def __init__(self, sess, args): self.sess = sess

`__init__` 是Python类的一个特殊方法，用于初始化新创建的对象。在这个上下文中，`def __init__(self, sess, state_size, action_size, BATCH_SIZE, TAU, LEARNING_RATE, convolutional=False):` 和 `def __init__(self, nfeatures=50, arch=[8, 'act'], coral_layer_idx=[1],` 分别代表两个不同类别的初始化方法。

第一个定义表示一个对象（可能是某种类型的神经网络）接受参数`sess`(会话)，以及一些其他特定于该网络结构的参数如`state_size`、`action_size`、`BATCH_SIZE`、`TAU`和`LEARNING_RATE`，以及一个布尔值`convolutional`来指示是否有卷积层。

第二个定义则是另一个类的方法，它接收`nfeatures`（特征数量）、一个架构描述列表`arch`和一个与珊瑚层索引相关的列表`coral_layer_idx`。

当你看到`def __init__(self, sess, args):`这行，这意味着有一个名为`args`的参数正在初始化过程中被传递给这个方法。`sess`通常在深度学习中代表TensorFlow的会话对象，可能用于执行计算图的操作。因此，在实际应用中，`__init__`可能会这样调用：

# 假设你已经有了一个已打开的TensorFlow会话sess
my_object = MyClassInstance(sess=sess, some_other_args=...)  # 类的具体实例化

在这里，`sess`会被用来设置或管理模型在训练过程中的状态。