写一段强化学习神经网络的pytthon代码

好的，这里是一个简单的强化学习神经网络的Python代码，它使用PyTorch实现DQN算法：

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

class DQN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(DQN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

class Agent(object):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, lr):
        self.dqn = DQN(input_size, hidden_size, output_size)
        self.optimizer = optim.Adam(self.dqn.parameters(), lr=lr)
        self.loss_fn = nn.MSELoss()

    def act(self, state):
        q_values = self.dqn(state)
        _, action = torch.max(q_values, 1)
        return action.item()

    def learn(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.optimizer.zero_grad()
        q_values = self.dqn(state)
        q_value = q_values.gather(1, action.unsqueeze(1)).squeeze(1)
        next_q_values = self.dqn(next_state)
        next_q_value, _ = torch.max(next_q_values, 1)
        expected_q_value = reward + 0.99 * next_q_value * (1 - done)
        loss = self.loss_fn(q_value, expected_q_value.detach())
        loss.backward()
        self.optimizer.step()

这个代码定义了一个DQN类和一个Agent类。DQN类定义了一个三层的全连接神经网络，用于估计每个可能动作的价值函数。Agent类包含一个DQN对象以及一个优化器和损失函数，用于实现强化学习算法中的学习过程。act方法用于根据当前状态选择一个动作，learn方法用于根据当前状态、动作、奖励、下一个状态和是否结束来更新神经网络的参数，以最大化累积奖励。