解释：self.actor = RnnModel(input_size=300, hidden_size=50, num_layers=3, output_size=action_dim).cuda() self.target_actor = RnnModel(input_size=state_dim, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, output_size=action_dim).cuda() self.target_actor.load_state_dict(self.actor.state_dict())

这段代码定义了两个 RnnModel 类的实例，即 self.actor 和 self.target_actor，它们的输入尺寸分别为 input_size 和 state_dim，隐藏层尺寸为 hidden_size，层数为 num_layers，输出尺寸为 action_dim。这两个实例都被部署在 GPU 上（.cuda()），并且 self.target_actor 的参数值被初始化为 self.actor 的参数值（.load_state_dict()函数）。这个代码块通常是为了实现深度强化学习中的 actor-critic 算法，其中 self.actor 作为“actor”负责根据当前状态输出动作，self.target_actor 作为“target actor”用于计算目标值。