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我之所以使用tf-agents-nightly，是因为谷歌的冒牌源代码不适用于tf-agents的“稳定”版本(我不确定tf-agent是否真的稳定)，并且尝试使用tensorflow 1.3和2.0.0
浏览 1提问于2019-06-11得票数 7
我找不到任何使用DdpgAgent的完整示例，这些示例来自TensorFlow中的tf-agents，并且无法使其工作。请有人链接完整的代码或完整的教程，为其创建和培训ddpg代理和data_spec。
浏览 4修改于2021-02-07得票数 0
我已经设置了一个包装在张量流类中的python环境，使其成为一个张量流环境。然后，我按照here列出的协作笔记本设置学习。目前，我正在使用dqn和增强剂。 设置运行良好，结果与预期一致。现在我想进入超参数的调整，如衰变的epsilon贪婪，权重等。 我需要一些关于如何使用如何访问这些超参数的文档的指针。
浏览 25修改于2020-10-29得票数 1
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我有一个使用函数SavedModelPyTFEagerPolicy从磁盘读取的策略。为了排除环境定义的故障，我想检查不同状态的预测值。
浏览 1提问于2021-08-18得票数 0
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我正在使用tf-代理库来构建上下文强盗。为此，我正在构建一个自定义环境。tfpyenvironment自动添加批处理大小维度(在观察规范中)。我需要在_observe和_apply_Action方法中考虑这个批处理大小维度。由于根据批次大小，我应该提供所需的观察(批次大小)数量(用于观察)，并且根据批次大小，我应该采取批次大小的操作，并提供奖励(用于应用操作)。 def
浏览 12修改于2022-03-30得票数 2
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在中，有一个简单的扑克牌游戏环境的例子。class CardGameEnv(py_environment.PyEnvironment):
self._action_spec = array_spec.BoundedArraySpec( self._observation_spec = array_spec.BoundedArraySpec(
浏览 8提问于2021-07-03得票数 1
我正在尝试使用tf_agents库训练一个具有批处理学习功能的DDPG代理。但是，我需要定义一个observation_spec和action_spec，它们说明代理将接收的张量的形状。我已经成功地创建了轨迹，我可以用它来提供数据，但是这些轨迹和代理本身的形状不匹配observation_spec = TensorSpec(shape = (1,),dtype = tf.float32)action_
浏览 25修改于2019-11-01得票数 6
我想将tf-代理的轨迹保存到一个大的查询表中，并希望根据需要再次将它们检索回python。这是一个样本轨迹对象，我想把它保存起来，并作为轨迹返回给熊猫。{'action': <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=int32, numpy=array([2], dtype=int32)>,
'disco
浏览 4提问于2022-06-08得票数 1
我试图在一个简单的多智能体非合作并行游戏中使用TF-agent。为了简化，我有两个代理，用TF-代理定义。我定义了一个自定义健身房环境，它将代理的组合动作作为输入，并返回一个观察结果。所以我需要做两件事：
from tf
浏览 11提问于2021-03-30得票数 0
我正在尝试使用tensorflow进行一些强化学习，要做到这一点，我必须下载tf-agent，这是conda中不自动提供的包。
浏览 7提问于2020-11-03得票数 2
我正在尝试在健身房'Breakout-v0‘中训练一个tf-agent，我已经做了一个函数来预处理观察结果(游戏像素)，现在我想修改time_step和time_step_spec来反映新的数据。
浏览 0修改于2020-05-08得票数 2
我正在尝试使用TF-Agent 来训练强化学习代理.在我的应用程序中，我有一个动作，包含9个可能的离散值(标记为0到8)。
浏览 14修改于2020-08-27得票数 7
我想我当前的代码也会在tf-agent libary函数中进行一些调整之后工作，但这将消除libary的目的。
浏览 16提问于2022-11-19得票数 0
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我已经编写了一个自定义环境，这样我就可以使用强化学习(PPO)和tf-agent。
浏览 93提问于2019-08-20得票数 2
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