根据上述的使用基于策略梯度的方法来更新模型参数，而是直接返回计算得到的奖励值。举例代码说明具体意义？

下面是一个使用基于策略梯度方法更新模型参数的例子：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
for epoch in range(num_epochs):
    for images, captions in dataloader:
        # 将输入数据传入模型并计算损失
        outputs = model(images, captions)
        loss = compute_loss(outputs, captions)
        # 计算梯度并更新模型参数
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

在这个例子中，我们使用Adam优化器和基于交叉熵损失函数来训练模型。在每个epoch中，我们遍历整个数据集并从数据加载器中获取输入数据。然后，我们将输入数据传入模型并计算输出结果，再根据输出结果和标签计算损失函数。接下来，我们使用反向传播算法计算梯度，并使用优化器更新模型参数。

相比之下，直接返回计算得到的奖励值通常用于模型的测试和评估阶段。在这个阶段，我们不需要再使用梯度下降算法来更新模型的参数，而是可以直接根据计算得到的奖励值来评估模型的性能。例如，我们可以使用不同的评估指标来计算模型的性能，如BLEU分数、ROUGE分数等等。然后，我们可以根据这些指标来选择最优的模型或者进行模型的比较。