results = ray.get([compute_task.remote() for i in range(N)])代码无法访问

如果无法访问`results = ray.get([compute_task.remote() for i in range(N)])`这行代码，可能是因为Ray集群没有启动或没有正确连接到Ray集群。

请确保已经正确启动了Ray集群，并且在程序开始执行之前使用`ray.init()`函数连接到了Ray集群。如果Ray集群已经启动，可以在程序开始执行之前使用`ray.status()`函数检查是否正确连接到了Ray集群。

例如，以下代码可以用来检查是否正确连接到了Ray集群：

import ray

# 连接到Ray集群
ray.init()

# 检查是否正确连接到了Ray集群
print(ray.status())

如果输出结果中包含一些worker的信息，则说明已经正确连接到了Ray集群。如果没有输出任何信息，则说明连接失败，需要检查Ray集群的启动状态和连接参数是否正确。

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def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate): self.sess = sess self.s_dim = state_dim self.lr_rate = learning_rate # Create the critic network self.inputs, self.out = self.create_critic_network() # Get all network parameters self.network_params = \ tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic') # Set all network parameters self.input_network_params = [] for param in self.network_params: self.input_network_params.append( tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape())) self.set_network_params_op = [] for idx, param in enumerate(self.input_network_params): self.set_network_params_op.append(self.network_params[idx].assign(param)) # Network target目标 V(s) self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # Temporal Difference, will also be weights for actor_gradients时间差异，也将是actor_gradients的权重 self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out) # Mean square error均方误差 self.loss = tflearn.mean_square(self.td_target, self.out) # Compute critic gradient计算临界梯度 self.critic_gradients = tf.gradients(self.loss, self.network_params) # Optimization Op self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate). \ apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))请对这段代码每句进行注释

# 定义一个类，表示 Critic 网络
class CriticNetwork(object):
def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate):
# 初始化 Critic 网络的一些参数
self.sess = sess
self.s_dim = state_dim
self.lr_rate = learning_rate

# 创建 Critic 网络
self.inputs, self.out = self.create_critic_network()

# 获取 Critic 网络中所有的参数
self.network_params = tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic')

# 定义一个占位符，表示 Critic 网络的输入参数
self.input_network_params = []
for param in self.network_params:
self.input_network_params.append(tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape()))

# 定义一个操作，用于设置 Critic 网络的所有参数
self.set_network_params_op = []
for idx, param in enumerate(self.input_network_params):
self.set_network_params_op.append(self.network_params[idx].assign(param))

# 定义一个占位符，表示 Critic 网络的目标输出
self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1])

# 计算 Critic 网络的 Temporal Difference
self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out)

# 定义 Critic 网络的损失函数，使用均方误差
self.loss = tflearn.mean_square(self.td_target, self.out)

# 计算 Critic 网络的梯度
self.critic_gradients = tf.gradients(self.loss, self.network_params)

# 定义 Critic 网络的优化器
self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate).apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))

逐行解释代码： def forward_Boosting(self, x, weight_mat=None): out = self.gru_features(x) fea = out[0] if self.use_bottleneck: fea_bottleneck = self.bottleneck(fea[:, -1, :]) fc_out = self.fc(fea_bottleneck).squeeze() else: fc_out = self.fc_out(fea[:, -1, :]).squeeze() out_list_all = out[1] out_list_s, out_list_t = self.get_features(out_list_all) loss_transfer = torch.zeros((1,)).cuda() if weight_mat is None: weight = (1.0 / self.len_seq * torch.ones(self.num_layers, self.len_seq)).cuda() else: weight = weight_mat dist_mat = torch.zeros(self.num_layers, self.len_seq).cuda() for i in range(len(out_list_s)): criterion_transder = TransferLoss( loss_type=self.trans_loss, input_dim=out_list_s[i].shape[2]) for j in range(self.len_seq): loss_trans = criterion_transder.compute( out_list_s[i][:, j, :], out_list_t[i][:, j, :]) loss_transfer = loss_transfer + weight[i, j] * loss_trans dist_mat[i, j] = loss_trans return fc_out, loss_transfer, dist_mat, weight

逐行解释这段代码：

1. `def forward_Boosting(self, x, weight_mat=None):`：这是一个方法定义，接受输入张量`x`和权重矩阵`weight_mat`（可选参数）作为输入。

2. `out = self.gru_features(x)`：将输入张量`x`传递给`self.gru_features`方法进行特征提取，得到一个包含特征张量和其他信息的元组`out`。

3. `fea = out[0]`：从元组`out`中获取特征张量，赋值给变量`fea`。

4. `if self.use_bottleneck:`：如果模型使用了瓶颈层（`self.use_bottleneck=True`），则执行以下代码块：

- `fea_bottleneck = self.bottleneck(fea[:, -1, :])`：将`fea[:, -1, :]`传递给瓶颈层`self.bottleneck`进行处理，得到瓶颈层的输出张量，赋值给变量`fea_bottleneck`。

- `fc_out = self.fc(fea_bottleneck).squeeze()`：将瓶颈层的输出张量传递给全连接层`self.fc`进行处理，得到最终的输出张量`fc_out`。使用`squeeze()`方法将张量中的维度为1的维度去除。

5. `else:`：如果没有使用瓶颈层，则执行以下代码块：

- `fc_out = self.fc_out(fea[:, -1, :]).squeeze()`：将`fea[:, -1, :]`传递给输出层`self.fc_out`进行处理，得到最终的输出张量`fc_out`。同样，使用`squeeze()`方法将张量中的维度为1的维度去除。

6. `out_list_all = out[1]`：从元组`out`中获取其他信息，赋值给变量`out_list_all`。

7. `out_list_s, out_list_t = self.get_features(out_list_all)`：调用`self.get_features`方法将`out_list_all`划分为两个特征列表`out_list_s`和`out_list_t`。

8. `loss_transfer = torch.zeros((1,)).cuda()`：创建一个大小为`(1,)`的零张量，并将其移动到GPU上进行计算，用于存储损失值`loss_transfer`。

9. `if weight_mat is None:`：如果权重矩阵`weight_mat`为`None`，则执行以下代码块：

- `weight = (1.0 / self.len_seq * torch.ones(self.num_layers, self.len_seq)).cuda()`：创建一个大小为`(self.num_layers, self.len_seq)`的张量，每个元素初始化为`(1.0 / self.len_seq)`，并将其移动到GPU上进行计算，赋值给变量`weight`。用于存储权重值。

10. `else:`：如果权重矩阵`weight_mat`不为`None`，则执行以下代码块：

- `weight = weight_mat`：将输入的权重矩阵`weight_mat`赋值给变量`weight`。

11. `dist_mat = torch.zeros(self.num_layers, self.len_seq).cuda()`：创建一个大小为`(self.num_layers, self.len_seq)`的零张量，并将其移动到GPU上进行计算，用于存储距离矩阵`dist_mat`。

12. `for i in range(len(out_list_s)):`：对特征列表`out_list_s`进行迭代，循环变量为`i`。

- `criterion_transder = TransferLoss(loss_type=self.trans_loss, input_dim=out_list_s[i].shape[2])`：根据损失类型和特征维度创建一个TransferLoss的实例，赋值给变量`criterion_transder`。

- `for j in range(self.len_seq):`：对时间步进行迭代，循环变量为`j`。

- `loss_trans = criterion_transder.compute(out_list_s[i][:, j, :], out_list_t[i][:, j, :])`：计算TransferLoss损失值，传入当前时间步的特征张量`out_list_s[i][:, j, :]`和目标特征张量`out_list_t[i][:, j, :]`，并将计算得到的损失值赋值给变量`loss_trans`。

- `loss_transfer = loss_transfer + weight[i, j] * loss_trans`：根据权重值将损失值加权累加到总损失值`loss_transfer`中。

- `dist_mat[i, j] = loss_trans`：将损失值存储到距离矩阵`dist_mat`的对应位置上。

13. `return fc_out, loss_transfer, dist_mat, weight`：返回最终的输出张量`fc_out`、损失值`loss_transfer`、距离矩阵`dist_mat`和权重矩阵`weight`作为结果。