predict = self.q_net(s_train) 如何检查这个前向传播过程是否创建了计算图，给出pytorch代码

在PyTorch中，当你执行像`predict = self.q_net(s_train)`这样的前向传播操作时，实际上是在构建计算图。在这个例子中，`self.q_net`是一个定义好的模型（如Q-network，可能是卷积神经网络、全连接层或其他类型的网络），而`s_train`是输入数据。当我们调用这个模型，PyTorch的自动微分功能会在后台记录所有的运算步骤，生成一个计算图。

如果你想要检查这个过程是否确实创建了计算图，你可以使用`torch.jit.trace`或`torch.jit.script`来显式地捕获和查看这个过程。下面是一个例子：

# 假设q_net是一个已经定义好的模型
class QNet(nn.Module):
    # ...

q_net = QNet()

# 创建一个假想的数据点
s_train = torch.randn(1, 28, 28)

# 使用jit.trace捕获前向传播
traced_q_net = torch.jit.trace(q_net, s_train)

# 检查是否创建了计算图
# traced_q_net.graph是一个代表计算图的对象，你可以打印它或者保存为.pt文件
print(traced_q_net.graph)

如果你看到`.graph`属性不是None并且包含了一些节点和边的信息，那就说明计算图已经被成功创建。此外，你还可以通过`.save()`方法将这个模型保存为`.pt`文件，进一步证明它包含了计算图。