写一段强化学习代码，要求如下：①python3.7解释器②pytorch版本为1.7.1③PPO算法且输出为连续值

为了实现一个基于PyTorch 1.7.1的强化学习项目，特别是使用Proximal Policy Optimization (PPO) 算法处理连续动作空间的问题，你需要先安装必要的库并导入它们。这里是一个简化的例子，展示了一个基本的结构。请注意，在实际应用中，你可能需要将这个模板进一步扩展和优化：

# 导入所需的库
import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim import Adam
from torch.distributions import Normal
import gym
from collections import deque
from stable_baselines3.common.policies import MlpPolicy
from stable_baselines3 import PPO

# 设置随机种子
torch.manual_seed(0)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 创建环境
env = gym.make('Pendulum-v0')  # 这里假设你要用的是Pendulum-v0，你可以替换为你想要的任务

# 定义网络结构（MlpPolicy）
class CustomPolicy(MlpPolicy):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(CustomPolicy, self).__init__(*args, **kwargs,
                                             net_arch=[64, 64],  # 自定义神经网络层的数量和大小
                                             activation_fn=nn.Tanh,  # 使用tanh激活函数处理连续动作范围
                                             **kwargs)

policy = CustomPolicy(env.observation_space.shape, env.action_space)

# 定义模型
model = PPO(policy, env, learning_rate=3e-4, n_steps=2048, batch_size=64, clip_range_vf=None,
            clip_range=0.2, n_epochs=10, gamma=0.995, gae_lambda=0.95, verbose=1)

# 训练模型
replay_buffer = deque(maxlen=10000)  # 回放缓冲区
total_timesteps = 0

for epoch in range(1000):  # 更改成你希望的训练轮数
    obs = env.reset()
    done = False
    episode_reward = 0

    while not done:
        action, _states = model.predict(obs.to(device))
        obs, reward, done, info = env.step(action.cpu().numpy())  # 将动作转换回CPU
        replay_buffer.append((obs, action, reward, done))

        total_timesteps += 1
        episode_reward += reward

    # 每100步对数据进行一次训练
    if total_timesteps % 100 == 0:
        model.learn(total_timesteps)

    print(f"Epoch {epoch+1}/{1000}, Episode Reward: {episode_reward}")

# 保存模型
model.save("ppo_continuous_policy")  # 可以为模型创建一个检查点

# 关闭环境
env.close()