Python Keras输入形状定义-只能将元组（而不是“int”连接到元组

在本教程之后，我将尝试创建我自己的版本。在教程代码本身中，

replay

函数在这样定义state numpay数组时出现python错误，

batch\u size

为32，

state\u size

为4（帧）*160（像素高度）+240（像素宽度）：

抛出错误

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

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

然后根据教程填充

状态

变量：

适用于范围内的i（len（minibatch））：
状态[i]=小批量[i][0]

以下是我的困惑： 由于教程中的初始声明

np.zeros

行不正确，此

state

变量的正确形状是什么？我尝试提供一个shape

（32,4160240）

的numpy数组，即32个单独输入的数组。导致此错误的原因：

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, 4, 160, 240]

然后我想，我需要将它重塑为一维数组，有一个空的零维，使用以下两行：

state=np.重塑（状态，（4*160*240））
状态=np。展开尺寸（状态，轴=0）

然而，这给了我一个错误

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

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

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

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谢谢。

np.zeros会根据您定义的大小创建一个NumPy零数组

您正在尝试将批处理大小与状态大小连接起来，但是：

(self.batch_size,) + self.state_size

请尝试删除括号和逗号：

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

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np.zeros

根据您定义的大小创建一个由零组成的NumPy数组

您正在尝试将批处理大小与状态大小连接起来，但是：

(self.batch_size,) + self.state_size

请尝试删除括号和逗号：

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

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这将创建一个包含32+153600个条目的单个数组，该数组与网络的输入计数不匹配。我想我需要的是一个包含单个批次32个条目的数组，每个批次有153600个条目。这将创建一个包含32+153600个条目的数组，该数组与网络的输入计数不匹配。我想我需要的是一个包含32个单独批次条目的数组，每个批次有153600个条目。更新：根据predict method API，输入可以是“或数组列表（如果模型有多个输入）。”因此我创建了一个空列表，并将批次附加到其中，这导致了这个错误：ValueError:Layer sequential需要1个输入，但它收到了32个输入张量。收到的输入：[，更新：根据predict method API，输入可以是“或数组列表（如果模型有多个输入）”，因此我创建了一个空列表并将批添加到其中，这导致了以下错误：ValueError:Layer sequential需要1个输入，但它收到了32个输入张量。收到的输入：[，