应用DQN解决边缘计算中计算卸载和资源分配问题时，优化目标是最小化时延，如何计算时延呢？给出基于pytorch的代码并绘制图线

在边缘计算中，计算卸载和资源分配问题的目标是最小化时延。时延是指任务从产生到完成所花费的时间，包括数据传输时间和计算时间。为了计算时延，我们需要知道任务的大小、传输速率以及计算资源的处理能力。

假设我们有一个任务，其大小为task_size，传输速率为transmission_rate，计算资源处理能力为computation_capacity。那么，我们可以使用以下公式计算时延：

时延 = (task_size / transmission_rate) + (task_size / computation_capacity)

下面是一个基于PyTorch的代码示例，用于计算时延并绘制图线：

import torch
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义任务大小、传输速率和计算资源处理能力
task_sizes = torch.linspace(1, 100, 100)
transmission_rate = 10
computation_capacity = 20

# 计算时延
latencies = (task_sizes / transmission_rate) + (task_sizes / computation_capacity)

# 绘制图线
plt.plot(task_sizes.numpy(), latencies.numpy())
plt.xlabel('任务大小')
plt.ylabel('时延')
plt.title('任务大小与时延的关系')
plt.grid()
plt.show()

这段代码首先导入了所需的库，然后定义了任务大小、传输速率和计算资源处理能力的值。接着，它计算了不同任务大小下的时延，并将结果存储在`latencies`变量中。最后，它使用matplotlib库绘制了任务大小与时延之间的关系图线。