TypeError：lenはシンボリックテンソルに対して適切に定義されていません。（activation_3 / Identity：0）形状情報については、 `len（x）`ではなく `x.shape`を呼び出してください

私はopenAIジムの1つのゲームにDQLモデルを実装しようとしています。しかし、それは私に次のエラーを与えています。

TypeError：lenはシンボリックテンソルに対して適切に定義されていません。（activation_3 / Identity：0） 形状情報x.shapeではなく、呼び出してくださいlen(x)。

ジム環境の作成：

ENV_NAME = 'CartPole-v0'

env = gym.make(ENV_NAME)
np.random.seed(123)
env.seed(123)
nb_actions = env.action_space.n

私のモデルは次のようになります：

model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(1,) + env.observation_space.shape))
model.add(Dense(16))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(nb_actions))
model.add(Activation('linear'))
print(model.summary())

次のように、そのモデルをkeral-rlのDQNモデルに適合させます。

policy = EpsGreedyQPolicy()
memory = SequentialMemory(limit=50000, window_length=1)
dqn = DQNAgent(model=model, nb_actions=nb_actions, memory=memory, nb_steps_warmup=10, target_model_update=0.001, policy=policy)
dqn.compile(Adam(lr=1e-3), metrics=['mse', 'mae'])
dqn.fit(env, nb_steps=5000, visualize=False, verbose=3)

エラーはこの行からです：

dqn = DQNAgent(model=model, nb_actions=nb_actions, memory=memory, nb_steps_warmup=10, target_model_update=0.001, policy=policy)

私はkeras-rl == 0.4.2とtensorflow == 2.1.0を使用しています。他の回答に基づいて、私はtensorflow == 2.0.0-beta0も試しましたが、それはエラーを解決しません。

誰かがこのエラーに直面している理由を誰かに説明してもらえますか？そしてそれを解決する方法？

ありがとうございました。

これがtf.Tensor失敗する理由は、TF 2.0.0（およびTF 1.15）が__len__過負荷になり、例外が発生するためです。ただし、たとえばTF 1.14には__len__属性がありません。

したがって、TF 1.15+（包括的）はすべて（keras-rl特にここでは）壊れ、上記のエラーが発生します。つまり、2つのオプションがあります。

• TF 1.14へのダウングレード（推奨）
• __len__TensorFlowソースのオーバーロードを削除します（これは他のものを壊す可能性があるためお勧めしません）