Keras输入形状的定义-只能将元组而不是“ int”连接到元组

如何解决Keras输入形状的定义-只能将元组而不是“ int”连接到元组

在完成本教程CartPole Neural Network之后，我正在尝试创建自己的版本。在教程代码本身中，在定义状态numpay数组时，replay函数中存在python错误，其中batch_size为32，而state_size为4（帧）* 160（像素高度）+ 240（像素宽度）：

 state = np.zeros((self.batch_size,) + self.state_size)

引发错误

can only concatenate tuple (not "int") to tuple

然后按照教程填充state变量：

for i in range(len(minibatch)): state[i] = minibatch[i][0]

这是我的困惑： 由于教程的初始声明state行不正确，因此此np.zeros变量的正确形状是什么？我尝试提供形状为(32,4,160,240)的numpy数组，即32个单独输入的数组。导致此错误：

ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 153600 but received input with shape [32,240]

然后我想，我需要使用以下两行将其整形为一维数组，该数组的第零维为空：

state = np.reshape(state,(4 * 160 * 240 )) state = np.expand_dims(state,axis=0)

但是，这会给我带来错误

ValueError: cannot reshape array of size 4915200 into shape (153600,)

TLDR：此np.zeros（（shape）+ int）调用的目的是什么，为什么对我来说失败，以及输入numpy数组的预期形状是什么，总共有32个批处理样本153600输入节点？

谢谢。

解决方法

np.zeros在您定义的大小上创建一个NumPy零数组。

您正在尝试将batch_size与state_size连接起来，但是您可以这样做：

(self.batch_size,) + self.state_size

尝试删除括号和逗号：

 state = np.zeros(self.batch_size + self.state_size)