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。