action = self.sess.run(self.actor_net.output, feed_dict={self.state_ph: state})[0] ValueError: Cannot feed value of shape (2,) for Tensor 'Placeholder_6:0', which has shape '(1, 2)'

这个错误通常是由于输入的数据形状与模型中定义的占位符的形状不匹配导致的。具体来说，错误提示 "Cannot feed value of shape (2,) for Tensor 'Placeholder_6:0', which has shape '(1, 2)'" 表示输入数据的形状是 (2,)，而对应的占位符的形状是 (1, 2)，两者不匹配，无法正常进行计算。

在这段代码中，self.state_ph 可能是一个形状为 (1, 2) 的占位符，但是传入的 state 变量的形状是 (2,)，因此会出现这个错误。解决这个问题的方法是将输入的数据形状与占位符的形状匹配。具体来说，可以将输入的数据形状改为 (1, 2)，然后将其传递给 sess.run() 函数。例如，可以使用以下代码来解决这个问题：

state = state.reshape(1, 2)
action = self.sess.run(self.actor_net.output, feed_dict={self.state_ph: state})[0]

这里使用 numpy 的 reshape() 函数将 state 的形状改为 (1, 2)，然后将其作为 feed_dict 参数传递给 sess.run() 函数。这样就可以避免 "Cannot feed value of shape (2,) for Tensor 'Placeholder_6:0', which has shape '(1, 2)'" 的 ValueError 错误。

相关问题

action = self.sess.run(self.actor_net.output, state)[0]

这段代码的作用是使用actor网络对给定的状态state进行预测，输出对应的动作action。具体来说，self.actor_net是一个神经网络模型，它的输入是状态state，输出是动作action。self.actor_net.output表示神经网络的输出层，它对应的张量的形状通常是(1, action_dim)，其中action_dim是动作的维度。self.sess.run(self.actor_net.output, state)表示将状态state输入到神经网络中进行计算，得到输出层的结果，即对应的动作action。由于action是一个长度为action_dim的一维数组，因此我们通过action[0]来获取其中的一个元素，即最终输出的动作。

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。