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雷鋒網 AI科技評論消息，用于在TensorFlow中構建并行強化學習算法的高效基礎架構范例TensorFlow Agents日前開源，這個項目是由谷歌的兩位研究員James Davidson、Vincent Vanhoucke，以及Danijar Hafner共同研發的。關于這個項目的開源信息他們在GitHub上進行了介紹，雷鋒網 AI 科技評論將內容進行編譯整理。
TensorFlow Agents
TensorFlow Agents為強化學習提供了優化的基礎架構，它將OpenAI gym接口擴展到多個并行環境，并能在TensorFlow中訓練智能體，進行批量計算。在這個項目中，我們提供BatchPPO，這是針對近端策略優化（Proximal Policy Optimization，PPO）的一個實現。
如果你在研究中使用了我們這個項目的代碼，請引用我們之前發布的關于TensorFlow Agents的論文TensorFlow Agents: Efficient Batched Reinforcement Learning in TensorFlow，論文地址：https://drive.google.com/file/d/0B20Yn-GSaVHGMVlPanRTRlNIRlk/view
@misc{hafner2017agents,
title={TensorFlow Agents: Efficient Batched Reinforcement Learning in TensorFlow},
author={Hafner, Danijar and Davidson, James and Vanhoucke, Vincent},
year={2017}
}
工具：Python 2/3, TensorFlow 1.3+, Gym, rumamel.yaml
說明
先執行如下代碼復制數據庫并運行PPO算法。
python3 -m agents.scripts.train --logdir=/path/to/logdir --config=pendulum
這里用的算法已經在配置中定義好了，其中pendulum利用了已有的PPO實現。可以在agents/scripts/configs.py中查看更多的預定義配置。
如果想要重新開始運行之前的任務，可以在最后的指令中增加--timestamp=<time>標志，并提供你運行的目錄名中的時間戳。
為了將度量可視化，需要從另一個終端啟動TensorBoard，然后將瀏覽器指向http://localhost:2222:
tensorboard --logdir=/path/to/logdir --port=2222
如果要渲染視頻，收集OpenAI Gym的統計數據上傳至記分板，請輸入以下代碼:
python3 -m agents.scripts.visualize --logdir=/path/to/logdir/<time>-<config> --outdir=/path/to/outdir/
修正
這個項目的發布能讓新的強化學習思想更容易實現。當修正代碼之后，你可以從如下幾個文件開始執行任務。
scripts/configs.py（指定任務和算法的實驗配置）
scripts/networks.py（被定義為TensorFlow RNNCell的神經網絡模型）
scripts/train.py（包含訓練設置的可執行文件）
ppo/algorithm.py（PPO算法的TensorFlow圖）
如果要運行所有的單元測試，請輸入如下代碼：
python3 -m unittest discover -p "*_test.py"
如果有更多問題，可以在 Github上提問。
執行
這次的發布還包括OpenAI Gym環境下的一個批處理接口，它能與TensorFlow無縫集成，實現高效的算法。這是通過如下核心組件實現的:
agents.tools.wrappers.ExternalProcess
agents.tools.wrappers.ExternalProcess是構造外部進程里的OpenAI Gym 環境的包裝（wrapper），它可以調用step()、reset()以及屬性訪問，轉發到進程中，然后等待結果，可以并行運行多個環境而不受Python全局解釋器鎖（global interpreter lock）的限制。
agents.tools.BatchEnv
agents.tools.BatchEnv能將OpenAI Gym接口擴展至多個環境中，它可以聯合多個OpenAI Gym環境，用step()接受批量的動作，返回觀察值、獎勵、完成的標記和info對象。如果有多個獨立的環境在外部進程中，它們將能被并行處理。
agents.tools.InGraphBatchEnv
agents.tools.InGraphBatchEnv將batch環境集成到TensorFlow圖中，保證step()和reset()函數都可以被調用。觀察值、最后的動作、獎勵和完成的標記中的batch都存儲在變量中，并作為可用的張量。
agents.tools.simulate()
agents.tools.simulate()將in-graph batch環境和強化學習算法融合成一步，可以在訓練循環中調用，這減少了調用會話的數量，并提供了一種簡單的方法來訓練接下來的算法。
如果要理解這些代碼，需要對TensorFlow的控制流運算（尤其是tf.cond(),tf.scan()和tf.control_dependencies()）非常熟悉。
GitHub地址：https://github.com/tensorflow/agents
雷鋒網 AI科技評論整理編譯。
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