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要学习深度强化学习，就要学会使用神经网络，建立神经网络可以使用TensorFlow和pytorch，今天先学习以TensorFlow建立网络。
直接上代码

import tensorflow as tf# 定义神经网络模型
model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),tf.keras.layers.Dropout(0.2),tf.keras.layers.Dense(10)
])# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),metrics=['accuracy'])# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(60000, 784).astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape(10000, 784).astype('float32') / 255# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

然后解释一下代码里的具体步骤

定义神经网络模型
当使用 tf.keras.models.Sequential 创建神经网络时，可以按顺序添加多个层，每个层都会顺序连接在一起，构成整个神经网络模型。在这个例子中，我们添加了两个全连接层(Dense层)和一个Dropout层。这个模型的结构如下所示：

输入层：由 tf.keras.layers.Dense(128, activation=‘relu’, input_shape=(784,)) 创建，包含128个神经元。输入数据的形状是 (None, 784)，其中 None 表示任意的批次大小。激活函数为 ReLU。
Dropout层：由 tf.keras.layers.Dropout(0.2) 创建，其作用是随机断开一定比例的输入神经元，以防止过拟合。
输出层：由 tf.keras.layers.Dense(10) 创建，包含10个神经元，对应于10个分类。激活函数为空，因为我们将使用 logits 值来进行计算，而不是经过 softmax 转换后的概率。
因为我们没有指定激活函数的名称，所以默认情况下 Dense 层使用线性激活函数。由于我们需要 logits 值来计算交叉熵损失函数，因此输出层没有指定激活函数。

总的来说，这个模型是一个具有 1 个输入层，1 个输出层和 1 个 Dropout 层的简单全连接神经网络。

编译模型

在 TensorFlow 中，使用 compile() 方法来配置模型的训练过程，其中包括选择优化器、损失函数和评估指标等。

optimizer=‘adam’：指定使用 Adam 优化器进行模型训练。Adam 是一种常用的自适应学习率优化算法，可以更快地收敛和更好地处理不同的学习率。
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)：指定使用交叉熵损失函数来计算模型在训练期间的误差。在这里我们使用的是 SparseCategoricalCrossentropy，它适用于多分类问题且标签为整数编码的情况。由于输出层没有使用 softmax 激活函数，所以设置参数 from_logits=True，表示我们将使用 logits 值来计算交叉熵损失函数。
metrics=[‘accuracy’]：指定使用准确率作为模型的评估指标，以在训练期间监视模型的性能。我们可以指定多个评估指标，例如 metrics=[‘accuracy’, ‘mse’]，以同时监视模型的准确率和均方误差。
这些配置将应用于后续的模型训练中。

然后直接从Keras这个高级API加载数据集，这里讲一下x_train和x_test

x_train = x_train.reshape(60000, 784).astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape(10000, 784).astype('float32') / 255

这两行代码是将输入的训练数据 x_train 和测试数据 x_test 进行预处理，使它们具有相同的数据形状和数据类型，并进行了归一化处理。

x_train.reshape(60000, 784)：将训练数据的形状从原来的 (60000, 28, 28) 重塑为 (60000, 784)，其中 784 表示每个图像的像素数量，也就是将每个图像转换为一个长度为 784 的一维数组。
.astype(‘float32’)：将数据类型转换为浮点型，因为在后续的归一化处理中需要进行除法操作。
/ 255：将像素值的范围从原来的 0 到 255 之间的整数转换为 0 到 1 之间的浮点数。这是一种常见的归一化方法，它可以使得输入数据的数值范围更加稳定，更容易被神经网络学习。
这样处理后，训练数据 x_train 和测试数据 x_test 都变成了形状为 (60000, 784) 和 (10000, 784) 的浮点数数组。这样的数据可以作为神经网络的输入，并可以更好地被模型学习。60000和10000分别表示训练和测试的数据量。

最后训练模型

model.fit(x_train, y_train, epochs=5) 是用来训练模型的代码。它将训练数据集 x_train 和训练标签 y_train 作为输入，并对模型进行多轮（5 轮）的训练。

具体来说，fit() 方法将对模型进行以下操作：

按照指定的轮数（即 epochs=5）对整个数据集进行多次迭代训练。
在每一轮训练中，将数据集划分为多个小批量数据，每个小批量包含一定数量的样本（默认情况下是 32 个样本）。
使用优化器（在 model.compile() 中指定）对模型进行优化，即更新模型的权重和偏置以最小化损失函数。
计算在每个小批量数据上的损失值和评估指标值，并在屏幕上输出模型的训练进度信息。
在每一轮训练结束后，使用测试数据集进行模型评估（在 model.evaluate() 中指定）。
通过反复迭代训练，模型的权重和偏置将不断被更新，以使得模型能够更好地适应数据集，并获得更好的性能。

评估模型model.evaluate(x_test, y_test)