if len(self.buffer) > batch_size: TypeError: object of type 'ReplayBuffer' has no len()
时间: 2023-08-31 16:33:37 浏览: 171
tensorflow 中dataset.padded_batch函数的个人理解过程
### 回答1:
这个错误是因为你在某个地方使用了 `len()` 函数来获取 `ReplayBuffer` 对象的长度,而 `ReplayBuffer` 类并没有定义 `len()` 方法,所以 Python 不知道该如何获取它的长度。为了解决这个问题,你可以在 `ReplayBuffer` 类中定义一个 `__len__()` 方法,来返回 `buffer` 列表的长度,例如:
```python
class ReplayBuffer:
def __init__(self, buffer_size):
self.buffer_size = buffer_size
self.buffer = []
def add(self, experience):
if len(self.buffer) >= self.buffer_size:
self.buffer.pop(0)
self.buffer.append(experience)
def sample(self, batch_size):
return random.sample(self.buffer, batch_size)
def __len__(self):
return len(self.buffer)
```
这样,你就可以在其他地方使用 `len()` 函数来获取 `ReplayBuffer` 对象的长度了。
### 回答2:
这个错误是因为在代码中用到了`len()`函数,但是`ReplayBuffer`类并没有定义`len()`方法,因此无法直接使用`len(self.buffer)`来获取缓冲区的长度。
要解决这个错误,我们需要在`ReplayBuffer`类中定义一个`len()`方法。在这个方法中,我们可以返回缓冲区的长度。
以下是一个可能的解决方案:
```python
class ReplayBuffer:
def __init__(self, capacity):
self.capacity = capacity
self.buffer = []
def __len__(self):
return len(self.buffer)
def add(self, experience):
# 将经验加入缓冲区
self.buffer.append(experience)
if len(self.buffer) > self.capacity:
# 如果缓冲区超出了容量,就删除最早的经验
self.buffer.pop(0)
def sample(self, batch_size):
# 从缓冲区中随机抽取一批经验
return random.sample(self.buffer, batch_size)
```
在这个解决方案中,我们在`ReplayBuffer`类中定义了一个`__len__`方法,该方法返回了`self.buffer`的长度。这样,当调用`len(self.buffer)`时,我们实际上调用的是`ReplayBuffer`类的`__len__`方法,从而避免了`TypeError`错误。
### 回答3:
这个错误是由于在代码中使用了`len()`函数,但是在类`ReplayBuffer`中没有定义`len()`方法所导致的。要解决这个问题,需要在`ReplayBuffer`类中定义一个`len()`方法。
方法如下:
```python
class ReplayBuffer:
def __init__(self, batch_size):
self.batch_size = batch_size
self.buffer = []
def __len__(self):
return len(self.buffer)
```
在上述代码中,我们在`ReplayBuffer`类中定义了`__len__()`方法,该方法返回了`self.buffer`的长度。这样,当调用`len()`函数时,就会执行这个方法来计算长度,而不再报错。
根据具体的使用情况,也可以自定义其他方式来计算`self.buffer`的长度。上述代码提供了一种简单的解决方法,请根据自己的代码逻辑进行相应调整。
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