TensorForce：基于TensorFlow 2.0的强化学习开源框架

资源摘要信息:"TensorForce是一个基于TensorFlow框架的开源深度强化学习库，它提供了一套模块化的设计，以及灵活的库结构，旨在满足研究和实际应用的需要。它遵循一系列高级设计原则，使其与一般的强化学习库有所不同。" 知识点: 1. TensorForce库的定义和目标：TensorForce是一个专门为应用强化学习设计的TensorFlow库。它的目标是提供一个模块化、灵活的设计，以满足从研究到实际应用的广泛需求。 2. 基于TensorFlow框架：TensorForce是建立在TensorFlow框架版本2.0之上，与Python 3兼容。这意味着用户需要对TensorFlow有一定的了解，才能更好地使用TensorForce进行深度强化学习。 3. 模块化组件设计：TensorForce的设计强调模块化和通用性。这种设计使得功能实现尽可能普遍适用和可配置。虽然这可能会以细节的忠实相似为代价，但可以实现更广泛的应用。 4. 算法与应用分离：TensorForce将强化学习算法与输入（状态/观察）和输出（动作/决策）的类型和结构以及与应用环境的交互分离。这使得算法更加独立，更容易在不同的应用环境中使用。 5. 完整的TensorFlow模型：TensorForce的强化学习逻辑，包括控制流，都是在TensorFlow中实现的。这使得模型计算图独立于应用程序编程语言，方便模型的部署。 6. 库的更新和文档：TensorForce的文档和更新说明可以在其官方网站上找到。此外，用户还可以通过Contact和Gitter频道进行反馈和交流。 7. Python 3兼容性：TensorForce只支持Python 3，不再支持Python 2。这是为了保持与最新的编程语言发展趋势保持一致。 8. 库的版本更新：在0.5版本中，TensorForce删除了对Python 2的支持。这意味着用户需要使用Python 3来使用TensorForce。 以上就是TensorForce库的主要知识点。总的来说，TensorForce是一个专门为应用强化学习设计的TensorFlow库，它提供了一套模块化的设计，以及灵活的库结构，旨在满足研究和实际应用的需要。