大致可以分为两大部分，一是环境(Environment)，二是代理(Agent)
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探索智能决策的未来：TF-Agents开源库深度解析 在人工智能的广阔天地中，强化学习（Reinforcement Learning, RL）和上下文 bandits 技术正逐渐成为推动智能系统发展的关键力量。今天，我们将深入探讨一个在这一领域中备受瞩目的开源项目——TF-Agents。 项目介绍 TF-Agents 是由 TensorFlow 团队开发的一个库，旨在为上下文 bandits 和强...
使用tensorflow进行简单的强化学习 1—Q-learning
weixin_47927764的博客
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注：该系列文章为学习笔记，欢迎指正！ 文章目录 前言 一、Q-learning 1.FrozenLake 环境 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 大家听说的可以玩 Atari 游戏的 Deep Q-Networks 是Q-Learning 算法的更大、更复杂的实现。所以在学习DQN之前，我们需要对Q-learning有一定的了解。 一、Q-learning 概述：Q-learning为一种针对表格环境的表格方法。 与试图学习如何通过函数定义将观..
深度强化学习TensorFlow
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### 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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