else: ^ IndentationError: expected an indented block

这个错误通常是因为代码缩进不正确导致的。在 Python 中，代码块通常由缩进来表示，如果 if、else、while、for 等语句的后面没有缩进，则会出现 IndentationError 错误。

请检查你的代码，看看是否有缺少缩进的情况。通常情况下，你需要在 if、else、while、for 等语句后面加上冒号，并在下一行缩进代码块。例如：

if x > y:
    print('x is greater than y')
else:
    print('y is greater than x')

如果你仍然遇到问题，请将你的代码片段贴在回复中，我可以帮你检查。

相关问题

line 23 for tlie in i[2]: ^ IndentationError: expected an indented block

这个错误通常是因为在代码中缺少了缩进。请检查第 23 行及其上一行代码，确保它们与前面的代码块保持一致的缩进。在 Python 中，代码块内的代码行必须相对于其父级代码块缩进。通常建议使用四个空格缩进，而不是制表符。例如，可以将代码修改为以下形式：

for i in range(10):
    if i % 2 == 0:
        print(i)
    else:
        print("odd")
    for tlie in i[2]:
        # some code here

请注意，第 23 行代码必须在 `for i in range(10)` 的代码块内，而不是在 `if` 或 `else` 的代码块内。

Cell In[8], line 49 def train_model(model, replay_buffer): ^ IndentationError: expected an indented block

这个IndentationError是在Python中遇到的一个常见错误，它表明在第49行的`train_model`函数定义处缺少了缩进。在Python中，每个代码块都需以相应的缩进来表示，例如在函数体内部或循环/条件结构中。这里是修复后的代码段：

def train_model(model, replay_buffer):
    # 如果回放缓存达到预设大小，开始学习
    if len(replay_buffer) >= batch_size:
        # 提取批次样本
        batch = random.sample(replay_buffer, batch_size)
        
        # 获取输入和目标值
        inputs = np.array([experience[0] for experience in batch])
        targets = model.predict(inputs)
        
        for experience in batch:
            state, action, reward, next_state, done = experience
            
            # 如果回合结束，目标值等于奖励；否则，使用Q-learning公式
            if done:
                targets[i] = reward
            else:
                targets[i] = reward + gamma * np.amax(model.predict(next_state)[0])
        
        # 更新模型
        model.fit(inputs, targets, batch_size=batch_size, verbose=0)

现在，`train_model`函数应该被正确地缩进，以便在`def`关键字后面跟随一个代码块。如果你有其他关于代码含义的问题，也欢迎提问。