a = q_online.choose_action(torch.tensor(s).float(), epsilon) TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool.

这个错误提示与之前提到的类型错误相同，表示 `s` 是一个包含 `numpy.object_` 类型的 np.ndarray 对象，而 `torch.tensor()` 函数只支持转换以下类型的数据：float64、float32、float16、complex64、complex128、int64、int32、int16、int8、uint8 和 bool。

您可以尝试将 `s` 转换为支持的数据类型之一，例如使用 `s.astype(float)` 将其转换为浮点数类型。修改后的代码如下所示：

a = q_online.choose_action(torch.tensor(s.astype(float)).float(), epsilon)

这样应该能够解决类型转换的问题。确保输入给 `choose_action()` 函数的数据类型与函数预期的数据类型匹配。

相关问题

s_t = torch.tensor(s_t, dtype=torch.float) TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

这个错误是由于尝试将一个大小不为1的数组转换为标量值所引起的。在PyTorch中，`torch.tensor`函数只接受大小为1的数组作为输入。如果你尝试转换一个大小大于1的数组，就会引发这个错误。

要解决这个问题，你需要确保将大小为1的数组传递给`torch.tensor`函数。你可以使用`numpy`库的`reshape`函数将数组重新调整为大小为1的形状，然后再将其传递给`torch.tensor`函数。

下面是一个示例代码，演示了如何解决这个问题：

import torch
import numpy as np

s_t = np.array([1, 2, 3])  # 假设这是你的数组
s_t = np.reshape(s_t, (1, -1))  # 将数组重新调整为大小为1的形状
s_t = torch.tensor(s_t, dtype=torch.float)  # 将调整后的数组转换为张量

请注意，`np.reshape`函数中的参数`(1, -1)`表示将数组调整为大小为1的形状，其中`-1`表示自动计算该维度的大小。你可以根据实际情况调整这些参数。

if continue_flag == 1: q_online = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net') q_target = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net') buffer_save = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_buffer.npy', allow_pickle=True) memory.buffer = collections.deque(buffer_save.tolist(), maxlen=buffer_limit) reward_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_reward.npy').tolist() loss_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_loss.npy').tolist()

这段代码中，首先检查 `continue_flag` 是否等于 1。如果是，则加载模型和数据，以便继续训练或使用之前保存的结果。

- `q_online = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net')` 会加载之前训练好的神经网络模型并将其赋值给 `q_online` 变量。
- `q_target = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net')` 同样是加载神经网络模型，并赋值给 `q_target` 变量。在一些深度强化学习算法中，存在两个网络，一个用于估计当前状态的值（`q_online`），另一个用于估计目标状态的值（`q_target`）。
- `buffer_save = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_buffer.npy', allow_pickle=True)` 加载之前保存的经验缓存数据，并将其转换为Python的`deque`对象，并赋值给 `memory.buffer`。这样做是为了继续使用之前的经验数据。
- `reward_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_reward.npy').tolist()` 加载之前保存的平均奖励列表，并将其转换为Python的列表形式。
- `loss_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_loss.npy').tolist()` 加载之前保存的平均损失列表，并将其转换为Python的列表形式。

通过这些加载操作，您可以在之前训练的基础上进行继续训练或使用之前保存的结果进行其他操作。请确保在加载模型和数据之前，已经将相关文件保存在正确的路径下，并且文件格式与加载函数相匹配。