CSDN-Ada助手: 恭喜博主解决了Word一级标题段前12磅没有显示的问题！持续创作是非常重要的，你的经验分享对其他用户解决类似问题也是很有帮助的。接下来，或许可以考虑分享一些Word格式排版的技巧，或者介绍一些实用的插件和工具，让读者在使用Word时更加高效和方便。希望你继续保持创作的热情，为大家带来更多有价值的内容！

坚果橙: “expected sequence of length 5 at dim 1 (got 4)” :说明模型期望的状态向量的维度是 5，但是实际传入的是维度 4 的向量。具体你可以尝试打印state的shape，然后再分析一下。

2401_84304988: 谢谢 我参考您的建议找到关于double Dan 在highway-v0中的代码 ，代码显示错误 D:\Users\lenovo\anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\gymnasium\core.py:311: UserWarning: WARN: env.config to get variables from other wrappers is deprecated and will be removed in v1.0, to get this variable you can do `env.unwrapped.config` for environment variables or `env.get_wrapper_attr('config')` that will search the reminding wrappers. logger.warn( D:/Program Files (x86)/download/dqn-dense-traffic-main/dqn-dense-traffic-main/Highway/double_dqn.py:174: UserWarning: Creating a tensor from a list of numpy.ndarrays is extremely slow. Please consider converting the list to a single numpy.ndarray with numpy.array() before converting to a tensor. (Triggered internally at C:\cb\pytorch_1000000000000\work\torch\csrc\utils\tensor_new.cpp:278.) state = torch.FloatTensor(state).to(device).reshape(-1) # get a 1D array Traceback (most recent call last): File "D:/Program Files (x86)/download/dqn-dense-traffic-main/dqn-dense-traffic-main/Highway/double_dqn.py", line 338, in avg_loss, avg_reward_list = double_dqn_object.train(iterations) File "D:/Program Files (x86)/download/dqn-dense-traffic-main/dqn-dense-traffic-main/Highway/double_dqn.py", line 202, in train action = self.choose_action(state) File "D:/Program Files (x86)/download/dqn-dense-traffic-main/dqn-dense-traffic-main/Highway/double_dqn.py", line 174, in choose_action state = torch.FloatTensor(state).to(device).reshape(-1) # get a 1D array ValueError: expected sequence of length 5 at dim 1 (got 4) 您清楚怎么回事 能否请教一下需要修改哪里呢

坚果橙: 第一个问题：或许你可以先看看其它博主的相关分享，highway-env其实用法基本和gym的那些环境差不多，只是有一点地方有差别，基本都可以拿来借鉴；当然你也可以尝试直接去看看stable-baselines3的源码（比较工程化，嵌套的稍微有些多，不过耐心看完也确实会有所收获）。第二个问题：可以参考https://highway-env.farama.org/make_your_own/文档的内容来自定义环境。或许下个月我稍微空一些后来补充一些相关内容~

2401_84304988: 您好 我想请问一下 如何自己写这种经典网络DQN跑highway env而直接不是用stable_baselines3导入模型 还有就是如何修改奖励函数和各种参数以及自定义环境（比如将多种路况集成到一个环境中？）能不能出个教程 哈哈哈不好意思