action = self.sess.run(self.actor_net.output, state)[0] TypeError: input must be a dictionary
时间: 2024-03-17 22:43:22 浏览: 19
这个错误通常是由于代码中使用了一个字典作为输入,但是这个字典的类型不正确导致的。具体来说,错误提示 "input must be a dictionary" 表示传入的输入必须是一个字典类型的数据,否则会出现这个错误。
在这段代码中,state 可能被误认为是一个字典类型的数据,而不是一个 numpy 数组。这可能是因为在传递 state 参数时,没有将其包装成一个字典,而是直接将其作为一个参数进行传递。解决这个问题的方法是将 state 包装成一个字典,然后将其传递给 sess.run() 函数。具体来说,可以使用以下代码来解决这个问题:
```
action = self.sess.run(self.actor_net.output, feed_dict={self.state_ph: state})[0]
```
这里将 state 包装成了一个字典,并将其作为 feed_dict 参数传递给 sess.run() 函数。这样就可以避免 "input must be a dictionary" 的 TypeError 错误。
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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(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。