问题描述
我想对我的环境进行建模,使每个操作由 3 个可能的子操作组成。
我已将 _action_spec
的 tf_agents.environments.py_environment.PyEnvironment
定义为:
self._action_spec = tf_agents.specs.BoundedArraySpec(
shape=(3,),dtype=np.int32,name="action",minimum=[0,0],maximum=[10,11,12])
我在 step
方法中失败了,我正在尝试:
env = NetworkEnv(discount=0.9)
tf_env = TFPyEnvironment(env)
print(tf_env.reset())
action = tf.constant([3,3,3],dtype=tf.int32,shape=(3,name='action')
print(tf_env.step(action))
tf_env.close()
但它给了 ValueError: cannot select an axis to squeeze out which has size not equal to one
我应该如何为 step
方法提供操作?
解决方法
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