对于动作维度为10维的连续动作空间，通过高斯分布对每一个动作求log_prob，然后再把10个动作相加还是取均值？

对于动作维度为10维的连续动作空间，通过高斯分布对每一个动作求log_prob，可以得到每个动作的对数概率值。然后，你可以选择将这10个动作的对数概率值相加或者取均值，具体取决于你的应用需求和算法设计。

如果你对每个动作的对数概率值感兴趣，那么将这10个动作的对数概率值相加是一个合适的选择。这样可以得到一个总的对数概率值，可以用于计算策略梯度、策略熵等。在这种情况下，你可以使用以下公式来计算总的对数概率值：

log_prob_total = log_prob_1 + log_prob_2 + ... + log_prob_10

其中，log_prob_i 表示第 i 个动作的对数概率值。

另一种选择是取这10个动作的对数概率值的均值。这样做可以得到一个平均的对数概率值，可以用于计算平均策略梯度或平均策略熵等。在这种情况下，你可以使用以下公式来计算平均的对数概率值：

log_prob_average = (log_prob_1 + log_prob_2 + ... + log_prob_10) / 10

其中，log_prob_i 表示第 i 个动作的对数概率值。

具体选择相加还是取均值取决于你的应用需求和算法设计。在某些情况下，相加可能更适合用于策略梯度算法，而取均值可能更适合用于一些连续动作空间中的特定问题。

希望这个回答对你有帮助，如果还有其他问题，请随时提问！