x = tf.keras. Input( shape=(n_inputs, ) ,dtype=tf.float32)

这段代码是在 TensorFlow 中创建一个输入层，其中：

- `tf.keras` 是 TensorFlow 中的高级 API，提供了方便的模型构建和训练功能。
- `Input` 函数用于创建一个输入层，其参数包括输入数据的形状 (`shape`) 和数据类型 (`dtype`)。
- `shape=(n_inputs,)` 表示输入数据的形状是一个长度为 `n_inputs` 的一维数组。
- `dtype=tf.float32` 表示输入数据的数据类型是 `float32`。

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TypeError: You are passing KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(), dtype=tf.float32, name=None), name='Placeholder:0', description="created by layer 'tf.cast_2'"), an intermediate Keras symbolic input/output, to a TF API that does not allow registering custom dispatchers, such as `tf.cond`, `tf.function`, gradient tapes, or `tf.map_fn`. Keras Functional model construction only supports TF API calls that *do* support dispatching, such as `tf.math.add` or `tf.reshape`. Other APIs cannot be called directly on symbolic Kerasinputs/outputs. You can work around this limitation by putting the operation in a custom Keras layer `call` and calling that layer on this symbolic input/output.怎么解决

这个错误是由于您正在尝试使用不支持注册自定义调度程序的 TF API，如 `tf.cond`、`tf.function`、梯度磁带或 `tf.map_fn`，来处理一个中间的 Keras 符号输入/输出，例如 `KerasTensor`。

解决方法是，将这个操作放在一个自定义的 Keras 层的 `call` 方法中，并在这个符号输入/输出上调用该层。例如：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Layer

class MyLayer(Layer):
    def call(self, inputs):
        outputs = tf.cond(inputs > 0, lambda: tf.math.square(inputs), lambda: inputs)
        return outputs

然后，您可以在模型中使用这个自定义层。例如：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input
from my_layer import MyLayer

inputs = Input(shape=(10,))
outputs = MyLayer()(inputs)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

这样，您就可以避免在符号输入/输出上直接调用不支持调度程序的 TF API。

input_image = tf.placeholder("float", [None, 80, 100, 4]) # 游戏像素 action = tf.placeholder("float", [None, output]) # 操作用TensorFlow2代码改写

在TensorFlow 2中，可以使用`tf.keras.Input`创建输入占位符，例如：

import tensorflow as tf

# 创建输入占位符
input_image = tf.keras.Input(shape=(80, 100, 4), dtype=tf.float32)
action = tf.keras.Input(shape=(output,), dtype=tf.float32)

这里使用`tf.keras.Input`函数来创建输入占位符，其中`shape`参数指定输入的形状，`dtype`参数指定输入的数据类型。注意，这里的输入占位符不再是`tf.placeholder`类型，而是`tf.Tensor`类型。

在使用这些占位符进行计算时，可以直接将它们传递给`tf.keras.Model`的`__call__`方法，例如：

import tensorflow as tf

# 创建输入占位符
input_image = tf.keras.Input(shape=(80, 100, 4), dtype=tf.float32)
action = tf.keras.Input(shape=(output,), dtype=tf.float32)

# 构建模型
x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3)(input_image)
x = tf.keras.layers.MaxPooling2D()(x)
x = tf.keras.layers.Flatten()(x)
x = tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu')(x)
output = tf.keras.layers.Dense(units=output, activation='softmax')(x)

model = tf.keras.Model(inputs=[input_image, action], outputs=output)

# 使用输入占位符进行计算
input_image_data = tf.ones((32, 80, 100, 4))
action_data = tf.ones((32, output))
output_data = model([input_image_data, action_data])

这里使用`Model`类构建一个简单的神经网络模型，并将输入和输出占位符作为构造函数的参数传递给模型。然后，可以使用`model`对象调用模型进行计算，传递输入数据即可。