_Q = torch.gather(_Qs, 1, _action) #摇摆棍 RuntimeError: gather(): Expected dtype int64 for index

这个错误通常是因为 `gather()` 函数的第二个参数 `_action` 的数据类型不是 `torch.int64`。`gather()` 函数需要整数类型的索引来从 `_Qs` 张量中收集数据。你可以尝试将 `_action` 转换为 `torch.int64` 类型，例如：

_Q = torch.gather(_Qs, 1, _action.long())

如果 `_action` 的数据类型已经是整数类型，你也可以尝试将其转换为 `torch.int64`，例如：

_Q = torch.gather(_Qs, 1, _action.to(torch.int64))

如果你需要进一步帮助，请提供更多的上下文和代码。

相关问题

_Q = torch.gather(_Qs, 1, _action.to(torch.int64)) #摇摆棍 RuntimeError: Index tensor must have the same number of dimensions as input tensor

这个错误通常是因为 `_action` 张量的维度比 `_Qs` 张量的维度少了一维。在 `torch.gather()` 函数中，第二个参数 `_action` 是用于从 `_Qs` 张量中收集值的索引。这个索引张量的维度应该与 `_Qs` 张量的维度相同。如果 `_Qs` 张量的维度是 `(batch_size, num_actions)`，那么 `_action` 张量的维度应该是 `(batch_size, 1)`。

你可以尝试在使用 `torch.gather()` 函数之前给 `_action` 张量增加一维，例如：

_action = _action.unsqueeze(1)
_Q = torch.gather(_Qs, 1, _action.to(torch.int64))

这将会在 `_action` 张量的第二个维度上增加一个维度，使其维度变为 `(batch_size, 1)`。

如果你需要进一步帮助，请提供更多的上下文和代码。

使用了_Qs = _Qs.type(torch.int64)还是出现那个问题

在使用`gather`函数时，如果出现`RuntimeError: gather(): Expected dtype int64 for index`错误，可能是因为你正在使用的是非int64类型的张量进行索引，或者索引张量中包含了非int64类型的值。以下是一些可能的解决方法：

1. 确保你的索引张量是int64类型。可以使用`.type(torch.int64)`方法将整个张量转换为int64类型。

2. 确保你的索引张量中不包含非int64类型的值。可以使用`.type(torch.int64)`方法将整个张量转换为int64类型，然后检查索引张量中是否有非int64类型的值。

3. 确保你使用的是int64类型的张量进行索引。可以使用`.type(torch.int64)`方法将整个张量转换为int64类型，然后再进行索引操作。

如果你已经尝试了以上解决方法，但仍然遇到了问题，请提供更多的代码和错误信息，以便我更好地帮助你解决问题。