python - Cartpole ValueError 上的 CEM：输入必须是 1 维或 2 维

Question

希望大家都好。我正在使用交叉熵方法制作推车杆，但是当我遇到这个错误时我很困惑。

    def sampleAgents(self):
        self.paramSize = 4
        self.nPop = 100
        self.mu = np.zeros(self.paramSize)
        self.cov = np.ones(self.paramSize)
        
        #Sample parameters from Gaussian dist. (with diagonal cov. matrix) using "self.mu" and "self.cov"
        samp = np.random.multivariate_normal(self.mu, np.diag(self.cov), self.nPop)
        
        #Assign samples to "self.paramSet". (self.paramSet.shape = (self.nPop, self.paramSize))
        self.paramSet = samp

当我运行这个时，我得到了一个错误ValueError: Input must be 1- or 2-d. 但是当我试图最后添加print(self.paramSet)时（看起来像这样）

    def sampleAgents(self):
        self.paramSize = 4
        self.nPop = 100
        self.mu = np.zeros(self.paramSize)
        self.cov = np.ones(self.paramSize)
        
        #Sample parameters from Gaussian dist. (with diagonal cov. matrix) using "self.mu" and "self.cov"
        samp = np.random.multivariate_normal(self.mu, np.diag(self.cov), self.nPop)
        
        #Assign samples to "self.paramSet". (self.paramSet.shape = (self.nPop, self.paramSize))
        self.paramSet = samp
        print(self.paramSet) 

并在该 print(self.paramSet) 中放置断点并进行调试，它工作正常。甚至他们也显示了我想要的大小、暗淡和价值。

有人可以帮我在哪里修复代码吗？提前致谢！

标签： pythonnumpyreinforcement-learningcross-entropy