解释： self._build_net() t_params = tf.get_collection('target_net_params') e_params = tf.get_collection('eval_net_params') self.replace_target_op = [tf.assign(t, e) for t, e in zip(t_params, e_params)] self.saver = tf.train.Saver(max_to_keep=2) self.sess = tf.Session()

解释：

1. self._build_net()：
这行代码是调用了一个名为_build_net()的函数。这个函数用于构建神经网络模型，其中包括了评估网络和目标网络。具体的网络结构和参数设置可以在_build_net()函数中找到。

2. t_params = tf.get_collection('target_net_params')和e_params = tf.get_collection('eval_net_params')：
这两行代码用于获取评估网络和目标网络的参数集合。通过tf.get_collection函数和参数名字作为输入，可以获取到对应名称的参数集合。

3. self.replace_target_op = [tf.assign(t, e) for t, e in zip(t_params, e_params)]：
这行代码用于创建一个操作，用于将评估网络的参数赋值给目标网络的参数。通过tf.assign函数，将t_params（目标网络参数）和e_params（评估网络参数）进行一一对应，并创建相应的赋值操作，实现将评估网络参数的值赋给目标网络参数。

4. self.saver = tf.train.Saver(max_to_keep=2)：
这行代码用于创建一个Saver对象，用于保存和加载模型的参数。max_to_keep参数指定了最多保存的模型文件数量，保留最新的两个模型文件。

5. self.sess = tf.Session()：
这行代码创建了一个TensorFlow会话（Session）。会话是用于执行TensorFlow操作的上下文环境，可以在会话中进行模型训练、推理等操作。