如何使用{self.state_ph: np.expand_dims()}生成（1， 2）的形状

如果要使用 {self.state_ph: np.expand_dims()} 生成形状为 (1,2) 的数据，可以按照以下方式进行：

state = np.array([1,2])  # 假设 state 是形状为 (2,) 的 numpy 数组
state = np.expand_dims(state, axis=0)  # 将其扩展为形状为 (1,2) 的 numpy 数组
action = self.sess.run(self.actor_net.output, {self.state_ph: state})

在这里，首先创建一个形状为 (2,) 的 numpy 数组 state，然后使用 np.expand_dims() 将其扩展为形状为 (1,2) 的 numpy 数组。然后，将该数组传递给 self.state_ph 占位符，使用 self.sess.run() 方法运行 actor_net 模型的输出，得到模型预测的动作 action。由于 self.sess.run() 返回的是一个形状为 (1,1,action_dim) 的 numpy 数组，因此需要使用 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。

相关问题

{self.state_ph: np.expand_dims(state, 0)}生成的形状

假设self.state_ph是一个TensorFlow的占位符，state是一个numpy数组，那么np.expand_dims(state, 0)会在state数组的第0个维度上增加一个维度，生成一个新的形状为(1, state.shape[0], state.shape[1], ...)的数组。这个数组可以被传递给self.state_ph占位符作为输入。

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。