强化学习

与使用强化学习进行训练，并使用 TensorFlow Lite 进行部署的代理进行棋盘游戏对战。

开始

如果您是 TensorFlow Lite 新用户，并且使用的是 Android 平台，我们建议您研究以下可以帮助您入门的示例应用。

Android 示例

如果您使用的不是 Android 平台，或者您已经熟悉 TensorFlow Lite API，则可以下载我们训练好的模型。

下载模型

工作原理

该模型是为一个游戏代理构建的，用于游玩一款名为 'Plane Strike' 的小型棋盘游戏。有关此游戏及其规则的快速介绍，请参阅此自述文件。

在该应用的用户界面底层，我们构建了一个与人类玩家对战的代理。该代理是一个 3 层 MLP，将棋盘状态作为输入，并输出每个棋盘格（共 64 个）的预测分数。该模型使用策略梯度（加强）进行训练，您可以在此处找到训练代码。在对代理进行训练后，我们将模型转换为 TFLite 并将其部署在 Android 应用中。

在 Android 应用的实际游戏中，当轮到代理采取行动时，代理会查看人类玩家的棋盘状态（底部的棋盘），其中包含有关之前成功和不成功的攻击（命中和未命中）的信息，并使用训练好的模型预测下一次攻击的位置，这样它就可以在人类玩家之前完成游戏。

性能基准

性能基准数值使用此处所述工具生成。

模型名称	模型大小	设备	CPU
策略梯度	84 Kb	Pixel 3 (Android 10)	0.01ms*
		Pixel 4 (Android 10)	0.01ms*

• 使用 1 个线程。

输入

该模型接受形状为 (1, 8, 8) 的三维 float32 张量作为输入。

输出

该模型返回形状为 (1,64) 的二维 float32 张量，作为 64 个可能的打击位置中每个位置的预测分数。

训练您自己的模型

您可以通过更改训练代码 中的 BOARD_SIZE 参数来针对较大/较小的棋盘来训练您自己的模型。