tf.cast(self.state_dims, dtype=tf.float32 TypeError: cast() missing 1 required positional argument: 'dtype'

这个错误是因为`tf.cast`函数需要两个参数，但是你只传递了一个参数。你需要在函数中传递两个参数。第一个参数是需要转换的张量，第二个参数是需要转换成的数据类型。

例如，如果您想将一个张量从整数类型转换为浮点类型，您可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

# 定义一个整数类型的张量
x = tf.constant([1, 2, 3, 4])

# 将整数类型的张量转换为浮点类型
y = tf.cast(x, dtype=tf.float32)

print(y)

输出：

tf.Tensor([1. 2. 3. 4.], shape=(4,), dtype=float32)

请注意，第二个参数（`dtype`）必须是一个有效的 TensorFlow 数据类型，如`tf.float32`、`tf.int32`等。

相关问题

(tf.cast(self.state_dims) TypeError: cast() missing 1 required positional argument: 'dtype'

这个错误通常表示在使用 TensorFlow API 中的 cast() 函数时，缺少必需的参数 dtype。dtype 参数用于指定将张量转换为的数据类型。您需要在函数中添加缺少的参数，例如：

cast_op = tf.cast(self.state_dims, dtype=tf.float32)

请注意，您需要将 "self.state_dims" 替换为您要转换的实际张量。同时，确保您在函数调用时提供了正确的参数和参数类型，以避免这种类型的错误。

initializer = tf.compat.v1.random_uniform_initializer() self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=initializer((-1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), 1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), scope='dense1') TypeError: 'DType' object is not callable

这个错误可能是由于调用了一个数据类型（DType）对象，而不是一个初始化器对象造成的。可以尝试修改代码中的以下部分：

initializer = tf.compat.v1.random_uniform_initializer()
self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=initializer((-1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), 1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), scope='dense1')

改成：

initializer = tf.compat.v1.random_uniform_initializer()
self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=lambda: initializer((-1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), 1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), scope='dense1')

这里使用了一个 lambda 表达式，将初始化器对象包装成一个可调用的函数。