Keras rl中的Keras LSTM层

我正在尝试使用Keras rl实现DQN代理。问题是，在定义模型时，我需要在体系结构中使用LSTM层：

model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(1, 8000)))
model.add(Reshape(target_shape=(200, 40)))
model.add(LSTM(20))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
return model

在执行rl代理时，我会获得以下错误：

RuntimeError: Attempting to capture an EagerTensor without building a function.

这与LSTM的使用和以下代码行有关：

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

使用致密层而不是LSTM：

model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(1, 8000)))
model.add(Dense(20))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
return model

并且禁用了维护急切执行，我没有以前报告的错误。如果我删除了禁用LSTM层的急切执行，我还有其他错误

---

有人能帮我理解错误的原因吗？

keras rl库没有对TensorFlow 2.0的明确支持，因此它不能与TensorFlow的此类版本一起使用。该库更新很少，最近的版本大约有2年（从2018年开始），因此如果您想使用它，您应该使用TensorFlow 1.x

keras rl库没有对TensorFlow 2.0的明确支持，因此它不能与TensorFlow的此类版本一起使用。该库很少更新，最近的版本大约有2年（从2018年开始），因此如果您想使用它，您应该使用TensorFlow 1.x

，尽管可以将keras rl的代码迁移到使用急切执行，从而使用LSTM。LSTM需要通过一整集的学习来更新，以证明keras rl不支持的东西是准确的。请参阅此处的更多信息：

尽管可以将keras rl的代码迁移到使用即时执行，从而使用LSTM。LSTM需要通过一整集的学习来更新，以证明keras rl不支持的东西是准确的。请参阅此处的更多信息：

从github support tensorflow 2.x安装keras-rl2

从github support tensorflow 2.x安装keras-rl2