告诉我具体怎么改吧。有没有可能是版本问题？

这个报错不太可能是版本问题造成的，而是代码逻辑或数据类型的问题。

根据报错信息，你需要在 `PPO.py` 文件的第 51 行进行修改。将原来的代码：

state = torch.from_numpy(state).float().to(device)

改为：

state = np.array(state)
state = torch.from_numpy(state).float().to(device)

这样就将 `state` 元组转换为了 NumPy 数组，然后再将其转换为 PyTorch 张量。

请尝试按照上述方式修改代码，并重新运行程序。如果问题仍然存在，那可能是其他部分的代码出现了问题。

如果你可以提供更多的上下文或代码片段，我可以更好地帮助你解决问题。

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   PRIMITIVES = [
       'none',
       'skip_connect',
       'sep_conv_3x3',
       'sep_conv_5x5',
       'dil_conv_3x3',
       'dil_conv_5x5',
       'max_pool_3x3',
       'avg_pool_3x3',
       'group_conv_3x3',
       'group_conv_5x5',
       'conv_7x1_1x7',
       'conv_1x1',
       'conv_3x3',
       # 新添加的操作
       'my_op',
   ]

2. 定义新的超参数范围，或修改现有的超参数范围。你可以在 `OPS` 字典中修改操作的超参数范围，例如：

   OPS = {
       'none': lambda C, stride, affine: Zero(C, stride),
       'skip_connect': lambda C, stride, affine: Identity(C, stride),
       'sep_conv_3x3': lambda C, stride, affine: SepConv(C, C, 3, stride, 1, affine=affine),
       'sep_conv_5x5': lambda C, stride, affine: SepConv(C, C, 5, stride, 2, affine=affine),
       'dil_conv_3x3': lambda C, stride, affine: DilConv(C, C, 3, stride, 2, 2, affine=affine),
       'dil_conv_5x5': lambda C, stride, affine: DilConv(C, C, 5, stride, 4, 2, affine=affine),
       'max_pool_3x3': lambda C, stride, affine: nn.MaxPool2d(3, stride=stride, padding=1),
       'avg_pool_3x3': lambda C, stride, affine: nn.AvgPool2d(3, stride=stride, padding=1),
       'group_conv_3x3': lambda C, stride, affine: GConv(C, C, 3, stride, 1, affine=affine),
       'group_conv_5x5': lambda C, stride, affine: GConv(C, C, 5, stride, 2, affine=affine),
       'conv_7x1_1x7': lambda C, stride, affine: nn.Sequential(
           nn.ReLU(inplace=False),
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           nn.BatchNorm2d(C, affine=affine)
       ),
       'conv_1x1': lambda C, stride, affine: Conv(C, C, 1, stride, 0, affine=affine),
       'conv_3x3': lambda C, stride, affine: Conv(C, C, 3, stride, 1, affine=affine),
       # 修改现有操作的超参数范围
       'sep_conv_3x3': lambda C, stride, affine, eps=1e-3, momentum=0.1, affine_bn=True:
           SepConv(C, C, 3, stride, 1, affine=affine, eps=eps, momentum=momentum, affine_bn=affine_bn),
       # 定义新操作的超参数范围
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           MyOp(C, C, 3, stride, 1, affine=affine, my_param=my_param),
   }

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