深度学习培训游戏AI（Artificial Intelligence）是一种越来越受关注的人工智能技术，它基于神经网络，通过以往的经验不断学习来达到智能决策的目的。在过去，深度学习被广泛应用于图像、语音、自然语言等领域，但现在越来越多的人开始将其应用于游戏AI领域。

游戏AI领域的深度学习应用在安全破解、自动卡位、自动探索等方面都已有不错的成果，它的出现使得游戏AI的智能化程度得到了很大的提高。同时，许多开发工具也开始支持开发者使用深度学习技术创建自己的游戏AI，其中包括TensorFlow，PyTorch，Keras等。

下面，我们将通过一个代码示例来演示如何使用TensorFlow库开发深度学习游戏AI。

首先，我们需要准备一个模拟游戏环境。这里，我们将使用OpenAI的gym库提供的CartPole任务，这是一个控制杆在一个移动小车上的平衡问题。我们的目标是通过训练一个神经网络来控制小车的运动，使得杆子能一直保持平衡。

import gym import numpy as np

创建环境

env = gym.make('CartPole-v0')

设置随机种子以便复现实验结果

np.random.seed(123) env.seed(123)

接下来，我们需要定义神经网络模型。为了简单起见，我们用一个小型全连接网络来实现。其中，输入层的大小为4，即对应CartPole任务提供的状态信息。输出层的大小为2，即对应两种动作，向左或向右移动小车。

import tensorflow as tf

定义神经网络模型

model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(32, activation=tf.nn.relu, input_shape=(4,)), tf.keras.layers.Dense(2, activation=tf.nn.softmax) ])

接下来，我们需要定义损失函数和优化器。