agents

项目简介：TF-Agents

TF-Agents 是一个基于 TensorFlow 的库，旨在简化上下文赌博机（Contextual Bandits）和强化学习（Reinforcement Learning，简称 RL）算法的实施、部署和测试。这个库提供了经过良好测试的模块化组件，用户可以方便地修改和扩展，支持快速的代码迭代，且具有良好的测试集成和基准测试功能。

Agents 介绍

在 TF-Agents 中，强化学习算法的核心元素以“Agent”（智能体）的形式实现。一个 Agent 主要负责两个任务：定义用于与环境交互的策略（Policy），以及如何从收集的经验中学习或训练该策略。目前，TF-Agents 提供以下算法用于开发：

• DQN（深度Q网络）： Mnih 等人在 2015 年提出。
• DDQN（双深度Q网络）： Hasselt 等人在 2015 年提出。
• DDPG（深度确定性策略梯度）： Lillicrap 等人在 2015 年提出。
• TD3（地址函数逼近错误的 Actor-Critic 方法）： Fujimoto 等人在 2018 年提出。
• REINFORCE： Williams 在 1992 年提出的简单统计梯度追随算法。
• PPO（邻近策略优化算法）： Schulman 等人在 2017 年提出。
• SAC（软 Actor Critic）： Haarnoja 等人在 2018 年提出。

教程资源

TF-Agents 提供了多个教程，帮助用户了解其主要组件及使用方法。这些教程覆盖从基础的 RL 概念到具体算法的实例实现，用户可以在 docs/tutorials/ 目录中查找这些资源。

多臂赌博机

TF-Agents 包含一套全面的多臂赌博机工具，包括赌博机环境和智能体。强化学习智能体同样可以用于赌博机环境。用户可以参考 bandits_tutorial.ipynb 教程以及位于 tf_agents/bandits/agents/examples/v2 的可运行示例。

示例

在每个智能体目录下都有完整的训练示例。例如，用户可以在 tf_agents/agents/dqn/examples/v2/train_eval.py 中找到 DQN 的训练例子。

安装指导

TF-Agents 提供稳定版和夜间构建版的发布。可以通过 pip 安装最稳定的版本，也可以选择从 GitHub 克隆源码进行安装。在 Linux 系统中，TF-Agents 可以更好地与 Reverb（回放缓冲区）协同工作。安装过程中的详细步骤可以参考项目中的相关文档。

贡献及参与

TF-Agents 项目欢迎各方的贡献与合作。用户可以查看 CONTRIBUTING.md 获取贡献指南。使用或参与该项目的用户需遵守 TensorFlow 的行为准则。

发布版本

TF-Agents 按照稳定版与夜间版分别发布。夜间版通常包含较新的功能，但稳定性不如稳定版。用户可以根据需要选择合适的版本。

项目原则

TF-Agents 项目遵循 Google's AI 原则。所有参与者在使用或贡献此项目时，需遵守这些原则。

致谢

TF-Agents 感谢多位贡献者的努力，他们在代码贡献、讨论和项目完善方面做出了杰出贡献。

声明

TF-Agents 不是一个官方的 Google 产品，任何使用该库的用户需自行承担风险。