Error in data.frame(i, eta = hyper_grid$eta[i], max_depth = hyper_grid$max_depth[i], : 参数值意味着不同的行数: 1, 0

这个错误通常出现在使用`expand.grid`函数时，其中的参数值不匹配导致了行数不同。可能的原因有：

1. `expand.grid`函数中的参数值存在空值或NA值，导致行数不匹配。
2. `hyper_grid`对象中的参数列长度不同。
3. `hyper_grid`对象中的参数列存在空值或NA值。

解决方案可以尝试以下方法：

1. 检查`hyper_grid`对象中的参数列是否存在空值或NA值，并去除它们。
2. 确保`expand.grid`函数中的参数值是完整的，并且没有空值或NA值。
3. 检查`hyper_grid`对象中的参数列长度是否相同，如果不同，需要调整参数列的长度使其相同。
4. 尝试使用其他函数，如`data.table::CJ`代替`expand.grid`函数进行交叉组合。

相关问题

self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.BUFFER_SIZE = BUFFER_SIZE self.BATCH_SIZE = BATCH_SIZE self.per = per self.munchausen = munchausen self.n_step = n_step self.distributional = distributional self.D2RL = D2RL self.curiosity = curiosity[0] self.reward_addon = curiosity[1] self.GAMMA = GAMMA self.TAU = TAU self.LEARN_EVERY = LEARN_EVERY self.LEARN_NUMBER = LEARN_NUMBER self.EPSILON_DECAY = EPSILON_DECAY self.device = device self.seed = random.seed(random_seed) # distributional Values self.N = 32 self.entropy_coeff = 0.001 # munchausen values self.entropy_tau = 0.03 self.lo = -1 self.alpha = 0.9 self.eta = torch.FloatTensor([.1]).to(device) print("Using: ", device)

这段代码看起来像是在初始化一个 RL（强化学习）算法的参数设置。其中，state_size 表示状态空间的大小，action_size 表示动作空间的大小，BUFFER_SIZE 和 BATCH_SIZE 分别表示经验池的大小和每次学习的数据量，per 表示是否使用优先经验回放，munchausen 表示是否使用 Munchausen RL 算法，n_step 表示使用 n-step TD 学习的步数，distributional 表示是否使用分布式 DQN 算法，D2RL 表示是否使用 D2RL 算法，curiosity 表示是否使用探索奖励机制，reward_addon 表示探索奖励的大小，GAMMA 表示折扣因子，TAU 表示目标网络更新参数的速度，LEARN_EVERY 和 LEARN_NUMBER 分别表示学习的频率和学习次数，EPSILON_DECAY 表示 epsilon 贪心策略的衰减速度，device 表示使用的计算设备，seed 表示随机数生成器的种子。

其中，N 表示分布式 DQN 算法中分布的数量，entropy_coeff 表示分布式 DQN 算法中的熵系数，entropy_tau 表示 Munchausen RL 算法中的熵系数，lo 表示 Munchausen RL 算法中的较小的负数，alpha 表示 Munchausen RL 算法中的一个参数，eta 表示 Munchausen RL 算法中的一个常数。

eta_second = iter_time.global_avg * (len(iterable) - i) eta_string = str(datetime.timedelta(seconds=eta_second))

这段代码计算了剩余迭代时间(ETA)。它使用了`iter_time`对象的`global_avg`属性，该属性存储了迭代时间的全局平均值。乘以`(len(iterable) - i)`即剩余的迭代次数，得到了剩余迭代所需的总时间。

然后，通过`datetime.timedelta(seconds=eta_second)`将剩余时间的秒数转换为`timedelta`对象，并使用`str()`函数将其转换为字符串形式。这样就得到了表示剩余迭代时间的字符串`eta_string`。

这段代码可用于估计迭代的剩余时间，并将其以易读的方式呈现给用户。

还有其他问题需要我解答吗？