解释： for i in range(10): # 显示10个进度条 # tqdm的进度条功能 with tqdm(total=int(num_episodes / 10), desc='Iteration %d' % i) as pbar: for i_episode in range(int(num_episodes / 10)): # 每个进度条的序列数 episode_return = 0 state = env.reset() action = agent.take_action(state) done = False while not done: next_state, reward, done = env.step(action) next_action = agent.take_action(next_state) episode_return += reward # 这里回报的计算不进行折扣因子衰减 agent.update(state, action, reward, next_state, next_action) state = next_state action = next_action return_list.append(episode_return) if (i_episode + 1) % 10 == 0: # 每10条序列打印一下这10条序列的平均回报 pbar.set_postfix({ 'episode': '%d' % (num_episodes / 10 * i + i_episode + 1), 'return': '%.3f' % np.mean(return_list[-10:]) }) pbar.update(1)

上述代码是一个用于显示进度条的循环。该循环会执行10次，每次循环都会显示一个进度条，并在每个进度条中执行一定数量的序列。

首先，通过使用tqdm库创建一个进度条，并设置总共需要执行的序列数量为num_episodes的十分之一，即int(num_episodes / 10)。同时，设置进度条的描述为'Iteration %d' % i，其中i是当前循环的索引。

然后，在每个进度条的序列循环中，执行以下操作：

1. 初始化episode_return为0，表示当前序列的累计回报。
2. 调用env.reset()将环境重置为初始状态，并将返回的初始状态赋值给state。
3. 调用agent.take_action(state)选择当前状态下的动作，并将动作赋值给action。
4. 设置done为False，表示当前序列未完成。
5. 在当前序列未完成的情况下，执行以下循环：
a. 调用env.step(action)执行选定的动作，并获取返回的下一个状态next_state、奖励reward和完成状态done。
b. 调用agent.take_action(next_state)选择下一个状态的动作，并将动作赋值给next_action。
c. 更新累计回报episode_return，将reward加到episode_return上。
d. 调用agent.update(state, action, reward, next_state, next_action)更新智能体的策略和价值函数。
e. 将state更新为next_state，将action更新为next_action。
6. 将当前序列的累计回报episode_return添加到return_list中。
7. 如果当前序列的索引加1能被10整除，即(i_episode + 1) % 10 == 0，则表示已经完成了10个序列，打印这10个序列的平均回报。
8. 更新进度条的状态，包括当前完成的总序列数和最近10个序列的平均回报。
9. 更新进度条的进度，使其前进一步。

通过这个循环，可以在控制台中显示10个进度条，并实时更新每个进度条的状态和进度。每个进度条都代表了一部分序列的执行过程，并在每个进度条中打印出最近10个序列的平均回报。这有助于实时监控算法的训练进度。