如何在Keras中定义DQN模型的输出层形状

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 定义DQN模型
def create_dqn_model(input_shape, num_actions):
    model = tf.keras.Sequential()
    model.add(layers.Dense(32, activation='relu', input_shape=input_shape))
    model.add(layers.Dense(32, activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(num_actions))  # 输出层，神经元数量为动作空间的大小
    return model

# 定义输入形状和动作空间大小
input_shape = (state_dim,)  # 输入形状，state_dim为状态的维度
num_actions = 3  # 动作空间的大小

# 创建DQN模型
model = create_dqn_model(input_shape, num_actions)