while True: with torch.no_grad(): action1 = action2 = action3 = action4 = self.action0 action5 = self.agents.select_action(s, self.noise, self.epsilon) + self.action0 # 变道车动作 action = [action1, action2, action3, action4, action5] u = action5 # actions.append(action) s_next, r, done, info = self.env.step(action) episode_step += 1 self.buffer.store_episode(s, u, r, s_next) s = s_next ep_rewards += r

这段代码看起来是一个强化学习算法的主要训练循环，其中使用了一个基于PyTorch深度学习框架的模型。在每次循环中，模型接收当前状态s，并输出一个动作向量action，其中第5个元素action5表示变道车的动作。接着，这个动作向量被传递给环境，环境返回下一个状态s_next，奖励信号r以及一个标志done，表示当前episode是否结束。接着，当前状态s，动作向量action，下一个状态s_next以及奖励信号r被存储在一个经验缓存中，以便在后续训练中使用。最后，代码记录了当前episode的奖励总和ep_rewards和步数episode_step，以便输出和监视算法的性能。