分析下面的代码，请说明self.policy.state_dict()是怎么来的：import torch import torch.nn as nn from torch.distributions import Categorical import gym # pip install box2d box2d-kengz --user device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") class Mem

在这段代码中，`self.policy.state_dict()` 是来自于 `nn.Module` 类中的方法。`nn.Module` 类是 PyTorch 中所有神经网络模块的基类，它提供了很多有用的方法和属性，其中包括 `state_dict()` 方法。

`state_dict()` 方法用于返回当前模块的状态字典，它包含了模块中所有可学习参数的名称和对应的张量值。在这个代码片段中，`self.policy` 是一个神经网络模型，它是 `nn.Module` 类的子类，因此可以调用 `state_dict()` 方法来获取模型的状态字典。

具体来说，`self.policy.state_dict()` 返回的是一个字典，其中包含了模型中所有可学习参数的名称和对应的张量值，例如：

{
    'conv1.weight': tensor([...]),
    'conv1.bias': tensor([...]),
    'fc1.weight': tensor([...]),
    'fc1.bias': tensor([...]),
    ...
}

这个字典中的每一项都是一个键值对，其中键是参数的名称，值是参数的张量值。这个字典可以用于保存模型的参数或者加载模型的参数。