深度强化学习TensorFlow

### 使用 TensorFlow 实现深度强化学习

#### 创建环境并安装依赖库
为了使用 TensorFlow 开发深度强化学习模型，首先需要设置开发环境。可以通过克隆特定仓库来获取所需代码和配置文件[^4]。

git clone https://github.com/inoryy/tensorflow2-deep-reinforcement-learning.git

#### 构建自定义层扩展功能
对于某些高级应用来说，可能还需要构建自己的神经网络结构。TFLearn 提供了一种简便的方法来创建新的层类型并与 TensorFlow 集成工作[^1]。

import tflearn
from tensorflow.keras.layers import Layer

class CustomLayer(Layer):
    def __init__(self, **kwargs):
        super(CustomLayer, self).__init__(**kwargs)

    def build(self, input_shape):
        # 定义权重和其他参数
        pass
    
    def call(self, inputs):
        # 前向传播逻辑
        return outputs

#### 应用演员-评论家架构
在设计策略时可以采用演员-评论家方法，在此框架下有两个主要组件：一个是负责决策动作的选择（即“演员”），另一个是对当前状态价值做出评估（即“评论家”）。这种方法能够有效提升训练效率以及最终性能表现[^2]。

#### 利用预置工具包简化流程
TensorFlow Agents 是一个专为加速研究而设的开源库，它不仅包含了多种经典算法如 DQN、DDPG 和 PPO 的具体实现方式，而且拥有详尽的帮助文档支持使用者迅速入门[^3]。

#### 编写完整的DQN程序片段
下面给出一段基于上述理论编写的简易版 Deep Q-Network (DQN) 训练脚本作为参考：

import gym
import numpy as np
import tensorflow as tf
from collections import deque

env = gym.make('CartPole-v0')
state_size = env.observation_space.shape[0]
action_size = env.action_space.n
batch_size = 32
memory = deque(maxlen=2000)
gamma = 0.95  # 折扣率
epsilon = 1.0  # 探索概率
epsilon_min = 0.01
epsilon_decay = 0.995
learning_rate = 0.001

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(24, input_dim=state_size, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(action_size, activation='linear')])

def remember(state, action, reward, next_state, done):
    memory.append((state, action, reward, next_state, done))

def act(state):
    if np.random.rand() <= epsilon:
        return env.action_space.sample()
    act_values = model.predict(state)
    return np.argmax(act_values[0])  

for e in range(episodes):
    state = env.reset()
    state = np.reshape(state, [1, state_size])
    
    for time_t in range(500):
        action = act(state)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        next_state = np.reshape(next_state, [1, state_size])
        
        remember(state, action, reward, next_state, done)
        state = next_state
        
        if done:
            break
            
    replay(batch_size)
            
    if len(memory) > batch_size:
        minibatch = random.sample(memory, batch_size)
        ...