Deeprl-agents: DRQN: o tensor de prefixo de erro deve ser escalar ou vetorial
Tentei o DRQN para observações parciais, mas recebi o erro:
ValueError: o tensor de prefixo deve ser escalar ou vetorial, mas viu tensor: Tensor ("Placeholder_2: 0", dtype = int32)
---- Ocorre um erro nesta linha -------
self.state_in = rnn_cell.zero_state (self.batch_size, tf.float32)
ariewahyu
Todos 3 comentários
Descobri que existem 3 linhas consecutivas:
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)
Eu mudo a linha:
self.batch_size = tf.placeholder (dtype = tf.int32)
em:
self.batch_size = tf.placeholder (dtype = tf.int32, forma = [])
E funciona.
ariewahyu
em 14 jul. 2017
Obrigado!!!! Eu tinha certeza de que o código estava condenado, por https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/10213
Mas essa correção está correta e funcionou para mim também!
Realmente espero que @awjuliani consiga consertar o código (modificar literalmente uma linha), obrigado senhor!
tylerlekang
em 16 ago. 2017
Acabei de fazer a mudança! Obrigado por apontar isso.
awjuliani
em 16 ago. 2017
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Comentários muito úteis
Descobri que existem 3 linhas consecutivas:
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)
Eu mudo a linha:
self.batch_size = tf.placeholder (dtype = tf.int32)
em:
self.batch_size = tf.placeholder (dtype = tf.int32, forma = [])
E funciona.