with tf.variable_scope(self.scope): self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), bias_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), scope='dense1') self.dense1 = relu(self.dense1_mul, scope='dense1') self.dense2_mul = dense(self.dense1, dense2_size, weight_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), bias_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), scope='dense2') self.dense2 = relu(self.dense2_mul, scope='dense2') self.output_mul = dense(self.dense2, self.action_dims, weight_init=tf.random_uniform_initializer(-1*final_layer_init, final_layer_init), bias_init=tf.random_uniform_initializer(-1*final_layer_init, final_layer_init), scope='output') self.output_tanh = tanh(self.output_mul, scope='output') # Scale tanh output to lower and upper action bounds self.output = tf.multiply(0.5, tf.multiply(self.output_tanh, (self.action_bound_high-self.action_bound_low)) + (self.action_bound_high+self.action_bound_low)) self.network_params = tf.trainable_variables(scope=self.scope) self.bn_params = []

这段代码是一个神经网络的定义，包含了三个全连接层。其中第一层的输入是状态(state)，输出的大小为dense1_size。第二层的输入则是第一层的输出，输出的大小为dense2_size。最后一层的输入是第二层的输出，输出的大小是动作(action)的维度(action_dims)。每个全连接层都包含一个线性变换和一个非线性激活函数，其中第一层和第二层使用的激活函数为ReLU，最后一层使用的激活函数为tanh。该神经网络的输出会被缩放到动作的上下限(action_bound_high和action_bound_low)之间。所有的可训练变量都被存储在网络参数(network_params)中。

相关问题

self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'to_float'

这个错误通常是由于使用的TensorFlow版本不同导致的。在TensorFlow 2.0及以上版本中，`tf.to_float()`已经被废弃，被`tf.cast()`所取代。如果你使用的是TensorFlow 2.0或以上版本，建议使用`tf.cast()`来代替`tf.to_float()`。如果你使用的是TensorFlow 1.x版本，则可以直接使用`tf.to_float()`。你可以尝试使用以下代码解决这个问题：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

with tf.variable_scope(self.scope):
    self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.cast(self.state_dims, tf.float32))), 1/tf.sqrt(tf.cast(self.state_dims, tf.float32))))

这样可以使得代码兼容TensorFlow 1.x和2.x版本。

initializer = tf.compat.v1.random_uniform_initializer() self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=initializer((-1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), 1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), scope='dense1') TypeError: 'DType' object is not callable

这个错误可能是由于调用了一个数据类型（DType）对象，而不是一个初始化器对象造成的。可以尝试修改代码中的以下部分：

initializer = tf.compat.v1.random_uniform_initializer()
self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=initializer((-1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), 1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), scope='dense1')

改成：

initializer = tf.compat.v1.random_uniform_initializer()
self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=lambda: initializer((-1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), 1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), scope='dense1')

这里使用了一个 lambda 表达式，将初始化器对象包装成一个可调用的函数。