self.state_1 = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1, self.state_dim], 'state_1')
时间: 2024-05-29 15:14:57 浏览: 14
这行代码是在 TensorFlow 中创建一个占位符(placeholder)对象。占位符是 TensorFlow 中的一种特殊类型,它是一个空的变量,我们可以在运行 TensorFlow 会话时将数据填充到这个变量中。在这个例子中,这个占位符叫做 `state_1`,它是一个三维张量,第一维的大小是 `None`,表示它可以接受任意数量的样本;第二维的大小是 1,表示每个样本只有一个时间步;第三维的大小是 `self.state_dim`,表示每个时间步的状态向量的维度为 `self.state_dim`。这个占位符的作用是为了接受输入数据,在模型训练和预测时被用到。
相关问题
self.state_ph = tf.placeholder(tf.float32, ((None,) + train_params.STATE_DIMS)) TypeError: can only concatenate tuple (not "int") to tuple
这个错误是因为你尝试将一个 int 类型的值添加到一个元组中,而元组是不支持这种操作的。根据错误提示,你在创建一个 shape 为 (None,) + train_params.STATE_DIMS 的 placeholder 时,其中 train_params.STATE_DIMS 是一个元组,它的值应该是一个整数元组,例如 (64, 64, 3)。然而,你添加了一个整数值到这个元组中,导致了这个错误的发生。
要解决这个问题,你需要检查 train_params.STATE_DIMS 的值是否是一个整数元组,并且确保你在创建 placeholder 时只使用元组类型进行操作,例如:
```
state_dims = (64, 64, 3)
state_ph = tf.placeholder(tf.float32, (None,) + state_dims)
```
这样就不会出现上述错误了。
def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate): self.sess = sess self.s_dim = state_dim self.lr_rate = learning_rate # Create the critic network self.inputs, self.out = self.create_critic_network() # Get all network parameters self.network_params = \ tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic') # Set all network parameters self.input_network_params = [] for param in self.network_params: self.input_network_params.append( tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape())) self.set_network_params_op = [] for idx, param in enumerate(self.input_network_params): self.set_network_params_op.append(self.network_params[idx].assign(param)) # Network target目标 V(s) self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # Temporal Difference, will also be weights for actor_gradients时间差异,也将是actor_gradients的权重 self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out) # Mean square error均方误差 self.loss = tflearn.mean_square(self.td_target, self.out) # Compute critic gradient计算临界梯度 self.critic_gradients = tf.gradients(self.loss, self.network_params) # Optimization Op self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate). \ apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))请对这段代码每句进行注释
# 定义一个类,表示 Critic 网络
class CriticNetwork(object):
def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate):
# 初始化 Critic 网络的一些参数
self.sess = sess
self.s_dim = state_dim
self.lr_rate = learning_rate
# 创建 Critic 网络
self.inputs, self.out = self.create_critic_network()
# 获取 Critic 网络中所有的参数
self.network_params = tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic')
# 定义一个占位符,表示 Critic 网络的输入参数
self.input_network_params = []
for param in self.network_params:
self.input_network_params.append(tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape()))
# 定义一个操作,用于设置 Critic 网络的所有参数
self.set_network_params_op = []
for idx, param in enumerate(self.input_network_params):
self.set_network_params_op.append(self.network_params[idx].assign(param))
# 定义一个占位符,表示 Critic 网络的目标输出
self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1])
# 计算 Critic 网络的 Temporal Difference
self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out)
# 定义 Critic 网络的损失函数,使用均方误差
self.loss = tflearn.mean_square(self.td_target, self.out)
# 计算 Critic 网络的梯度
self.critic_gradients = tf.gradients(self.loss, self.network_params)
# 定义 Critic 网络的优化器
self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate).apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))
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