Python 类型错误-Torch.Device RepeatedScalarContainer

我不断收到错误

TypeError:new（）收到无效的参数组合-get（google.protobuf.pyext.\u message.RepeatedScalarContainer，int）

我已经打印了

设备的类型

，发现它属于

torch.device类

，并在一个单独的程序中测试了所有相关命令。相关代码在下面，错误在下面。我和Unity的ML代理一起使用。有什么问题吗

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(type(device))

class Agent():
    """Interacts with and learns from the environment."""

    def __init__(self, state_size, action_size, random_seed):
        """Initialize an Agent object.

        Params
        ======
            state_size (int): dimension of each state
            action_size (int): dimension of each action
            random_seed (int): random seed
        """
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.seed = random.seed(random_seed)

        # Actor Network (w/ Target Network)
        self.actor_local = Actor(state_size, action_size, random_seed).to(device)
        self.actor_target = Actor(state_size, action_size, random_seed).to(device)
        self.actor_optimizer = optim.Adam(self.actor_local.parameters(), lr=LR_ACTOR)

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“train.py”，第87行，在
代理\u 1=代理（状态\u大小=48，操作\u大小=操作\u大小，随机\u种子=0）
文件“C:\Users\Tester\ml-agents\ml-agents\mlagents\trainers\ddpg\ddpg\u-agent.py”，第39行，在\u\u init中__
self.actor\u local=actor（状态大小、动作大小、随机种子）。到（设备）
文件“C:\Users\Tester\ml agents\ml agents\mlagents\trainers\ddpg\model.py”，第29行，在\uuu init中__
self.fc3=nn.线性（fc2单位，动作大小）
文件“C:\Users\Tester\AppData\Local\conda\conda\envs\ml agents\lib\site packages\torch\nn\modules\linear.py”，第51行，在__
自重=参数（火炬张量（out_特征、in_特征））
TypeError:new（）接收到无效的参数组合-get（google.protobuf.pyext.\u message.RepeatedScalarContainer，int），但应为以下参数之一：
*（火炬装置）
*（火炬.储存）
*（张量其他）
*（整数大小的元组，torch.device）
不匹配，因为某些参数的类型无效：（e[31；1mgoogle.protobuf.pyext.\u message.RepeatedScalarContainere[0m，e[31；1minte[0m）
*（对象数据，torch.device）
不匹配，因为某些参数的类型无效：（e[31；1mgoogle.protobuf.pyext.\u message.RepeatedScalarContainere[0m，e[31；1minte[0m）

根据错误消息，当tensor对象需要int时，在某个地方向其输入

google.protobuf.pyext.\u message.RepeatedScalarContainer

。

Traceback (most recent call last):
  File "train.py", line 87, in <module>
    agent_1 = Agent(state_size=48, action_size=action_size, random_seed=0)
  File "C:\Users\Tester\ml-agents\ml-agents\mlagents\trainers\ddpg\ddpg_agent.py", line 39, in __init__
    self.actor_local = Actor(state_size, action_size, random_seed).to(device)
  File "C:\Users\Tester\ml-agents\ml-agents\mlagents\trainers\ddpg\model.py", line 29, in __init__
    self.fc3 = nn.Linear(fc2_units, action_size)
  File "C:\Users\Tester\AppData\Local\conda\conda\envs\ml-agents\lib\site-packages\torch\nn\modules\linear.py", line 51, in __init__
    self.weight = Parameter(torch.Tensor(out_features, in_features))
TypeError: new() received an invalid combination of arguments - got (google.protobuf.pyext._message.RepeatedScalarContainer, int), but expected one of:
 * (torch.device device)
 * (torch.Storage storage)
 * (Tensor other)
 * (tuple of ints size, torch.device device)
      didn't match because some of the arguments have invalid types: (e[31;1mgoogle.protobuf.pyext._message.RepeatedScalarContainere[0m, e[31;1minte[0m)
 * (object data, torch.device device)
      didn't match because some of the arguments have invalid types: (e[31;1mgoogle.protobuf.pyext._message.RepeatedScalarContainere[0m, e[31;1minte[0m)