angryostrich552
New member
[TIẾNG VIỆT]:
** Lập trình các tác nhân thông minh với các tác nhân tenorflow **
Các tác nhân thông minh là các chương trình phần mềm có thể lý trí, học hỏi và hành động tự động.Chúng được sử dụng trong một loạt các ứng dụng, như trò chơi, robot và chăm sóc sức khỏe.Tensorflow Agents là một thư viện từ Google giúp dễ dàng xây dựng và đào tạo các đại lý thông minh.Nó cung cấp một loạt các công cụ và kỹ thuật để học củng cố, học tập giả và các kỹ thuật học máy khác.
Bài viết này sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng các tác nhân Tensorflow để xây dựng một tác nhân thông minh có thể chơi trò chơi Pong.Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách tạo ra một môi trường đơn giản mô hình hóa trò chơi Pong.Sau đó, chúng tôi sẽ đào tạo một đại lý để chơi trò chơi bằng cách sử dụng học tập củng cố.Cuối cùng, chúng tôi sẽ đánh giá hiệu suất của đại lý của chúng tôi và so sánh nó với các tác nhân khác.
** Tạo môi trường **
Bước đầu tiên là tạo ra một môi trường mô hình hóa trò chơi Pong.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng thư viện `phòng tập '.Phòng tập thể dục là một bộ công cụ để phát triển và đánh giá các thuật toán học tập củng cố.Nó cung cấp một loạt các môi trường, bao gồm một môi trường để chơi pong.
Để tạo môi trường Pong, chúng ta có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
Nhập phòng tập thể dục
Env = Gym.Make ("Pong-V0")
`` `
Môi trường `Pong-V0` là một môi trường tiêu chuẩn để chơi pong.Nó cung cấp một không gian trạng thái đại diện cho trạng thái hiện tại của trò chơi, một hàm phần thưởng chỉ định phần thưởng cho mỗi hành động và một không gian hành động liệt kê các hành động có thể mà tác nhân có thể thực hiện.
** Đào tạo đại lý **
Khi chúng tôi đã tạo ra môi trường, chúng tôi có thể đào tạo một đại lý để chơi trò chơi.Chúng ta có thể làm điều này bằng thư viện `tf_agents`.TF_AGENTS là một thư viện từ Google cung cấp nhiều công cụ và kỹ thuật để đào tạo các đại lý thông minh.
Để đào tạo một đại lý để chơi pong, chúng tôi có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
Nhập bộ tenorflow dưới dạng TF
từ tf_agents.agents.dqn nhập dqn_agent
từ tf_agents.envirments suite_gym
Từ tf_agents.networks nhập q_network
Từ tf_agents.replay_buffers nhập tf_uniform_replay_buffer
# Tạo môi trường.
Env = suite_gym.Moad ("Pong-V0")
# Tạo tác nhân.
Tác nhân = dqn_agent.dqnagent (
env.observation_spec (),
env.action_spec (),
q_network = q_network.qnetwork (env.observation_spec (), env.action_spec ()),
)
# Tạo bộ đệm phát lại.
replay_buffer = tf_uniform_replay_buffer.tfuniformreplaybuffer (
buffer_size = 100000,
quan sát_spec = env.observation_spec (),
action_spec = env.action_spec (),
)
# Huấn luyện đại lý.
đại lý.train (
env = env,
replay_buffer = replay_buffer,
num_iterations = 10000,
)
`` `
Lớp `DQN_AGENT` là một tác nhân học tập Q sâu sắc.Nó sử dụng một mạng lưới thần kinh sâu để tìm hiểu chức năng Q, ánh xạ các trạng thái hành động.Phương thức `Train ()` Huấn luyện tác nhân bằng bộ đệm phát lại.Bộ đệm phát lại lưu trữ một lịch sử của những trải nghiệm trong quá khứ, mà tác nhân sử dụng để học hỏi.
** Đánh giá tác nhân **
Khi chúng tôi đã đào tạo đại lý, chúng tôi có thể đánh giá hiệu suất của nó.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách chơi trò chơi và quan sát hành động của đại lý.Chúng tôi cũng có thể so sánh hiệu suất của đại lý với các tác nhân khác.
Để đánh giá tác nhân, chúng ta có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
# Chơi trò chơi và quan sát các hành động của đại lý.
cho tập trong phạm vi (10):
quan sát = env.reset ()
Trong khi đúng:
Action = Agent.act (Quan sát)
Quan sát, Phần thưởng, Xong, Thông tin = Env.Step (Hành động)
Nếu xong:
phá vỡ
# So sánh hiệu suất của tác nhân với các tác nhân khác.
Agent_1 = dqn_agent.dqnagent (
Env.ObServation_Spec
[ENGLISH]:
**Programming Intelligent Agents with TensorFlow Agents**
Intelligent agents are software programs that can reason, learn, and act autonomously. They are used in a wide variety of applications, such as games, robotics, and healthcare. TensorFlow Agents is a library from Google that makes it easy to build and train intelligent agents. It provides a variety of tools and techniques for reinforcement learning, imitation learning, and other machine learning techniques.
This article will show you how to use TensorFlow Agents to build an intelligent agent that can play the game of Pong. We will start by creating a simple environment that models the game of Pong. Then, we will train an agent to play the game using reinforcement learning. Finally, we will evaluate the performance of our agent and compare it to other agents.
**Creating the Environment**
The first step is to create an environment that models the game of Pong. We can do this using the `gym` library. Gym is a toolkit for developing and evaluating reinforcement learning algorithms. It provides a variety of environments, including one for playing Pong.
To create the Pong environment, we can use the following code:
```python
import gym
env = gym.make("Pong-v0")
```
The `Pong-v0` environment is a standard environment for playing Pong. It provides a state space that represents the current state of the game, a reward function that specifies the reward for each action, and an action space that lists the possible actions that the agent can take.
**Training the Agent**
Once we have created the environment, we can train an agent to play the game. We can do this using the `tf_agents` library. tf_agents is a library from Google that provides a variety of tools and techniques for training intelligent agents.
To train an agent to play Pong, we can use the following code:
```python
import tensorflow as tf
from tf_agents.agents.dqn import dqn_agent
from tf_agents.environments import suite_gym
from tf_agents.networks import q_network
from tf_agents.replay_buffers import tf_uniform_replay_buffer
# Create the environment.
env = suite_gym.load("Pong-v0")
# Create the agent.
agent = dqn_agent.DQNAgent(
env.observation_spec(),
env.action_spec(),
q_network=q_network.QNetwork(env.observation_spec(), env.action_spec()),
)
# Create the replay buffer.
replay_buffer = tf_uniform_replay_buffer.TFUniformReplayBuffer(
buffer_size=100000,
observation_spec=env.observation_spec(),
action_spec=env.action_spec(),
)
# Train the agent.
agent.train(
env=env,
replay_buffer=replay_buffer,
num_iterations=10000,
)
```
The `dqn_agent` class is a deep Q-learning agent. It uses a deep neural network to learn the Q-function, which maps states to actions. The `train()` method trains the agent using a replay buffer. The replay buffer stores a history of past experiences, which the agent uses to learn from.
**Evaluating the Agent**
Once we have trained the agent, we can evaluate its performance. We can do this by playing the game and observing the agent's actions. We can also compare the agent's performance to other agents.
To evaluate the agent, we can use the following code:
```python
# Play the game and observe the agent's actions.
for episode in range(10):
observation = env.reset()
while True:
action = agent.act(observation)
observation, reward, done, info = env.step(action)
if done:
break
# Compare the agent's performance to other agents.
agent_1 = dqn_agent.DQNAgent(
env.observation_spec
** Lập trình các tác nhân thông minh với các tác nhân tenorflow **
Các tác nhân thông minh là các chương trình phần mềm có thể lý trí, học hỏi và hành động tự động.Chúng được sử dụng trong một loạt các ứng dụng, như trò chơi, robot và chăm sóc sức khỏe.Tensorflow Agents là một thư viện từ Google giúp dễ dàng xây dựng và đào tạo các đại lý thông minh.Nó cung cấp một loạt các công cụ và kỹ thuật để học củng cố, học tập giả và các kỹ thuật học máy khác.
Bài viết này sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng các tác nhân Tensorflow để xây dựng một tác nhân thông minh có thể chơi trò chơi Pong.Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách tạo ra một môi trường đơn giản mô hình hóa trò chơi Pong.Sau đó, chúng tôi sẽ đào tạo một đại lý để chơi trò chơi bằng cách sử dụng học tập củng cố.Cuối cùng, chúng tôi sẽ đánh giá hiệu suất của đại lý của chúng tôi và so sánh nó với các tác nhân khác.
** Tạo môi trường **
Bước đầu tiên là tạo ra một môi trường mô hình hóa trò chơi Pong.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng thư viện `phòng tập '.Phòng tập thể dục là một bộ công cụ để phát triển và đánh giá các thuật toán học tập củng cố.Nó cung cấp một loạt các môi trường, bao gồm một môi trường để chơi pong.
Để tạo môi trường Pong, chúng ta có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
Nhập phòng tập thể dục
Env = Gym.Make ("Pong-V0")
`` `
Môi trường `Pong-V0` là một môi trường tiêu chuẩn để chơi pong.Nó cung cấp một không gian trạng thái đại diện cho trạng thái hiện tại của trò chơi, một hàm phần thưởng chỉ định phần thưởng cho mỗi hành động và một không gian hành động liệt kê các hành động có thể mà tác nhân có thể thực hiện.
** Đào tạo đại lý **
Khi chúng tôi đã tạo ra môi trường, chúng tôi có thể đào tạo một đại lý để chơi trò chơi.Chúng ta có thể làm điều này bằng thư viện `tf_agents`.TF_AGENTS là một thư viện từ Google cung cấp nhiều công cụ và kỹ thuật để đào tạo các đại lý thông minh.
Để đào tạo một đại lý để chơi pong, chúng tôi có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
Nhập bộ tenorflow dưới dạng TF
từ tf_agents.agents.dqn nhập dqn_agent
từ tf_agents.envirments suite_gym
Từ tf_agents.networks nhập q_network
Từ tf_agents.replay_buffers nhập tf_uniform_replay_buffer
# Tạo môi trường.
Env = suite_gym.Moad ("Pong-V0")
# Tạo tác nhân.
Tác nhân = dqn_agent.dqnagent (
env.observation_spec (),
env.action_spec (),
q_network = q_network.qnetwork (env.observation_spec (), env.action_spec ()),
)
# Tạo bộ đệm phát lại.
replay_buffer = tf_uniform_replay_buffer.tfuniformreplaybuffer (
buffer_size = 100000,
quan sát_spec = env.observation_spec (),
action_spec = env.action_spec (),
)
# Huấn luyện đại lý.
đại lý.train (
env = env,
replay_buffer = replay_buffer,
num_iterations = 10000,
)
`` `
Lớp `DQN_AGENT` là một tác nhân học tập Q sâu sắc.Nó sử dụng một mạng lưới thần kinh sâu để tìm hiểu chức năng Q, ánh xạ các trạng thái hành động.Phương thức `Train ()` Huấn luyện tác nhân bằng bộ đệm phát lại.Bộ đệm phát lại lưu trữ một lịch sử của những trải nghiệm trong quá khứ, mà tác nhân sử dụng để học hỏi.
** Đánh giá tác nhân **
Khi chúng tôi đã đào tạo đại lý, chúng tôi có thể đánh giá hiệu suất của nó.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách chơi trò chơi và quan sát hành động của đại lý.Chúng tôi cũng có thể so sánh hiệu suất của đại lý với các tác nhân khác.
Để đánh giá tác nhân, chúng ta có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
# Chơi trò chơi và quan sát các hành động của đại lý.
cho tập trong phạm vi (10):
quan sát = env.reset ()
Trong khi đúng:
Action = Agent.act (Quan sát)
Quan sát, Phần thưởng, Xong, Thông tin = Env.Step (Hành động)
Nếu xong:
phá vỡ
# So sánh hiệu suất của tác nhân với các tác nhân khác.
Agent_1 = dqn_agent.dqnagent (
Env.ObServation_Spec
[ENGLISH]:
**Programming Intelligent Agents with TensorFlow Agents**
Intelligent agents are software programs that can reason, learn, and act autonomously. They are used in a wide variety of applications, such as games, robotics, and healthcare. TensorFlow Agents is a library from Google that makes it easy to build and train intelligent agents. It provides a variety of tools and techniques for reinforcement learning, imitation learning, and other machine learning techniques.
This article will show you how to use TensorFlow Agents to build an intelligent agent that can play the game of Pong. We will start by creating a simple environment that models the game of Pong. Then, we will train an agent to play the game using reinforcement learning. Finally, we will evaluate the performance of our agent and compare it to other agents.
**Creating the Environment**
The first step is to create an environment that models the game of Pong. We can do this using the `gym` library. Gym is a toolkit for developing and evaluating reinforcement learning algorithms. It provides a variety of environments, including one for playing Pong.
To create the Pong environment, we can use the following code:
```python
import gym
env = gym.make("Pong-v0")
```
The `Pong-v0` environment is a standard environment for playing Pong. It provides a state space that represents the current state of the game, a reward function that specifies the reward for each action, and an action space that lists the possible actions that the agent can take.
**Training the Agent**
Once we have created the environment, we can train an agent to play the game. We can do this using the `tf_agents` library. tf_agents is a library from Google that provides a variety of tools and techniques for training intelligent agents.
To train an agent to play Pong, we can use the following code:
```python
import tensorflow as tf
from tf_agents.agents.dqn import dqn_agent
from tf_agents.environments import suite_gym
from tf_agents.networks import q_network
from tf_agents.replay_buffers import tf_uniform_replay_buffer
# Create the environment.
env = suite_gym.load("Pong-v0")
# Create the agent.
agent = dqn_agent.DQNAgent(
env.observation_spec(),
env.action_spec(),
q_network=q_network.QNetwork(env.observation_spec(), env.action_spec()),
)
# Create the replay buffer.
replay_buffer = tf_uniform_replay_buffer.TFUniformReplayBuffer(
buffer_size=100000,
observation_spec=env.observation_spec(),
action_spec=env.action_spec(),
)
# Train the agent.
agent.train(
env=env,
replay_buffer=replay_buffer,
num_iterations=10000,
)
```
The `dqn_agent` class is a deep Q-learning agent. It uses a deep neural network to learn the Q-function, which maps states to actions. The `train()` method trains the agent using a replay buffer. The replay buffer stores a history of past experiences, which the agent uses to learn from.
**Evaluating the Agent**
Once we have trained the agent, we can evaluate its performance. We can do this by playing the game and observing the agent's actions. We can also compare the agent's performance to other agents.
To evaluate the agent, we can use the following code:
```python
# Play the game and observe the agent's actions.
for episode in range(10):
observation = env.reset()
while True:
action = agent.act(observation)
observation, reward, done, info = env.step(action)
if done:
break
# Compare the agent's performance to other agents.
agent_1 = dqn_agent.DQNAgent(
env.observation_spec
