ction_dist = torch.distributions.Categorical(probs) action = action_dist.sample()怎么让action输出Tensor(1,2)

如果需要将action的形状从[1]变为[1, 2]，可以使用torch.unsqueeze()方法来增加一个维度。代码如下：

action_dist = torch.distributions.Categorical(probs)
action = action_dist.sample()
action = torch.unsqueeze(action, 1)

这里使用了torch.unsqueeze()方法，在第1个维度增加了一个维度，将形状从[1]变为[1, 1]。如果你需要在第2个维度增加一个维度，可以使用torch.unsqueeze(action, 2)。最后，使用torch.repeat()方法将整个张量在第2个维度上重复一次，从而得到形状为[1, 2]的张量。代码如下：

action_dist = torch.distributions.Categorical(probs)
action = action_dist.sample()
action = torch.unsqueeze(action, 1)
action = action.repeat(1, 2)

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Request execution failed with message: java.net.ConnectException: Conne ction refused (Connection refused)

根据提供的引用内容，报错信息是"Request execution failed with message: java.net.ConnectException: Connection refused (Connection refused)"。这个错误通常表示连接被拒绝，可能是由于网络问题或目标服务器未启动导致的。

解决这个问题的一种方法是检查网络连接是否正常，确保目标服务器可访问。另外，还可以检查目标服务器是否已经启动并监听指定的端口。

以下是一些可能的解决方法：
1. 检查网络连接是否正常，确保可以访问目标服务器。
2. 确保目标服务器已经启动并监听指定的端口。
3. 检查防火墙设置，确保允许与目标服务器的连接。
4. 如果使用的是代理服务器，确保代理服务器的配置正确。
5. 检查目标服务器的日志文件，查看是否有其他错误信息。

ction"tTick: "RangeError: Maximum call stack size exceeded"stack size exceeded time.esm,is22h0e:697:1)

这个错误通常发生在递归函数调用或者循环中，导致调用栈溢出。调用栈是一种数据结构，用于跟踪函数调用的顺序和返回地址。当函数调用嵌套层级过多时，调用栈就会超出其最大限制，从而引发这个错误。

要解决这个问题，你可以考虑以下几点：

1. 检查你的代码是否存在无限递归。递归函数必须有一个终止条件，否则就会无限递归导致调用栈溢出。

2. 如果你使用了循环，请确保循环条件正确，并且不会导致无限循环。

3. 如果你的代码确实需要大量的递归或者循环操作，考虑优化你的算法或者数据结构，以减少递归或循环嵌套的层级。

4. 如果你使用了第三方库或框架，查找相关文档或社区讨论，看看是否有其他开发者遇到了类似的问题，并找到解决方法。

希望以上建议对你有所帮助！如果你有其他问题，请继续提问。