코드 실해 해봤는데 # 정책신경망을 업데이트하는 훈련함수 생성 부분에서 에러가 나요

[Cinofe]

에러 내용 : 예외가 발생했습니다. TypeError get_updates() takes 3 positional arguments but 4 were given File "D:\seungwan\Desktop\AI_Study\AI_Reference\reinforcement-learning-kr-master\1-grid-world\7-reinforce\reinforce_agent.py", line 52, in optimizer updates = optimizer.get_updates(self.model.trainable_weights, [], loss) File "D:\seungwan\Desktop\AI_Study\AI_Reference\reinforcement-learning-kr-master\1-grid-world\7-reinforce\reinforce_agent.py", line 25, in init self.optimizer = self.optimizer() File "D:\seungwan\Desktop\AI_Study\AI_Reference\reinforcement-learning-kr-master\1-grid-world\7-reinforce\reinforce_agent.py", line 92, in agent = ReinforceAgent()

[swkim01]

버전이 업데이트되면서 get_updates 함수 옵션 순서와 갯수가 바뀌었습니다. 다음과 같이 해야 합니다. updates = optimizer.get_updates(loss, self.model.trainable_weights)

[Cinofe]

감사합니다!

2021년 11월 30일 (화) 오후 2:32, swkim01 @.***>님이 작성:

버전이 업데이트되면서 get_updates 함수 옵션 순서와 갯수가 바뀌었습니다. 다음과 같이 해야 합니다. updates = optimizer.get_updates(loss, self.model.trainable_weights)

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[hdw1215]

안녕하세요, 저도 기존 질문과 같은 에러가 있어서 말씀하신대로 updates = optimizer.get_updates(loss, self.model.trainable_weights)

위 코드로 변환하였습니다.

그랬더니,

TypeError: Cannot convert a symbolic Keras input/output to a numpy array. This error may indicate that you're trying to pass a symbolic value to a NumPy call, which is not supported. Or, you may be trying to pass Keras symbolic inputs/outputs to a TF API that does not register dispatching, preventing Keras from automatically converting the API call to a lambda layer in the Functional Model.

위와 같은 에러가 발생하는데.. numpy 최신버전으로 설치해도 동일한 에러가 발생합니다.

혹시 get_updates 뿐만 아니라 다른 코드들도 수정해줘야하나요?

============================================= 1/17

from tensorflow.python.framework.ops import disable_eager_execution
disable_eager_execution()

위 코드 입력하니까

TypeError: Cannot convert a symbolic Keras input/output to a numpy array. This error may indicate that you're trying to pass a symbolic value to a NumPy call, which is not supported. Or, you may be trying to pass Keras symbolic inputs/outputs to a TF API that does not register dispatching, preventing Keras from automatically converting the API call to a lambda layer in the Functional Model.

에러는 사라졌는데, 이제는 get_update 코드 아래 줄

train = K.function([self.model.input, action, discounted_rewards], [], updates = updates)

위 코드가 문제입니다..

[swkim01]

안녕하세요, 저도 기존 질문과 같은 에러가 있어서 말씀하신대로 updates = optimizer.get_updates(loss, self.model.trainable_weights)

위 코드로 변환하였습니다.

그랬더니,

TypeError: Cannot convert a symbolic Keras input/output to a numpy array. This error may indicate that you're trying to pass a symbolic value to a NumPy call, which is not supported. Or, you may be trying to pass Keras symbolic inputs/outputs to a TF API that does not register dispatching, preventing Keras from automatically converting the API call to a lambda layer in the Functional Model.

위와 같은 에러가 발생하는데.. numpy 최신버전으로 설치해도 동일한 에러가 발생합니다.

혹시 get_updates 뿐만 아니라 다른 코드들도 수정해줘야하나요?

============================================= 1/17

from tensorflow.python.framework.ops import disable_eager_execution
disable_eager_execution()

위 코드 입력하니까

TypeError: Cannot convert a symbolic Keras input/output to a numpy array. This error may indicate that you're trying to pass a symbolic value to a NumPy call, which is not supported. Or, you may be trying to pass Keras symbolic inputs/outputs to a TF API that does not register dispatching, preventing Keras from automatically converting the API call to a lambda layer in the Functional Model.

에러는 사라졌는데, 이제는 get_update 코드 아래 줄

train = K.function([self.model.input, action, discounted_rewards], [], updates = updates)

위 코드가 문제입니다..

다음과 같이 수정해 보시기 바랍니다. train = K.function([self.model.input, action, discounted_rewards], [loss], updates = updates)

또, 아래 정책신경망_ 업데이트 함수 _trainmodel 에서 다음과 같이 수정해야 할 겁니다. self.optimizer([np.array(self.states), np.array(self.actions), np.array(discounted_rewards)])