摘要

本文主要介绍了《Deep Reinforcement Learning with Python: With PyTorch, TensorFlow and OpenAI Gym》一书的概述和作者，和该书的重点内容和涵盖的工具和框架。同时，强调该书提供了大量的代码实例和练习，以帮助读者加深对深度强化学习理论的理解，并将其用于实际问题的解决。通过援用一些对该书的评价，证明该书是一个权威且实用的资源。最后，介绍了该书的租赁途径。

正文

1. 介绍和作者

《Deep Reinforcement Learning with Python: With PyTorch, TensorFlow and OpenAI Gym》一书由何路人（Henggui He）和Yuxi (Hayden) Liu合著。该书的主要目的是介绍深度强化学习的基本概念、前沿基础理论和Python利用实现。

2. 重点内容和相关基础知识

该书的重点内容包括深度强化学习的基本概念、前沿基础理论和Python利用实现。在介绍这些内容之前，该书还涵盖了与深度强化学习相关的基础知识，例如马尔可夫决策进程、基于模型的算法、无模型方法、动态计划、蒙特卡洛和函数逼近等。

3. 涵盖的工具和框架

《Deep Reinforcement Learning with Python: With PyTorch, TensorFlow and OpenAI Gym》涵盖了PyTorch、TensorFlow和OpenAI Gym等工具和框架。研究者和从业者可以利用这些工具和框架进行深度强化学习的实际利用。

4. 代码实例和练习

该书提供了大量的代码实例和练习，读者可以通过实践来加深对深度强化学习理论的理解，并将其用于实际问题的解决。这些实例和练习有助于读者掌握深度强化学习的技能和方法。

5. 评价和评价

《Deep Reinforcement Learning with Python: With PyTorch, TensorFlow and OpenAI Gym》遭到了许多评价和评价的赞成。读者们称赞该书强调实战性、内容经典和思路清晰等方面。以下是一些评价的摘录：

“该书是学习深度强化学习的不二之选。它提供了很多实际代码和例子，帮助我更好地理解深度强化学习的原理和利用。” – 专业研究者

“作者清晰而深入地解释了深度强化学习的理论和实践。对想要快速入门深度强化学习的人来讲，这本书是一个宝贵的资源。” – 评价者A

6. 租赁途径

《Deep Reinforcement Learning with Python: With PyTorch, TensorFlow and OpenAI Gym》可以从亚马逊、Barnes and Noble等书店租赁，也能够在一些在线文档分享平台上找到电子版本。