Deeprl-agents: DRQN：エラープレフィックステンソルはスカラーまたはベクトルのいずれかである必要があります
部分的な観測のためにDRQNを試しましたが、エラーが発生しました。
ValueError：プレフィックステンソルはスカラーまたはベクトルのいずれかである必要がありますが、テンソルを見ました：Tensor（ "Placeholder_2：0"、dtype = int32）
----この行でエラーが発生します-------
self.state_in = rnn_cell.zero_state（self.batch_size、tf.float32）
ariewahyu
全てのコメント3件
私は3つの連続した行があることを発見しました：
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）
行を変更します：
self.batch_size = tf.placeholder（dtype = tf.int32）
の中へ：
self.batch_size = tf.placeholder（dtype = tf.int32、shape = []）
そしてそれは機能します。
ariewahyu
2017年07月14日
ありがとうございました！！！！ https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/10213によると、コードは確実に運命づけられていると思いました
しかし、この修正は正しく、私にとってもうまくいきました！
@awjulianiがコードで修正できることを本当に願っています（文字通り1行を変更してください）、ありがとうございます！
tylerlekang
2017年08月16日
変更を加えました！ これを指摘してくれてありがとう。
awjuliani
2017年08月16日
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私は3つの連続した行があることを発見しました：
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）
行を変更します：
self.batch_size = tf.placeholder（dtype = tf.int32）
の中へ：
self.batch_size = tf.placeholder（dtype = tf.int32、shape = []）
そしてそれは機能します。