reward = torch.FloatTensor(reward) TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.objec
时间: 2024-01-21 19:17:02 浏览: 30
这个错误通常发生在尝试将numpy数组转换为PyTorch张量(tensor)时。这是因为numpy数组中可能包含不能转换为张量的对象类型。
要解决这个问题,你需要确保reward数组的数据类型是浮点数类型,例如float32或float64,而不是对象类型。
你可以尝试在将numpy数组转换为张量之前使用astype()方法显式地转换reward数组的数据类型,如下所示:
```
reward = reward.astype(np.float32) # 将reward数组的数据类型转换为float32
reward = torch.tensor(reward) # 将numpy数组转换为PyTorch张量
```
如果你仍然遇到问题,请检查reward数组的数据类型以及任何其他相关数组的数据类型,并确保它们都是可以转换为张量的浮点数类型。
相关问题
def learn(self, obs, action, reward, next_obs, terminal): terminal = np.expand_dims(terminal, -1) reward = np.expand_dims(reward, -1) obs = torch.FloatTensor(obs).to(self.device) action = torch.FloatTensor(action).to(self.device) reward = torch.FloatTensor(reward).to(self.device) next_obs = torch.FloatTensor(next_obs).to(self.device) terminal = torch.FloatTensor(terminal).to(self.device) critic_loss,actor_loss = self.alg.learn(obs, action, reward, next_obs, terminal) return critic_loss,actor_loss
这段代码看起来是一个强化学习算法的学习过程。输入的参数包括当前状态(obs)、动作(action)、奖励(reward)、下一个状态(next_obs)和是否结束(terminal)。其中,obs、action、reward、next_obs都转换成了PyTorch中的张量格式,并且都被送到了GPU上进行计算。最后,算法进行一次学习过程,输出actor_loss和critic_loss两个指标来表示学习效果。
def update(self, batch_size): if len(self.buffer) < batch_size: return self.epsilon = max(self.epsilon_min, self.epsilon * self.epsilon_decay) state, action, reward, next_state, done = self.buffer.sample(batch_size) state = torch.FloatTensor(state)[..., :-1] action = torch.LongTensor(action) reward = torch.FloatTensor(reward) done = torch.FloatTensor(done) next_state = torch.FloatTensor(next_state)[..., :-1] q_values = self.network(state) next_q_values = self.target_network(next_state) q_value = q_values.gather(1, action.unsqueeze(1)).squeeze(1) next_q_value = next_q_values.max(1)[0] expected_q_value = reward + self.gamma * next_q_value * (1 - done) loss = self.criteria(q_value, expected_q_value.detach()) self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step()
你的第二个问题是关于一个更新函数。这个函数用于更新深度强化学习模型的参数。
首先,函数检查经验缓存(buffer)中的样本数量是否小于批次大小(batch_size),如果是,则直接返回。接下来,函数根据epsilon的最小值和衰减率更新epsilon的值。
然后,函数从经验缓存中随机采样出一个批次的样本,包括状态(state),动作(action),奖励(reward),下一个状态(next_state)和完成标志(done)。
接着,函数将状态和下一个状态转换为张量,并且去除最后一个元素。
然后,函数通过当前网络(network)计算当前状态对应的Q值(q_values),并通过目标网络(target_network)计算下一个状态对应的Q值(next_q_values)。
接下来,函数根据当前状态的Q值和动作,选择对应的Q值(q_value)。
然后,函数计算下一个状态的最大Q值(next_q_value)。
接着,函数根据奖励、折扣因子(gamma)、下一状态的最大Q值和完成标志(done),计算期望Q值(expected_q_value)。
然后,函数计算损失(loss),通过均方差损失函数(criteria)和期望Q值的离散程度进行计算。接着,函数将优化器(optimizer)的梯度置零,进行反向传播计算梯度,并更新模型的参数。
这样,模型的参数就得到了更新。