Traceback (most recent call last): File "D:\OneDrive\pythonCode\ResearchEnvironment\Small_paper_random_hour_experiment\PPO\CSDN上的ppo代码.py", line 217, in <module> action = agent.take_action(state) # 动作选择 File "D:\OneDrive\pythonCode\ResearchEnvironment\Small_paper_random_hour_experiment\PPO\CSDN上的ppo代码.py", line 79, in take_action probs = self.actor(state) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorchGPU\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\OneDrive\pythonCode\ResearchEnvironment\Small_paper_random_hour_experiment\PPO\CSDN上的ppo代码.py", line 25, in forward x = self.fc1(x) # [b,n_states]-->[b,n_hiddens] File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorchGPU\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorchGPU\lib\site-packages\torch\nn\modules\linear.py", line 103, in forward return F.linear(input, self.weight, self.bias) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorchGPU\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 1848, in linear return torch._C._nn.linear(input, weight, bias) RuntimeError: expected scalar type Double but found Float这是什么原因？

这个错误通常是由于数据类型不匹配导致的。根据错误信息，你的模型期望输入数据类型为Double，但实际输入的数据类型为Float。

要解决这个问题，你可以尝试将输入数据的类型转换为Double。你可以使用`.double()`方法将Float类型的数据转换为Double类型。在你的代码中，可能需要在多个地方进行数据类型转换。

下面是一个示例，展示了如何在模型定义和数据处理中进行数据类型转换：

class YourModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(YourModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(n_states, n_hiddens).double()
        self.fc2 = nn.Linear(n_hiddens, n_actions).double()

    def forward(self, x):
        x = x.double()  # 将输入数据类型转换为Double
        x = self.fc1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 在其他地方进行数据类型转换
state = state.double()

在以上示例中，模型的第一层和第二层都被指定为Double类型。在`forward()`方法中，输入数据`x`也被转换为Double类型。另外，如果你的输入数据是一个张量（tensor），你也可以使用`.to(torch.double)`进行数据类型转换。

通过这些方法，你应该能够解决这个错误。希望能对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。