使用tf_util构建强化学习模型

在强化学习中，tf_util是一个非常有用的工具库，它可以帮助我们更方便地构建和训练强化学习模型。tf_util提供了一系列用于定义神经网络结构、定义损失函数、定义优化器等功能的函数和工具。

下面我们将通过一个简单的例子来演示如何使用tf_util构建一个强化学习模型。

假设我们有一个只有一个输入特征和一个输出动作的强化学习问题。我们使用一个全连接的神经网络作为我们的强化学习模型，其中包括一个隐藏层。我们的目标是训练这个模型，使之能够根据输入特征来预测合适的输出动作。

首先，我们需要导入tf_util库以及其他必要的库：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tf_util import *

接下来，我们定义一个函数来构建我们的强化学习模型。

def build_model():
    input_dim = 1 # 输入特征的维度
    output_dim = 1 # 输出动作的维度
    hidden_units = 10 # 隐藏层的神经元个数
    
    # 定义输入占位符
    input_ph = tf.placeholder(tf.float32, [None, input_dim], name='input_ph')
    
    # 定义隐藏层
    hidden_layer = fully_connected(input_ph, hidden_units, activation_fn=tf.nn.relu)
    
    # 定义输出层
    output_layer = fully_connected(hidden_layer, output_dim, activation_fn=None)
    
    # 返回模型的输入占位符和输出层
    return input_ph, output_layer

上述代码中，我们首先定义了输入占位符input_ph，它将用于接收输入特征。然后，我们定义了一个隐藏层hidden_layer，使用fully_connected函数来构建一个全连接层，激活函数使用ReLU。最后，我们定义了输出层output_layer，它也是使用fully_connected函数构建的一个全连接层，没有激活函数。

接下来，我们定义一个函数来训练我们的模型。

def train_model():
    # 构建模型
    input_ph, output_layer = build_model()
    
    # 定义目标标签占位符
    target_ph = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], name='target_ph')
    
    # 定义损失函数
    loss = tf.reduce_mean(tf.square(target_ph - output_layer))
    
    # 定义优化器
    optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
    train_op = optimizer.minimize(loss)
    
    # 创建Session并进行训练
    sess = tf.Session()
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    
    # 输入特征和对应的目标标签
    X_train = np.array([[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0]])
    y_train = np.array([[2.0], [4.0], [6.0], [8.0], [10.0]])
    
    # 进行100个epoch的训练
    for epoch in range(100):
        sess.run(train_op, feed_dict={input_ph: X_train, target_ph: y_train})
        
        # 每隔10个epoch打印一次损失值
        if epoch % 10 == 0:
            cur_loss = sess.run(loss, feed_dict={input_ph: X_train, target_ph: y_train})
            print("Epoch {}: Loss = {}".format(epoch, cur_loss))
    
    # 关闭Session
    sess.close()

上述代码中，我们首先使用build_model函数构建我们的模型。然后，我们定义了目标标签占位符target_ph，用于接收目标标签。接下来，我们定义了损失函数loss，使用均方误差。然后，我们使用Adam优化器来最小化损失函数，得到训练操作train_op。

接下来，我们创建一个Session，并初始化全局变量。然后，我们定义输入特征X_train和对应的目标标签y_train。在每个epoch中，我们使用sess.run方法运行train_op，并传入输入特征和目标标签进行训练。在每隔10个epoch中，我们打印一次当前的损失值。

最后，训练完成后，我们关闭Session。

通过以上步骤，我们就使用了tf_util构建了一个简单的强化学习模型，并进行了训练。当然，这只是一个简单的例子，实际的强化学习任务可能需要更复杂的模型和训练方法。但是tf_util提供的函数和工具可以帮助我们更方便地构建和训练这些模型。