改写下面代码成为TensorFlow2可运行的readout_action = tf.reduce_sum(tf.multiply(readout, a), axis=1) cost = tf.reduce_mean(tf.square(y - readout_action)) train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-6).minimize(cost)

在 TensorFlow 2.x 中，您可以使用 `tf.reduce_sum()` 和 `tf.multiply()` 函数来替换 `tf.reduce_sum(tf.multiply())`，并使用 `tf.keras.optimizers.Adam()` 来替换 `tf.train.AdamOptimizer()`。

例如，您可以使用以下代码来重写上述代码：

import tensorflow as tf

# 计算 Q 值
readout_action = tf.reduce_sum(tf.multiply(readout, a), axis=1)

# 定义损失函数
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()

# 计算损失
cost = loss_fn(y, readout_action)

# 创建 Adam 优化器并定义训练步骤
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-6)
@tf.function
def train_step(inputs, targets):
    with tf.GradientTape() as tape:
        predictions = model(inputs)
        readout_action = tf.reduce_sum(tf.multiply(predictions, a), axis=1)
        cost = loss_fn(targets, readout_action)
    gradients = tape.gradient(cost, model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
    return cost

上述代码中，我们首先使用`tf.reduce_sum()` 和 `tf.multiply()` 函数计算 Q 值。然后，我们使用 `tf.keras.losses.MeanSquaredError()` 函数定义损失，并使用它计算损失。最后，我们创建一个 Adam 优化器，并使用 `train_step()` 函数计算梯度并更新权重。请注意，我们使用 `tf.function` 将函数转换为 TensorFlow 计算图，以提高性能。