def act(self, state, add_noise=True): """Returns actions for given state as per current policy.根据当前策略返回给定状态的操作""" state = torch.from_numpy(state).float().to(self.device) #将状态转换为torch张量并且送到指定设备上，然后关闭Actor网络的梯度计算，并使用该网络计算出动作action assert state.shape == (state.shape[0],self.state_size), "shape: {}".format(state.shape) self.actor_local.eval() with torch.no_grad(): action = self.actor_local(state).cpu().data.numpy() self.actor_local.train() if add_noise: if self.noise_type == "ou": action += self.noise.sample() * self.epsilon else: action += self.epsilon * np.random.normal(0, scale=1) return action # np.clip(action, -1, 1)

这段代码是一个Actor网络在给定状态下生成相应动作的函数。具体来说，它接收一个状态state作为输入，并将其转换为torch张量。然后，它使用Actor网络（actor_local）来计算该状态下的动作。在这个过程中，关闭了网络的梯度计算，以便在推断过程中不会更新网络参数。最后，如果add_noise设置为True，则添加一些噪声来增加探索性。在这种情况下，可以使用两种类型的噪声，一种是OU噪声，另一种是高斯噪声。最终，返回的是一个动作action，这个动作可以被用于实际的环境交互。