pom.xml 文件中引入数据库驱动和 Spring Boot JDBC Starter 的依赖。

_1.state_dict(), filename + "_actor_1")
torch.save(self.actor_2.state_dict(), filename + "_actor_2")
torch.save(self.critic_1.state_dict(), filename + "_critic_1")
torch.save(self.critic_2.state_dict好的，这是一个关于 Maven 的问题。您可以在 pom.xml 文件中添加以下依赖来引入数据库驱动(), filename + "_critic_2")

def load(self, filename):
self.actor_1.load_state_dict(torch.load(filename +和 Spring Boot JDBC Starter：

<dependencies>
    <!-- 引入 MySQL 数据库驱动 -->
    <dependency>
        <groupId "_actor_1"))
        self.actor_2.load_state_dict(torch.load(filename + "_actor_2"))
        self.critic_1.load>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>8.0.21</version_state_dict(torch.load(filename + "_critic_1"))
        self.critic_2.load_state_dict(torch.load(filename + "_critic>
    </dependency>

    <!-- 引入 Spring Boot JDBC Starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
       _2"))

然后，使用以下代码进行训练：

# 定义训练过程
def train(n <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
        <version>2.3.4.RELEASE</version>
   _episodes, max_steps, batch_size, save_interval):
    agent = MADDPG(state_dim, action_dim, max_action)
    ep_reward </dependency>
</dependencies>

这里我们选择的是 MySQL 数据库驱动，您可以根据自己的需要选择 = 0
for i in range(n_episodes):
obs = env.reset()
for j in range(max_steps):
# 其他数据库驱动。同时，Spring Boot JDBC Starter 会自动配置 JDBC 相关的信息，简化了数据库的连接和操作。