You are calling 'step()' even though this environment has already returned done = True. You should always call 'reset()' once you receive 'done = True' -- any further steps are undefined behavior.

这个错误通常是由于在环境已经结束（`done=True`）的情况下继续调用 `step()` 方法导致的。在这种情况下，应该先调用 `reset()` 方法来重置环境，然后再开始新的一轮交互。
例如，在 OpenAI Gym 中，可以采用以下方式避免这个错误：

env.reset()
done = False
while not done:
    action = policy(observation)
    observation, reward, done, info = env.step(action)
env.close()

在这个示例中，我们在每次交互之前检查是否已经完成，并在完成后调用 `reset()` 方法。

相关问题

Exception encountered when calling layer 'sequential' (type Sequential). Input 0 of layer "lstm" is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=4. Full shape received: (None, 5, 109, 109) Call arguments received by layer 'sequential' (type Sequential): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, 5, 109, 109), dtype=float32) • training=True • mask=None

这个错误提示表明，你的 LSTM 模型期望输入一个三维张量，但是你传入了一个四维张量。具体来说，你的输入张量的形状为 (None, 5, 109, 109)，其中第一个维度是 batch size，第二个维度是时间步，后面两个维度是图像的高度和宽度。

为了解决这个问题，你需要将输入张量的维度从四维转换为三维。一种常见的方法是通过将图像转换为向量来实现。具体来说，你可以使用卷积层或其他图像处理技术来将图像转换为固定长度的向量，然后将这些向量作为 LSTM 模型的输入。例如，你可以使用一个卷积层来提取图像特征，然后使用 Flatten 层来将特征展平为向量。然后，你可以将这些向量传递给 LSTM 模型进行训练和预测。

帮我翻译以下方法 def __call__(self, features, return_tensors=None): import numpy as np if return_tensors is None: return_tensors = self.return_tensors labels = [feature["labels"] for feature in features] if "labels" in features[0].keys() else None # We have to pad the labels before calling `tokenizer.pad` as this method won't pad them and needs them of the # same length to return tensors. if labels is not None: max_label_length = max(len(l) for l in labels) padding_side = self.tokenizer.padding_side for feature in features: remainder = [self.label_pad_token_id] * (max_label_length - len(feature["labels"])) if isinstance(feature["labels"], list): feature["labels"] = ( feature["labels"] + remainder if padding_side == "right" else remainder + feature["labels"] ) elif padding_side == "right": feature["labels"] = np.concatenate([feature["labels"], remainder]).astype(np.int64) else: feature["labels"] = np.concatenate([remainder, feature["labels"]]).astype(np.int64) features = self.tokenizer.pad( features, padding=self.padding, max_length=self.max_length, pad_to_multiple_of=self.pad_to_multiple_of, return_tensors=return_tensors, ) # prepare decoder_input_ids if self.model is not None and hasattr(self.model, "prepare_decoder_input_ids_from_labels"): decoder_input_ids = self.model.prepare_decoder_input_ids_from_labels(labels=features["labels"]) features["decoder_input_ids"] = decoder_input_ids return features

这个方法的作用是将输入的features进行处理，并返回处理后的结果。其中，features是一个字典列表，每个字典表示一个样本的特征。return_tensors是一个可选参数，表示返回的结果是否转换成张量。该方法首先从features中提取出标签labels，并对它们进行填充，使它们的长度与最长的标签长度相同。然后，使用tokenizer对features进行填充，使它们的长度相同。最后，如果模型有prepare_decoder_input_ids_from_labels方法，该方法将使用labels来准备decoder_input_ids，并将其添加到features中返回。