class Qnet(torch.nn.Module): """ 只有一层隐藏层的Q网络 """ def __init__(self, state_dim, hidden_dim, action_dim): super(Qnet, self).__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(state_dim, hidden_dim) self.fc2 = torch.nn.Linear(hidden_dim, action_dim) def forward(self, x): x = F.relu(self.fc1(x)) # 隐藏层使用ReLU激活函数 return self.fc2(x) 解释

这段代码定义了一个只有一层隐藏层的Q网络（Qnet），用于近似Q值函数。

在初始化方法（__init__）中，Qnet类接受三个参数：state_dim（状态维度）、hidden_dim（隐藏层维度）和action_dim（动作维度）。首先，调用父类的初始化方法`super(Qnet, self).__init__()`来确保正确初始化父类的属性。

接下来，通过torch.nn.Linear函数定义了两个全连接层，分别是self.fc1和self.fc2。self.fc1是输入层到隐藏层的线性变换（全连接层），它的输入维度为state_dim，输出维度为hidden_dim。self.fc2是隐藏层到输出层的线性变换，它的输入维度为hidden_dim，输出维度为action_dim。

在前向传播方法（forward）中，输入数据x通过self.fc1进行线性变换，并经过ReLU激活函数进行非线性变换。然后，将变换后的结果输入到self.fc2进行线性变换，得到最终的输出。最后一层没有添加激活函数，因为Q值可以是任意实数。

这样，Qnet类就定义好了一个只有一层隐藏层的Q网络模型，并且可以通过调用forward方法来进行前向传播计算。