生成一个policy gradient的神经网络

下面是一个简单的policy gradient神经网络的示例，使用PyTorch实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义一个简单的神经网络模型
class PolicyNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(PolicyNetwork, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.softmax(self.fc2(x))
        return x

# 定义policy gradient算法
class PolicyGradient:
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, learning_rate, gamma):
        self.policy_net = PolicyNetwork(input_size, hidden_size, output_size)
        self.optimizer = optim.Adam(self.policy_net.parameters(), lr=learning_rate)
        self.gamma = gamma

    def get_action(self, state):
        state = torch.tensor(state, dtype=torch.float32)
        probabilities = self.policy_net(state)
        action = torch.multinomial(probabilities, 1)
        return action.item()

    def update_policy(self, rewards, log_probabilities):
        policy_loss = []
        returns = []
        G = 0
        for r in rewards[::-1]:
            G = r + self.gamma * G
            returns.insert(0, G)
        returns = torch.tensor(returns, dtype=torch.float32)
        returns = (returns - returns.mean()) / (returns.std() + 1e-9)
        for log_prob, G in zip(log_probabilities, returns):
            policy_loss.append(-log_prob * G)
        self.optimizer.zero_grad()
        policy_loss = torch.stack(policy_loss).sum()
        policy_loss.backward()
        self.optimizer.step()

这个示例中，我们定义了一个简单的policy gradient神经网络模型`PolicyNetwork`，它包含一个有两个隐藏层的全连接层和一个softmax输出层。在`PolicyGradient`类中，我们使用这个模型实现了policy gradient算法。`get_action`方法用于在给定状态下选择一个动作，`update_policy`方法用于更新神经网络模型的参数。它接收一个由每个时间步的奖励和对应的log概率组成的列表，然后计算每个时间步的returns和log概率，并使用这些值来计算policy loss，并更新神经网络模型的参数。