action_dict = {1:a, 2:b, 3:c} 这个字典的错误在哪
时间: 2024-02-14 18:28:26 浏览: 26
这个字典的错误在于键的部分。在Python中,字典的键必须是不可变的,例如字符串、整数或元组等。然而,在给定的示例中,键1、2和3是没有引号括起来的变量(a、b和c),它们被视为变量名而不是字符串或其他不可变类型。
要修复这个错误,你可以将键改为字符串或其他不可变类型,例如:
```python
action_dict = {'1': 'a', '2': 'b', '3': 'c'}
```
或者,如果你想使用整数作为键,你可以将键包装在引号中,以使其成为字符串:
```python
action_dict = {'1': a, '2': b, '3': c}
```
这样,键将被视为字符串,而不是变量名。
相关问题
def get_best_action_list(score_dict): best_action_list = [] max_score = MIN for key in score_dict: if max_score < score_dict[key]: best_action_list = [key] max_score = score_dict[key] elif max_score == score_dict[key]: best_action_list.append(key) return best_action_list
这是一个 Python 函数,接受一个字典参数 score_dict,返回一个列表,包含字典中值最大的键,如果有多个值相等的键,则都加入列表中。
其中 MIN 是一个常量,表示一个极小的数值,通常用于初始化 max_score 变量。函数的执行过程如下:
- 初始化 best_action_list 为空列表。
- 初始化 max_score 为 MIN。
- 对于字典中的每个键 key,如果该键对应的值 score_dict[key] 大于 max_score,则将 best_action_list 重置为 [key],并将 max_score 更新为 score_dict[key]。
- 如果该键对应的值 score_dict[key] 等于 max_score,则将该键加入 best_action_list 列表中。
- 返回 best_action_list 列表。
这个函数通常用于在多个可选项中选择最佳的选项,例如在游戏中选择最优策略,或者在推荐系统中选择最佳的推荐项。
解释:self.actor = RnnModel(input_size=300, hidden_size=50, num_layers=3, output_size=action_dim).cuda() self.target_actor = RnnModel(input_size=state_dim, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, output_size=action_dim).cuda() self.target_actor.load_state_dict(self.actor.state_dict())
这段代码是在一个强化学习中使用的,它定义了两个RNN模型:actor和target_actor。这两个模型都接受输入并生成动作,每个模型都由多层RNN组成,输入维度为input_size,隐藏层维度为hidden_size,输出维度为action_dim。在该段代码中,actor模型的输入维度为300,而target_actor的输入维度为state_dim。此外,target_actor通过加载actor的状态字典来初始化其参数,以确保它具有与actor相同的参数。最后,它们都在GPU上进行计算。