修改后报错D:\mycode2\PPO-PyTorch\PPO.py:52: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify 'dtype=object' when creating the ndarray. state = np.array(state) Traceback (most recent call last): File "D:\mycode2\PPO-PyTorch\PPO.py", line 210, in <module> main() File "D:\mycode2\PPO-PyTorch\PPO.py", line 173, in main action = ppo.policy_old.act(state, memory) File "D:\mycode2\PPO-PyTorch\PPO.py", line 53, in act state = torch.from_numpy(state).float().to(device) 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.

非常抱歉，我之前提供的解决方案似乎没有解决问题。

根据报错信息，你的 `state` 数组中包含不规则的嵌套序列，导致无法将其转换为 NumPy 数组。为了解决这个问题，你可以尝试使用其他方法来处理 `state` 数组。

如果 `state` 是一个嵌套列表或元组，你可以使用列表推导式或循环来将其转换为规则的二维数组。下面是一个示例代码：

state = np.array([np.array(sublist) for sublist in state])
state = torch.from_numpy(state).float().to(device)

这样做将会遍历 `state` 中的每个子列表或子元组，并将其转换为 NumPy 数组。然后，将这些数组组合成一个规则的二维数组，并使用 `torch.from_numpy()` 函数将其转换为 PyTorch 张量。

请尝试按照上述方式修改代码，并重新运行程序。如果问题仍然存在，请提供更多关于 `state` 数组的信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。谢谢！

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按上述修改后报错D:\mycode2\PPO-PyTorch\PPO.py:52: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify 'dtype=object' when creating the ndarray. state = np.array([np.array(sublist) for sublist in state]) Traceback (most recent call last): File "D:\mycode2\PPO-PyTorch\PPO.py", line 210, in <module> main() File "D:\mycode2\PPO-PyTorch\PPO.py", line 173, in main action = ppo.policy_old.act(state, memory) File "D:\mycode2\PPO-PyTorch\PPO.py", line 53, in act state = torch.from_numpy(state).float().to(device) 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.

非常抱歉，我之前提供的解决方案似乎没有解决问题。

根据报错信息，你的 `state` 数组中仍然包含不规则的嵌套序列，导致无法将其转换为 NumPy 数组。为了解决这个问题，你可以尝试使用其他方法来处理 `state` 数组。

一种方法是使用 `np.asarray()` 函数来创建一个包含 `state` 内容的 NumPy 数组，并指定 `dtype=object` 参数以处理不规则的嵌套序列。修改代码如下：

state = np.asarray(state, dtype=object)
state = torch.from_numpy(state).float().to(device)

另一种方法是先检查 `state` 数组的形状，并确保所有子数组的长度相等。然后使用 `np.array()` 函数将其转换为 NumPy 数组。例如，假设 `state` 是一个嵌套列表，你可以使用以下代码进行转换：

max_length = max(len(sublist) for sublist in state)
state = np.array([sublist + [0] * (max_length - len(sublist)) for sublist in state])
state = torch.from_numpy(state).float().to(device)

这样做将会通过在每个子列表末尾添加零填充，使得所有子列表具有相同的长度，并将其转换为规则的二维数组。

请尝试按照上述方式修改代码，并重新运行程序。如果问题仍然存在，请提供更多关于 `state` 数组的信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。谢谢！

按上面改完之后报错D:\mycode2\PPO-PyTorch\PPO.py:52: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify 'dtype=object' when creating the ndarray. state = np.array(state) Traceback (most recent call last): File "D:\mycode2\PPO-PyTorch\PPO.py", line 210, in <module> main() File "D:\mycode2\PPO-PyTorch\PPO.py", line 173, in main action = ppo.policy_old.act(state, memory) File "D:\mycode2\PPO-PyTorch\PPO.py", line 53, in act state = torch.from_numpy(state).float().to(device) 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.

这个报错是因为你的 `state` 数组是一个嵌套的不规则序列（ragged nested sequences），而 `np.array()` 函数不支持转换这种类型的数组。

要解决这个问题，你需要确保 `state` 数组是一个规则的多维数组，其中每个子数组具有相同的长度或形状。

你可以尝试查看 `state` 数组的结构，并检查其中是否存在长度或形状不一致的子数组。如果存在这样的情况，你需要对其进行处理，使所有子数组具有相同的长度或形状。

另外，如果 `state` 数组中的元素类型不是支持的类型之一（如上述报错信息所示），也会引发类似的报错。你可能需要确保 `state` 中的元素类型是支持的类型之一，如 `float64`、`float32`、`int64` 等。

请检查你的代码并确保满足上述要求。如果还有其他问题，请随时提问。