基于tensorflow的增强学习
可以通过下面的连接查看这个项目工程:
https://github.com/reinforceio/tensorforce
通过这遍文章来了这个项目的使用:
https://reinforce.io/blog/introduction-to-tensorforce/
from tensorforce import Configuration from tensorforce.agents import DQNAgent from tensorforce.core.networks import layered_network_builder # Define a network builder from an ordered list of layers layers = [dict(type='dense', size=32), dict(type='dense', size=32)] network = layered_network_builder(layers_config=layers) # Define a state states = dict(shape=(10,), type='float') # Define an action (models internally assert whether # they support continuous and/or discrete control) actions = dict(continuous=False, num_actions=5) # The agent is configured with a single configuration object agent_config = Configuration( batch_size=8, learning_rate=0.001, memory_capacity=800, first_update=80, repeat_update=4, target_update_frequency=20, states=states, actions=actions, network=network ) agent = DQNAgent(config=agent_config)
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