为下面代码注释 class Net(nn.Module): def __init__(self): # 定义Net的一系列属性 # nn.Module的子类函数必须在构造函数中执行父类的构造函数 super(Net, self).__init__() # 等价与nn.Module.__init__() self.fc1 = nn.Linear(N_STATES, 50) # 设置第一个全连接层(输入层到隐藏层): 状态数个神经元到50个神经元 self.fc1.weight.data.normal_(0, 0.1) # 权重初始化 (均值为0，方差为0.1的正态分布) self.out = nn.Linear(50, N_ACTIONS) # 设置第二个全连接层(隐藏层到输出层): 50个神经元到动作数个神经元 self.out.weight.data.normal_(0, 0.1) # 权重初始化 (均值为0，方差为0.1的正态分布) def forward(self, x): # 定义forward函数 (x为状态) x = F.relu(self.fc1(x)) # 连接输入层到隐藏层，且使用激励函数ReLU来处理经过隐藏层后的值 actions_value = self.out(x) # 连接隐藏层到输出层，获得最终的输出值 (即动作值) return actions_value # 返回动作值

下面是对给定代码的注释：

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):                                                         # 定义Net的一系列属性
        # nn.Module的子类函数必须在构造函数中执行父类的构造函数
        super(Net, self).__init__()                                             # 等价与nn.Module.__init__()

        self.fc1 = nn.Linear(N_STATES, 50)                                      # 设置第一个全连接层(输入层到隐藏层): 状态数个神经元到50个神经元
        self.fc1.weight.data.normal_(0, 0.1)                                    # 权重初始化 (均值为0，方差为0.1的正态分布)
        self.out = nn.Linear(50, N_ACTIONS)                                     # 设置第二个全连接层(隐藏层到输出层): 50个神经元到动作数个神经元
        self.out.weight.data.normal_(0, 0.1)                                    # 权重初始化 (均值为0，方差为0.1的正态分布)

    def forward(self, x):                                                       # 定义forward函数 (x为状态)
        x = F.relu(self.fc1(x))                                                 # 连接输入层到隐藏层，且使用激励函数ReLU来处理经过隐藏层后的值
        actions_value = self.out(x)                                             # 连接隐藏层到输出层，获得最终的输出值 (即动作值)
        return actions_value                                                    # 返回动作值

这段代码是定义了一个名为Net的类，该类继承自nn.Module。该类用于构建一个神经网络模型。

- `__init__`函数用于初始化网络的各个层和权重。在这里，首先调用了父类`nn.Module`的构造函数。然后，通过`nn.Linear`定义了两个全连接层，一个是输入层到隐藏层的全连接层，另一个是隐藏层到输出层的全连接层。其中，`N_STATES`表示输入状态的数量，`N_ACTIONS`表示输出动作的数量。权重初始化使用了正态分布，均值为0，方差为0.1。

- `forward`函数定义了网络的前向传播过程。它接收一个输入`x`，将其传递给第一个全连接层，并使用ReLU激活函数处理隐藏层的输出。然后将隐藏层的输出传递给第二个全连接层，得到最终的输出，即动作值。最后将动作值返回。

这个网络模型主要用于强化学习中的Q-learning算法。通过定义不同的输入状态和输出动作，可以根据具体任务来构建和训练模型。