cannot import name 'PolicySaver' from 'tf_agents.policies'

这个错误可能是因为您的 TensorFlow 版本不兼容 tf_agents 库的某些函数。您可以尝试更新 TensorFlow 和 tf_agents 库，以确保它们是最新版本。或者，您可以使用兼容的版本，例如在 TensorFlow 2.3及以下版本中，tf_agents 库的版本应该在 0.6.0 左右。

如果更新 TensorFlow 和 tf_agents 库不起作用，您可以尝试手动导入 PolicySaver，如下所示：

from tf_agents.policies import policy_saver

然后，您可以使用 `policy_saver.PolicySaver` 类来保存策略。

相关问题

No module named 'tf_agents.policy'

这个错误是因为你的代码中导入了 `tf_agents.policy` 模块，但是你没有安装 `tf-agents` 库。你需要通过以下命令安装：

pip install tf-agents

如果你已经安装了 `tf-agents` 库，但仍然出现该错误，则可能是版本不兼容。你可以尝试更新 `tf-agents` 库到最新版本：

pip install --upgrade tf-agents

如果还是不行，你可以检查一下你的 Python 环境中是否存在多个版本的 TensorFlow，这有可能导致冲突。

写一个基于 tf_agents 实现自定义 env 的强化深度学习代码

首先，需要安装tf_agents包，可以使用以下命令：

pip install tf_agents

接下来是一个使用tf_agents实现自定义环境的示例代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tf_agents.environments import py_environment
from tf_agents.specs import array_spec
from tf_agents.trajectories import time_step as ts


class CustomEnv(py_environment.PyEnvironment):
    def __init__(self):
        # 定义环境状态的维度和取值范围
        self._observation_spec = array_spec.BoundedArraySpec(shape=(2,), dtype=np.float32, minimum=-1, maximum=1, name='observation')
        # 定义动作的维度和取值范围
        self._action_spec = array_spec.BoundedArraySpec(shape=(), dtype=np.int32, minimum=0, maximum=1, name='action')
        # 初始化状态
        self._state = np.zeros(shape=(2,), dtype=np.float32)

    def action_spec(self):
        return self._action_spec

    def observation_spec(self):
        return self._observation_spec

    def _reset(self):
        # 重置状态
        self._state = np.zeros(shape=(2,), dtype=np.float32)
        # 返回初始状态的时间步信息
        return ts.restart(self._state)

    def _step(self, action):
        # 计算新的状态
        if action == 0:
            self._state[0] += 0.1
        else:
            self._state[0] -= 0.1
        self._state[1] += np.random.normal(loc=0, scale=0.05)
        # 判断是否达到终止状态
        if self._state[0] >= 1:
            return ts.termination(self._state, reward=1)
        elif self._state[0] <= -1:
            return ts.termination(self._state, reward=-1)
        # 返回时间步信息
        else:
            return ts.transition(self._state, reward=0.1, discount=0.9)

这个示例代码实现了一个简单的自定义环境，环境状态为一个二维向量，动作为一个0/1值，代表向左或向右移动。状态的第一个维度表示位置，第二个维度表示随机噪声。当位置超出[-1, 1]的范围时，环境进入终止状态，返回奖励+1或-1。否则，返回奖励0.1，折扣因子为0.9的时间步信息。

要训练强化学习模型，需要使用tf_agents提供的Agent和ReplayBuffer等类。具体实现方式可以参考tf_agents的官方文档。