class Net1d(nn.Module): def __init__(self, modes, width): super(Net1d, self).__init__() self.conv1 = SimpleBlock1d(modes, width) def forward(self, x): x = self.conv1(x) return x.squeeze() def count_params(self): c = 0 for p in self.parameters(): c += reduce(operator.mul, list(p.size())) return c

这是一个用于定义 1D 卷积神经网络的 PyTorch 模型类。其中包含了一个 SimpleBlock1d 模块，用于进行 1D 卷积操作。在 forward 方法中，输入的张量 x 经过 SimpleBlock1d 模块进行卷积操作，然后通过 squeeze 函数将结果的维度从 (batchsize, 1, width) 变为 (batchsize, width)，最终返回变换后的张量。count_params 方法用于计算模型中所有可训练参数的数量，包括权重和偏置等。它通过遍历模型中的所有参数，计算它们的大小并相乘，最终得到参数的总数。这个方法通常用于检查模型的大小和复杂度等信息。

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class Net1d(nn.Module): def __init__(self, modes, width): super(Net1d, self).__init__()

这是一个用 PyTorch 构建神经网络的代码，定义了一个名为 Net1d 的类，继承自 nn.Module 类。该类包含两个参数：modes 和 width，分别表示该网络输入数据的模式和宽度。

在 __init__ 方法中，首先调用父类的构造函数，然后定义网络结构。具体而言，这个网络是一个一维卷积神经网络，用于处理一维数据。网络的具体结构和参数需要根据具体任务进行设置。

class StockTradingEnv(gym.Env): metadata = {'render.modes': ['human']} def __init__(self, data, window_size): super(StockTradingEnv, self).__init__() self.data = data self.window_size = window_size self.action_space = spaces.Discrete(3) # 买入，卖出，持有 self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=1, shape=(6, self.window_size + 1), dtype=np.float32) self.profit = 0 self.total_reward = 0 self.current_step = self.window_size self.done = False

这段代码是一个基于 Gym 库实现的股票交易环境 StockTradingEnv，其中包括了环境的初始化、动作空间、状态空间、当前状态等信息。具体来说，这个环境中的动作空间为三个离散值，分别代表买入、卖出和持有；状态空间为一个 6x(window_size+1) 的矩阵，其中包括了当前股票的开、高、低、收、成交量以及当前持有的股票数量；当前状态为当前时间步的窗口大小加一。