def initialise_vars(self): # Load ckpt file if given, otherwise initialise variables and hard copy to target networks if train_params.CKPT_FILE is not None: #Restore all learner variables from ckpt ckpt = train_params.CKPT_DIR + '/' + train_params.CKPT_FILE ckpt_split = ckpt.split('-') step_str = ckpt_split[-1] self.start_step = int(step_str) self.saver.restore(self.sess, ckpt) else: self.start_step = 0 self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) # Perform hard copy (tau=1.0) of initial params to target networks self.sess.run(self.init_update_op)

这段代码是一个机器学习模型中初始化变量的函数，包含以下几个步骤：

1. 首先检查是否存在ckpt文件，如果存在，则从ckpt文件中恢复所有学习器变量。ckpt文件路径由train_params.CKPT_DIR + '/' + train_params.CKPT_FILE组成。
2. 如果没有ckpt文件，则将起始步数设置为0，并使用TensorFlow的global_variables_initializer()方法初始化所有变量。
3. 接下来，代码使用tau = 1.0来执行初始参数的硬复制到目标网络中。这个过程是一种常见的机器学习技巧，旨在确保目标网络的参数与学习器网络的参数相同。

需要注意的是，这段代码中的self.saver是一个TensorFlow的saver对象，用于保存和恢复模型的变量。self.sess是一个TensorFlow的会话对象，用于运行模型。self.init_update_op是一个TensorFlow操作，用于执行硬复制初始参数到目标网络的操作。

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def run(self, PER_memory, gaussian_noise, run_agent_event, stop_agent_event): # Continuously run agent in environment to collect experiences and add to replay memory（在环境中持续运行代理以收集体验并添加到重播内存） # Initialise deque buffer to store experiences for N-step returns（初始化双步缓冲区以存储 N 步返回的经验） self.exp_buffer = deque() # Perform initial copy of params from learner to agent（执行从learner到代理的参数的初始复制） self.sess.run(self.update_op) # Initialise var for logging episode reward if train_params.LOG_DIR is not None: self.sess.run(self.init_reward_var) # Initially set threading event to allow agent to run until told otherwise run_agent_event.set() num_eps = 0

这段代码看起来像是一个强化学习算法中的智能体代理程序，它通过与环境交互来收集经验并将其存储在重播内存中，用于N步返回。在运行之前，它会将参数从学习器复制到代理中。它还初始化了一个变量来记录每个episode的奖励，并设置了一个线程事件，以允许代理程序一直运行直到有其他指示。最后，它记录了运行的episode数量。

def build_summaries(self, logdir): # Create summary writer to write summaries to disk if not os.path.exists(logdir): os.makedirs(logdir) self.summary_writer = tf.summary.FileWriter(logdir, self.sess.graph) # Create summary op to save episode reward to Tensorboard log self.ep_reward_var = tf.Variable(0.0, trainable=False, name=('ep_reward_agent_%02d'%self.n_agent)) tf.summary.scalar("Episode Reward", self.ep_reward_var) self.summary_op = tf.summary.merge_all() # Initialise reward var - this will not be initialised with the other network variables as these are copied over from the learner self.init_reward_var = tf.variables_initializer([self.ep_reward_var])

这段代码的作用是构建 Tensorflow 的可视化工具 Tensorboard 所需的日志文件，记录每个 episode 的奖励值，并将其保存到 Tensorboard 日志中，方便后续分析与调试。其中，`logdir` 参数指定了日志文件的保存路径，`self.summary_writer` 对象将日志写入磁盘，`self.ep_reward_var` 记录每个 episode 的奖励，`tf.summary.scalar` 函数创建了一个 Tensorboard 可视化的标量数据，`self.summary_op` 将所有的可视化数据合并为一个操作，`self.init_reward_var` 初始化奖励变量。