python - TypeError : len is not well defined for symbolic Tensors. (activation_3/Identity:0) 请调用 `x.shape` 而不是 `len(x)` 获取形状信息

Question

我正在尝试在 openAI Gym 的一款游戏上实现 DQL 模型。但它给了我以下错误。

TypeError: len is not well defined for symbolic Tensors. (activation_3/Identity:0) Please call x.shape rather than len(x) for shape information.

创建健身房环境:

ENV_NAME = 'CartPole-v0'

env = gym.make(ENV_NAME)
np.random.seed(123)
env.seed(123)
nb_actions = env.action_space.n

我的模型如下所示:

model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(1,) + env.observation_space.shape))
model.add(Dense(16))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(nb_actions))
model.add(Activation('linear'))
print(model.summary())

将该模型拟合到 keral-rl 中的 DQN 模型，如下所示:

policy = EpsGreedyQPolicy()
memory = SequentialMemory(limit=50000, window_length=1)
dqn = DQNAgent(model=model, nb_actions=nb_actions, memory=memory, nb_steps_warmup=10, target_model_update=0.001, policy=policy)
dqn.compile(Adam(lr=1e-3), metrics=['mse', 'mae'])
dqn.fit(env, nb_steps=5000, visualize=False, verbose=3)

错误来自这一行:

dqn = DQNAgent(model=model, nb_actions=nb_actions, memory=memory, nb_steps_warmup=10, target_model_update=0.001, policy=policy)

我使用的是keras-rl==0.4.2和tensorflow==2.1.0。根据其他答案，我还尝试了tensorflow==2.0.0-beta0，但它没有解决错误。

有人可以向我解释一下为什么我会遇到这个错误吗？以及如何解决？

谢谢。

Answer 1

此中断的原因是，tf.Tensor TF 2.0.0(和 TF 1.15)重载了 __len__ 且 raises an exception 。但例如 TF 1.14 没有 __len__ 属性。

因此，任何 TF 1.15+(含)都会破坏 keras-rl (特别是 here )，从而出现上述错误。所以你有两个选择，

• 降级到 TF 1.14(推荐)
• 删除 __len__ TensorFlow 源代码中的重载(不推荐，因为这可能会破坏其他东西)