Machine learning 无法将NumPy数组转换为张量？

我正在尝试创建一个使用LSTM进行交易的代理，但是我遇到了一些冲突

def batch_train(self, batch_size):
   batch = []
   for i in range(len(self.memory) - batch_size + 1, len(self.memory)):
      batch.append(self.memory[i])

for state, action, reward, next_state, done in batch:
  if not done:
    reward = reward + self.gamma * np.amax(self.model.predict(next_state)[0])
    
  target = self.model.predict(state)
  target[0][action] = reward
  
  self.model.fit(state, target, epochs=1, verbose=0)
  
if self.epsilon > self.epsilon_final:
  self.epsilon *= self.epsilon_decay

这里调用函数 ValueError:无法将NumPy数组转换为张量（不支持） 对象类型numpy.ndarray）

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你的数组是布尔型的吗？如果尚未将其转换为float32，请尝试将其转换为float32

X = np.asarray(X).astype(np.float32)

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你的数组是布尔型的吗？如果尚未将其转换为float32，请尝试将其转换为float32

X = np.asarray(X).astype(np.float32)

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要使问题重现，您应该为us trade.memory和batch_size申报。要使问题重现，您应该为us trade.memory和batch_size申报