self.state_dims = np.prod(state_dims)
时间: 2024-05-28 20:14:16 浏览: 17
这段代码是将 `state_dims` 中所有元素的乘积作为 `self.state_dims` 的值。也就是说,如果 `state_dims` 是一个包含 3 个整数的列表 [2, 3, 4],那么 `self.state_dims` 就等于 24。这个值通常被用来定义神经网络中输入层的大小。如果输入的状态是一个形状为 `(batch_size, *state_dims)` 的张量,那么在神经网络中,输入层的大小应该是 `(batch_size, self.state_dims)`。其中 `*state_dims` 表示可以传入任意数量的 `state_dims` 参数。
相关问题
如何使用{self.state_ph: np.expand_dims()}生成(1, 2)的形状
如果要使用 {self.state_ph: np.expand_dims()} 生成形状为 (1,2) 的数据,可以按照以下方式进行:
```
state = np.array([1,2]) # 假设 state 是形状为 (2,) 的 numpy 数组
state = np.expand_dims(state, axis=0) # 将其扩展为形状为 (1,2) 的 numpy 数组
action = self.sess.run(self.actor_net.output, {self.state_ph: state})
```
在这里,首先创建一个形状为 (2,) 的 numpy 数组 state,然后使用 np.expand_dims() 将其扩展为形状为 (1,2) 的 numpy 数组。然后,将该数组传递给 self.state_ph 占位符,使用 self.sess.run() 方法运行 actor_net 模型的输出,得到模型预测的动作 action。由于 self.sess.run() 返回的是一个形状为 (1,1,action_dim) 的 numpy 数组,因此需要使用 np.squeeze() 函数将其转换为形状为 (action_dim,) 的 numpy 数组,以便于后续处理。
action = self.sess.run(self.actor_net.output, {self.state_ph:np.expand_dims(state, 2)})
这段代码的作用是使用 self.actor_net 模型预测给定状态 state 下的动作。首先,使用 np.expand_dims() 函数将 state 转换为形状为 (state_dim,1) 的 numpy 数组,然后使用字典将其传递给 self.state_ph 占位符。在这里,self.state_ph 是一个 TensorFlow 占位符,它接受一个形状为 (None, state_dim) 的数据,其中 None 表示可以接受任意数量的状态数据。然后,使用 self.sess.run() 方法运行 actor_net 模型的输出,给定输入状态,得到模型预测的动作。由于 self.sess.run() 返回的是一个形状为 (1,1,action_dim) 的 numpy 数组,因此使用 np.squeeze() 函数将其转换为形状为 (action_dim,) 的 numpy 数组,以便于后续处理。最终,得到的 action 就是给定状态下模型预测的动作。
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