self.next_ts = self.time() TypeError: 'float' object is not callable

这个错误是因为你尝试将一个浮点数对象当作函数来调用。在这个代码片段中，`self.time()`被认为是一个可调用的函数，但实际上它是一个浮点数对象。

要解决这个问题，你需要查找并修复代码中的错误。可能有以下几种情况：

1. 如果你打算使用一个函数来获取当前时间，请确保函数名与其定义的函数名称一致，并且没有被意外地赋值为一个浮点数。

2. 如果你打算使用一个浮点数来表示时间戳，那么你可能需要更改代码中的逻辑，不再尝试将其当作函数来调用。

根据代码的具体情况，你可能需要检查并修复与时间相关的部分。如果你能提供更多的代码细节，我可以给出更具体的建议。

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self.actor_optim = optim.Adamax(self.actor.parameters(), lr=self.lr_actor, TypeError: 'collections.OrderedDict' object is not callable

这个错误提示的意思是在尝试对一个`OrderedDict`对象调用函数，但是`optim.Adamax`是一个优化器类，它通常需要一组可调用的参数（比如网络模型的参数）。在这个上下文中，`self.actor.parameters()`返回的是一个有序字典，而不是一个函数。

看起来你在初始化`actor_optim`时，想用`Adamax`优化器去优化演员网络（Actor）的参数，但你的`self.actor.parameters()`返回了一个有序字典而非一个函数列表。解决这个问题你需要确保`parameters()`方法返回的是一个包含可迭代参数的列表或者直接是一个可调用的对象，例如神经网络层或模型本身。

正确的做法应该是：

self.actor_optim = optim.Adamax(list(self.actor.parameters()), lr=self.lr_actor)

或者如果`self.actor`本身就是模型，可以直接传入：

self.actor_optim = optim.Adamax(self.actor, lr=self.lr_actor)

self.actor_optimizer = torch.optim.Adam(self.actor.parameters(), lr=actor_lr) TypeError: 'collections.OrderedDict' object is not callable

这段代码是在PyTorch库中设置优化器，用于更新Actor模型的参数。`self.actor_optimizer`是一个引用，它指向一个`torch.optim.Adam`对象，这是Adam优化算法的一个实例。`self.actor.parameters()`表示获取Actor模块的所有可训练参数，然后用`lr=actor_lr`设置了学习率。

然而，出错信息显示`TypeError: 'collections.OrderedDict' object is not callable`，这通常意味着尝试对一个非函数对象（这里是`OrderedDict`，一个有序字典）进行了调用操作。可能是你在创建优化器的时候，传入了一个`OrderedDict`实例作为参数，而实际上应该是需要调用`optim.Adam()`函数并传入`self.actor.parameters()`作为参数列表。检查一下你的代码，确保正确构造了优化器，比如：

self.actor_optimizer = torch.optim.Adam(list(self.actor.parameters()), lr=actor_lr)

这里将`self.actor.parameters()`转换为了一个list，以便传递给`optim.Adam()`。