action = self.sess.run(self.actor_net.output, {self.state_ph:np.expand_dims(state, 0)})[0] ValueError: Cannot feed value of shape (1, 1, 2) for Tensor 'Placeholder_6:0', which has shape '(?, 2)'
时间: 2024-03-16 16:41:57 浏览: 17
这个错误的原因是你试图将一个形状为(1, 1, 2)的张量作为输入传递给一个形状为(?, 2)的占位符。这意味着你的神经网络期望输入一个形状为(?, 2)的张量,其中 ? 表示输入的大小可以是任意值。
要解决这个问题,你需要检查代码中的占位符和输入张量的形状是否匹配。你可以使用 reshape() 函数改变输入张量的形状,使其与占位符的形状匹配。例如,如果你的输入张量是一个形状为(1, 1, 2)的张量,你可以使用以下代码将其 reshape 为形状为(1, 2)的张量:
```
state = state.reshape(1, 2)
```
然后你可以将这个形状为(1, 2)的张量作为输入传递给神经网络:
```
action = self.sess.run(self.actor_net.output, {self.state_ph: state})[0]
```
相关问题
action = self.sess.run(self.actor_net.output, {self.state_ph:np.expand_dims(1, 2)})
这段代码中的 np.expand_dims() 函数的参数应该是 2,而不是 0。这个函数的作用是将 1 转换为一个形状为 (1,1) 的 numpy 数组,然后将其传递给 self.state_ph 占位符,该占位符期望接收一个形状为 (None,state_dim) 的数据,其中 None 表示可以接受任意数量的状态数据。因此,这里可能会引发一个形状不匹配的错误。另外,使用 [0] 将结果转换为形状为 (action_dim,) 的 numpy 数组的方法是不正确的,因为这个操作会将结果的第一个元素提取出来,而不是将整个结果的维度降低。如果想要将结果的维度降低,可以使用 np.squeeze() 函数,例如:
```
action = self.sess.run(self.actor_net.output, {self.state_ph: np.expand_dims(1, 2)})
action = np.squeeze(action, axis=0)
```
这个代码段将 self.actor_net 模型的输出作为 action,并将形状为 (1,1,action_dim) 的 numpy 数组使用 np.squeeze() 函数转换为形状为 (action_dim,) 的 numpy 数组。这样,得到的 action 就是当前状态下模型预测的动作。
action = self.sess.run(self.actor_net.output, {self.state_ph:np.expand_dims(state, 2)})
这段代码的作用是使用 self.actor_net 模型预测给定状态 state 下的动作。首先,使用 np.expand_dims() 函数将 state 转换为形状为 (state_dim,1) 的 numpy 数组,然后使用字典将其传递给 self.state_ph 占位符。在这里,self.state_ph 是一个 TensorFlow 占位符,它接受一个形状为 (None, state_dim) 的数据,其中 None 表示可以接受任意数量的状态数据。然后,使用 self.sess.run() 方法运行 actor_net 模型的输出,给定输入状态,得到模型预测的动作。由于 self.sess.run() 返回的是一个形状为 (1,1,action_dim) 的 numpy 数组,因此使用 np.squeeze() 函数将其转换为形状为 (action_dim,) 的 numpy 数组,以便于后续处理。最终,得到的 action 就是给定状态下模型预测的动作。