Giúp bảo vệ Great Barrier Reef với TensorFlow trên Kaggle Tham Challenge

Đại lý là một thư viện để học tăng cường trong 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 giúp thiết kế, triển khai và thử nghiệm các thuật toán RL mới dễ dàng hơn, bằng cách cung cấp các thành phần mô-đun đã được thử nghiệm tốt có thể được sửa đổi và mở rộng. Nó cho phép lặp lại mã nhanh chóng, với tích hợp thử nghiệm tốt và đo điểm chuẩn.