我尝试使用 DRQN 进行部分观察，但出现错误：
ValueError：前缀张量必须是标量或向量，但看到张量：Tensor("Placeholder_2:0", dtype=int32)
----错误发生在这一行-----
self.state_in = rnn_cell.zero_state(self.batch_size, tf.float32)
ariewahyu
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我发现有3个连续的行：
self.batch_size = tf.placeholder(dtype=tf.int32)
self.convFlat = tf.reshape(slim.flatten(self.conv4),[self.batch_size,self.trainLength,h_size])
self.state_in = rnn_cell.zero_state(self.batch_size, tf.float32)
我改变了这一行：
self.batch_size = tf.placeholder(dtype=tf.int32)
进入：
self.batch_size = tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[])
它有效。
ariewahyu
于 2017-07-14
👍3
谢谢！！！！ 根据https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/10213 ，我确信代码注定要失败
但是这个修复是正确的，对我也有用！
真的希望@awjuliani可以修复代码（从字面上修改一行），谢谢先生！
tylerlekang
于 2017-08-16
刚刚做出改变！ 感谢您指出了这一点。
awjuliani
于 2017-08-16
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最有用的评论
我发现有3个连续的行：
self.batch_size = tf.placeholder(dtype=tf.int32)
self.convFlat = tf.reshape(slim.flatten(self.conv4),[self.batch_size,self.trainLength,h_size])
self.state_in = rnn_cell.zero_state(self.batch_size, tf.float32)
我改变了这一行：
self.batch_size = tf.placeholder(dtype=tf.int32)
进入：
self.batch_size = tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[])
它有效。