action = self.sess.run(self.actor_net.output, {self.state_ph:state})[0] ValueError: Cannot feed value of shape (2,) for Tensor 'Placeholder_6:0', which has shape '(?, 2)'

这个错误的原因是你试图将一个形状为(2,)的张量作为输入递给一个形状为(?, 2)的占位符。这意味着你的神经网络期望输入一个形状为(?, 2)的张量，其中 ? 表示输入的大小可以是任意值。

要解决这个问题，你可以使用 np.expand_dims() 函数将输入张量的形状扩展一个维度，使其成为形状为(1, 2)的张量。例如：

state = np.expand_dims(state, axis=0)

然后你可以将这个形状为(1, 2)的张量作为输入传递给神经网络：

action = self.sess.run(self.actor_net.output, {self.state_ph: state})[0]

这样就可以避免这个错误了。

相关问题

action = self.sess.run(self.actor_net.output, state)[0]

这段代码的作用是使用actor网络对给定的状态state进行预测，输出对应的动作action。具体来说，self.actor_net是一个神经网络模型，它的输入是状态state，输出是动作action。self.actor_net.output表示神经网络的输出层，它对应的张量的形状通常是(1, action_dim)，其中action_dim是动作的维度。self.sess.run(self.actor_net.output, state)表示将状态state输入到神经网络中进行计算，得到输出层的结果，即对应的动作action。由于action是一个长度为action_dim的一维数组，因此我们通过action[0]来获取其中的一个元素，即最终输出的动作。

action = self.sess.run(self.actor_net.output, {self.state_ph:np.expand_dims(1, 2)})

这段代码中的 np.expand_dims() 函数的参数应该是 2，而不是 0。这个函数的作用是将 1 转换为一个形状为 (1,1) 的 numpy 数组，然后将其传递给 self.state_ph 占位符，该占位符期望接收一个形状为 (None,state_dim) 的数据，其中 None 表示可以接受任意数量的状态数据。因此，这里可能会引发一个形状不匹配的错误。另外，使用 [0] 将结果转换为形状为 (action_dim,) 的 numpy 数组的方法是不正确的，因为这个操作会将结果的第一个元素提取出来，而不是将整个结果的维度降低。如果想要将结果的维度降低，可以使用 np.squeeze() 函数，例如：

action = self.sess.run(self.actor_net.output, {self.state_ph: np.expand_dims(1, 2)})
action = np.squeeze(action, axis=0)

这个代码段将 self.actor_net 模型的输出作为 action，并将形状为 (1,1,action_dim) 的 numpy 数组使用 np.squeeze() 函数转换为形状为 (action_dim,) 的 numpy 数组。这样，得到的 action 就是当前状态下模型预测的动作。