def __init__(self, state_size, action_size, n_step, per, munchausen, distributional, D2RL, noise_type, curiosity, random_seed, hidden_size, BUFFER_SIZE = int(1e6), # replay buffer size BATCH_SIZE = 128, # minibatch size GAMMA = 0.99, # discount factor TAU = 1e-3, # for soft update of target parameters LR_ACTOR = 1e-4, # learning rate of the actor LR_CRITIC = 1e-4, # learning rate of the critic WEIGHT_DECAY = 0,#1e-2 # L2 weight decay LEARN_EVERY = 1, LEARN_NUMBER = 1, EPSILON = 1.0, EPSILON_DECAY = 1, device = "cuda", frames = 100000, worker=1 ):

这是一个在强化学习中使用的深度神经网络的构造函数。其中包含了许多超参数，例如状态空间的大小、动作空间的大小、n步、PER、Munchausen、分布式、D2RL、噪声类型、好奇心、随机种子、隐藏层的大小等。此外，还有一些重要的超参数，如回放缓冲区大小、小批量大小、折扣因子、软更新的目标参数比率、Actor的学习率、Critic的学习率、L2权重衰减等。同时，还有一些控制模型学习频率和策略探索的超参数，如学习频率、学习次数、epsilon贪心策略的初始值和衰减速率等。最后，还包含了一些与硬件相关的超参数，例如设备类型和训练的帧数。

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self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.BUFFER_SIZE = BUFFER_SIZE self.BATCH_SIZE = BATCH_SIZE self.per = per self.munchausen = munchausen self.n_step = n_step self.distributional = distributional self.D2RL = D2RL self.curiosity = curiosity[0] self.reward_addon = curiosity[1] self.GAMMA = GAMMA self.TAU = TAU self.LEARN_EVERY = LEARN_EVERY self.LEARN_NUMBER = LEARN_NUMBER self.EPSILON_DECAY = EPSILON_DECAY self.device = device self.seed = random.seed(random_seed) # distributional Values self.N = 32 self.entropy_coeff = 0.001 # munchausen values self.entropy_tau = 0.03 self.lo = -1 self.alpha = 0.9 self.eta = torch.FloatTensor([.1]).to(device) print("Using: ", device)

这段代码看起来像是在初始化一个 RL（强化学习）算法的参数设置。其中，state_size 表示状态空间的大小，action_size 表示动作空间的大小，BUFFER_SIZE 和 BATCH_SIZE 分别表示经验池的大小和每次学习的数据量，per 表示是否使用优先经验回放，munchausen 表示是否使用 Munchausen RL 算法，n_step 表示使用 n-step TD 学习的步数，distributional 表示是否使用分布式 DQN 算法，D2RL 表示是否使用 D2RL 算法，curiosity 表示是否使用探索奖励机制，reward_addon 表示探索奖励的大小，GAMMA 表示折扣因子，TAU 表示目标网络更新参数的速度，LEARN_EVERY 和 LEARN_NUMBER 分别表示学习的频率和学习次数，EPSILON_DECAY 表示 epsilon 贪心策略的衰减速度，device 表示使用的计算设备，seed 表示随机数生成器的种子。

其中，N 表示分布式 DQN 算法中分布的数量，entropy_coeff 表示分布式 DQN 算法中的熵系数，entropy_tau 表示 Munchausen RL 算法中的熵系数，lo 表示 Munchausen RL 算法中的较小的负数，alpha 表示 Munchausen RL 算法中的一个参数，eta 表示 Munchausen RL 算法中的一个常数。