Python TensorFlow“；收到批量和未批量张量的混合，或张量与规格不兼容；

我正在尝试使用TensorFlow在自定义环境中实现DQN。
我已经完成了环境类的实现，并将其集成为DQN环境的一部分。
但是我有一个错误

收到了成批和未成批张量的混合，或张量与规范不兼容。外部阴影数：1。 锯张量_形： 时间步长（步长类型=时态形状（[1]），奖励=时态形状（[1]），折扣=时态形状（[1]），观察=时态形状（[1,1,6]）
和规格形状： 时间步长（步长类型=张力形状（[]），奖励=张力形状（[]），折扣=张力形状（[]），观察=张力形状（[6]））

我在Tensorflow的问题中发现了同样的错误，但我找不到确切的解决方案。
在我定义的环境类中，我将操作规范和观察规范指定为

    self._action_spec = array_spec.BoundedArraySpec(
        shape=(), dtype=np.int32, minimum=0, maximum=nq, name='action')
    self._observation_spec = array_spec.BoundedArraySpec(
        shape=(nq,), dtype=np.int32, minimum=0, maximum=1, name='observation')

其中nq是整数值。我不知道为什么张量形状看起来像这样

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谢谢。

我遇到了同样的错误。我不知道到底是什么解决了这个问题，但笔记本电脑（ipynb）有一个问题——你必须等待一段时间，等待章节计算，也许过了一段时间再点击，也许在没有笔记本的py文件中尝试你的代码。 我改变的另一件事是我的健身房环境中观察空间的定义，从spaces.Discrete到spaces.Box，例如：

self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=2000, shape=(20, 20), dtype=np.int32)