tf-agent 报错 ValueError 解决记录 摘要: 最近强化学习需要用到 tf-agents ,记录一下使用过程遇到的问题。 版本说明: 1 2 3 4 5 tensorflow 2.14.0 gym 0.23.0 tf-agents 0.17.0 numpy 1.24.0 ale-py 0.8.1 报错命令: 1 2 3 from tf_agents.environmentsimportsuite_gym env= suite_gym.load("Breako...
在定义tf-agent的形状时,我们需要确定状态空间的形状。状态空间的形状可以是连续的,也可以是离散的。对于连续的状态空间,可以使用tf-agent提供的连续空间接口来定义形状。对于离散的状态空间,可以使用tf-agent提供的离散空间接口来定义形状。 动作空间的形状:动作是指智能体在环境中采取的行动。在定义tf-agent的...
确定超参数:首先,需要确定需要调整的超参数,例如学习率、批大小、折扣因子等。这些超参数会对tf-agent和策略的性能产生影响。 设计实验:根据要调整的超参数,设计一系列实验来评估它们的影响。可以使用不同的超参数组合来训练tf-agent和策略,并通过评估指标(例如平均回报、收敛速度等)来比较它们的性能。 超参...
解决方案: 该原因是因为使用 pip 安装了 mujoco 和 mujoco_py , 应该从 github 上手动下载并创建目录,这里参考https://blog.csdn.net/qq_47997583/article/details/125400418即可。注意要先 pip 卸载掉 mujoco 和 mujoco_py 否则会冲突 报错2: 1 2 3 4 5 File"/home/ys/.conda/envs/gaoshd_tf/lib/pyth...
说using TF agent of Tensorflow 分数救会乘1.5，所以用Tensorflow 训练出的agent 就是…TF Agent是...
agents.PPOAgent( time_step_spec=env.time_step_spec(), action_spec=env.action_spec(), actor_net=actor_net, value_net=value_net, optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-3), kl_cutoff_factor=0, kl_cutoff_coef=100, initial_adaptive_kl_beta=1, num_epochs=10, train_step_...
In TF-Agents, the core elements of RL algorithms are implemented asAgents. An agent encompasses two main responsibilities: defining a Policy to interact with the Environment, and how to learn/train that Policy from collected experience. Currently the following algorithms are available under TF-Agents...
DS引领模型平权下,各厂商产品能力有望快速提升,而产品长期价值取决于产品壁垒。我们判断AI赋能下行业应用价值分化主要取决于三大壁垒:1、用户:用户量和强用户黏性2、数据:垂直数据和数据飞轮3、场景:具备强付费能力和亟需“深度思考”能力具体如下:1)用户粘性强:数据和商业化基础C/B端刚性流量入口厂商的AI产品落...
接下来,以大模型辅助单元测试生成应用为实例,详细阐述了上述范式的具体应用。包括调优、RAG、Prompt工程、Agent的构建思路、评估中指标设置遇到的问题等,并具体描述了该应用的当前部署方式,以及在业务上产生的效果。这个分享有案例,有总结,对于当前的LLM赋能测试应用的开...
天风证券近日发布计算机研究报告:模型平权,聚焦高壁垒Agent:TF3D选股框架。 以下为研究报告摘要: DS引领模型平权下,各厂商产品能力有望快速提升,而产品长期价值取决于产品壁垒。我们判断AI赋能下行业应用价值分化主要取决于三大壁垒: 1、用户:用户量和强用户黏性 ...