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。

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action = self.sess.run(self.actor_net.output, {self.state_ph:np.expand_dims(state, 2)})

这段代码的作用是使用 self.actor_net 模型预测给定状态 state 下的动作。首先，使用 np.expand_dims() 函数将 state 转换为形状为 (state_dim,1) 的 numpy 数组，然后使用字典将其传递给 self.state_ph 占位符。在这里，self.state_ph 是一个 TensorFlow 占位符，它接受一个形状为 (None, state_dim) 的数据，其中 None 表示可以接受任意数量的状态数据。然后，使用 self.sess.run() 方法运行 actor_net 模型的输出，给定输入状态，得到模型预测的动作。由于 self.sess.run() 返回的是一个形状为 (1,1,action_dim) 的 numpy 数组，因此使用 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。最终，得到的 action 就是给定状态下模型预测的动作。

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。