使用argmax获得索引的散射更新张量

您正在尝试更新的值 output 这是一种 tf.placeholder .占位符是不可变的对象,不能更新占位符的值。你试图更新的张量应该是变量类型,例如。 tf.Variable ,以便 tf.scatter_nd_update() 能够更新其值。 解决这个问题的一种方法是创建一个变量,然后使用 tf.assign() .因为占位符的一个维度是 None 并且可能在运行时具有任意大小,您可能需要设置 validate_shape 争论 tf.assign() 到 False ,这样占位符的形状就不需要与变量的形状匹配。作业结束后,学生们会 var_output 将匹配通过占位符输入的对象的实际形状。

output = tf.placeholder('float', shape=[None, num_action])
# dummy variable initialization
var_output = tf.Variable(0, dtype=output.dtype)

# assign value of placeholder to the var_output
var_output = tf.assign(var_output, output, validate_shape=False)
# ...
gen_targets = tf.scatter_nd_update(var_output, actions, q_value)
# ...
sess.run(gen_targets, feed_dict={output: feed_your_placeholder_here})