def choose_action(self, s): inputstate = torch.FloatTensor(s) mean, std = self.action_net(inputstate) dist = torch.distributions.Normal(mean, std) action = dist.sample() action = torch.clamp(action, min_action, max_action) return action.detach().numpy()

这是一个选择动作的函数。它接受一个状态（s），将其转换为PyTorch张量（inputstate），然后通过神经网络（self.action_net）获取动作的概率分布的均值（mean）和标准差（std）。接下来，使用这些均值和标准差构造一个正态分布（dist），并从中采样一个动作（action）。最后，将采样得到的动作限制在最小动作值（min_action）和最大动作值（max_action）之间，并将其转换为NumPy数组（detach().numpy()），然后返回。这个函数的作用是根据当前状态选择一个动作，使得动作具有一定的随机性和探索性，同时又不会过于随机或保守。

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def forward(self, inputstate): inputstate = self.in_to_y1(inputstate) inputstate = F.relu(inputstate) inputstate = self.y1_to_y2(inputstate) inputstate = F.relu(inputstate) mean = max_action * torch.tanh(self.out(inputstate)) # 输出概率分布的均值mean log_std = self.std_out(inputstate) # softplus激活函数的值域>0 log_std = torch.clamp(log_std, -20, 2) std = log_std.exp() return mean, std

这是一个神经网络的前向传播函数。它接受一个输入状态（inputstate），然后通过两个全连接层（self.in_to_y1和self.y1_to_y2）进行处理。在每个层之后，使用ReLU激活函数对输出进行非线性变换。接下来，从输出层（self.out）得到概率分布的均值（mean）和标准差（std）。其中，均值是通过将输出进行tanh函数变换，并乘以最大动作值（max_action）得到的。标准差是通过使用softplus激活函数进行变换，并使用对数函数（log）将其值限制在-20到2之间得到的。最后，函数返回均值和标准差。

def forward(self,inputstate): inputstate=self.in_to_y1(inputstate) inputstate=F.relu(inputstate) inputstate=self.y1_to_y2(inputstate) inputstate=torch.sigmoid(inputstate) act=max_action*torch.tanh(self.out(inputstate))

这是一个神经网络的前向传播函数，其中包含了输入层到隐藏层的线性变换和激活函数，以及隐藏层到输出层的线性变换和激活函数。其中，in_to_y1 和 y1_to_y2 是输入层到隐藏层的两个线性变换，out 是隐藏层到输出层的线性变换，max_action 是一个常数，tanh 是双曲正切函数，relu 是修正线性单元函数，sigmoid 是 S 形函数。这个函数的作用是将输入状态 inputstate 映射到一个输出动作 act。