文件 “G：\My\part1\rl.py”，第 30 行，在 init self.a = self._build_a（self.S， scope='eval'， trainable=True） 文件 “G：\My\part1\rl.py”，第 86 行，_build_a net =tf.keras.layers.Dense（s， 100， activation=tf.nn.relu， name='l1'， trainable=trainable） TypeError： init（） 为参数 'activation' 获取了多个值 怎么修改

这个错误是由于 `tf.keras.layers.Dense` 的 `activation` 参数接收了多个值导致的。根据您提供的代码，您需要将 `s` 改为 `units`：

在文件 “G:\My\part1\rl.py” 的第 86 行，将 `s` 改为 `units`：

net = tf.keras.layers.Dense(units=100, activation=tf.nn.relu, name='l1', trainable=trainable)

然后保存文件并重新运行应该能够解决这个问题。

相关问题

File "G:\My\part1\main.py", line 18, in <module> rl = DDPG(a_dim, s_dim, a_bound) File "G:\My\part1\rl.py", line 30, in __init__ self.a = self._build_a(self.S, scope='eval', trainable=True) File "G:\My\part1\rl.py", line 87, in _build_a a =tf.keras.layers.Dense(net, self.a_dim, activation=tf.nn.tanh, name='a', trainable=trainable) TypeError: __init__() got multiple values for argument 'activation' 怎么解决

这个错误是由于 `tf.keras.layers.Dense` 的 `activation` 参数接收了多个值导致的。根据您提供的代码，您需要将 `net` 改为 `units`。

在文件 “G:\My\part1\rl.py” 的第 87 行，将 `net` 改为 `units`：

a = tf.keras.layers.Dense(units=self.a_dim, activation=tf.nn.tanh, name='a', trainable=trainable)

然后保存文件并重新运行应该能够解决这个问题。

代码解释：x_series.append(x_disrupt_part[:, count*self._sample_rate:(count+1)*self._sample_rate])

这行代码是将一个长度为 `x_disrupt_part` 的一维数组按照每段长度为 `self._sample_rate` 进行分割，并将分割后的结果以列表的形式添加到 `x_series` 列表中。

具体来说，`x_disrupt_part[:, count*self._sample_rate:(count+1)*self._sample_rate]` 表示将 `x_disrupt_part` 数组按照列进行切片，取出从第 `count*self._sample_rate` 到第 `(count+1)*self._sample_rate` 个元素，即取出长度为 `self._sample_rate` 的一段数据。

然后将这个长度为 `self._sample_rate` 的一维数组添加到 `x_series` 列表中，最终 `x_series` 列表中的每个元素都是长度为 `self._sample_rate` 的一维数组。