class Net(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.fc1 = nn.Linear(16, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 256) self.fc3 = nn.Linear(256, 128) self.fc4 = nn.Linear(128, 3) def forward(self, obs, state=None, info={}): if not isinstance(obs, torch.Tensor): obs = torch.tensor(obs, dtype=torch.float) x = F.relu(self.fc1(obs)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = F.relu(self.fc3(x)) x = self.fc4(x) return x, state state_shape = 16 action_shape = 1 net = Net() optim = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-3)（这段代码定义了什么）

这段代码定义了一个神经网络模型`Net`，它有4个全连接层，其中第1层输入大小为16，输出大小为128；第2层输入大小为128，输出大小为256；第3层输入大小为256，输出大小为128；第4层输入大小为128，输出大小为3。这个模型的`forward`函数定义了网络的前向传播过程，输入`obs`是网络的输入，`state`和`info`是可选参数，输出是网络的输出和`state`。

同时，代码还定义了一个优化器`optim`，使用Adam算法进行参数优化，学习率为1e-3。最后，定义了两个变量`state_shape`和`action_shape`，分别代表状态和动作的形状。