TensorFlow雖是深度學習領(lǐng)域最廣泛使用的框架，但是對比PyTorch這一動態(tài)圖框架，采用靜態(tài)圖（Graph模式）的TensorFlow確實是難用。好在最近TensorFlow支持了eager模式，對標PyTorch的動態(tài)執(zhí)行機制。更進一步地，Google在最近推出了全新的版本TensorFlow 2.0，2.0版本相比1.0版本不是簡單地更新，而是一次重大升級（雖然目前只發(fā)布了preview版本）。簡單地來說，TensorFlow 2.0默認采用eager執(zhí)行模式，而且重整了很多混亂的模塊。毫無疑問，2.0版本將會逐漸替換1.0版本，所以很有必要趁早入手TensorFlow 2.0。

《TensorFlow2.0深度強化學習指南》將通過實施AdvantageActor-Critic(演員-評論家，A2C)代理來解決經(jīng)典的CartPole-v0環(huán)境，通過深度強化學習（DRL）展示即將推出的TensorFlow2.0特性。雖然我們的目標是展示TensorFlow2.0，但我將盡最大努力讓DRL的講解更加平易近人，包括對該領(lǐng)域的簡要概述。本文主要介紹了如何用深度強化學習來展示TensorFlow2.0的強大特性，希望對您的學習有所幫助。