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强化学习与TensorFlow模型部署实战指南

强化学习训练准备

在强化学习中，为训练循环做好准备需要一系列的步骤。首先，我们使用RandomTFPolicy来初始化收集策略，代码如下：

from tf_agents.policies.random_tf_policy import RandomTFPolicy initial_collect_policy = RandomTFPolicy(tf_env.time_step_spec(), tf_env.action_spec())

接着，创建DynamicStepDriver来收集初始经验：

init_driver = DynamicStepDriver( tf_env, initial_collect_policy, observers=[replay_buffer.add_batch, ShowProgress(20000)], num_steps=20000) # <=> 80,000 ALE frames final_time_step, final_policy_state = init_driver.run()

此时，训练循环所需的大部分组件已就位，只差数据集这一关键部分。

数据集的创建与处理

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