buffer_r.append((r + 8) / 8)

这行代码通常出现在强化学习中的经验回放缓存中，其中`r`是一个时间步的即时奖励。这行代码的作用是将奖励进行归一化，将奖励的范围缩放到[-1, 1]之间。

具体来说，经验回放缓存通常会保存一些经验元组，每个元组包括当前状态、执行的动作、即时奖励、下一个状态和是否终止等信息。在训练神经网络时，我们需要从缓存中随机采样一批经验元组，并将它们用于训练神经网络。在这个过程中，如果奖励的范围过大，会导致训练不稳定，因此需要将奖励进行归一化。

例如，以下代码使用经验回放缓存来训练一个强化学习智能体：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 定义神经网络和优化器
model = tf.keras.models.Sequential([...])
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

# 定义经验回放缓存
buffer_s, buffer_a, buffer_r, buffer_s_, buffer_done = [], [], [], [], []

# 采样一批经验元组
batch_size = 32
indices = np.random.choice(len(buffer_r), size=batch_size)
batch_s = np.array([buffer_s[i] for i in indices])
batch_a = np.array([buffer_a[i] for i in indices])
batch_r = np.array([buffer_r[i] for i in indices])
batch_s_ = np.array([buffer_s_[i] for i in indices])
batch_done = np.array([buffer_done[i] for i in indices])

# 计算目标值
target = batch_r + (1 - batch_done) * GAMMA * np.amax(model.predict(batch_s_), axis=1)

# 计算损失并更新参数
with tf.GradientTape() as tape:
    pred = tf.reduce_sum(model(batch_s) * tf.one_hot(batch_a, N_ACTIONS), axis=1)
    loss = tf.keras.losses.mean_squared_error(target, pred)
grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))

在上面的例子中，`buffer_r`是一个保存即时奖励的列表。我们将奖励进行归一化，将奖励的范围缩放到[-1, 1]之间。这样可以使得奖励的分布更加稳定，有利于神经网络的训练。