self.responsible_outputs = tf.reduce_sum(self.policy * self.actions, [1])

这行代码涉及到 TensorFlow 的操作，它的作用是计算当前策略（policy）和动作（actions）的乘积之和。具体来说，self.policy 和 self.actions 都是 TensorFlow 的张量（tensor），其中 self.policy 表示当前策略，self.actions 表示可供选择的动作。reduce_sum 函数将把这两个张量的对应元素相乘，并返回一个新的张量，其中每个元素都是对应位置上的乘积，最后将所有元素求和，得到的结果就是当前策略和动作的乘积之和。

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self.layers_outputs = [x]

这段代码的作用是将变量x存储在self.layers_outputs列表中。这通常是在神经网络的前向传播过程中使用的，以便在需要时检查每个层的输出。在这里，x可能是神经网络的输出，也可能是中间层的输出。通过将每个层的输出存储在self.layers_outputs列表中，我们可以在需要时检查每个层的输出，例如进行可视化或调试。

self.outputs,self.last_state = tf.nn.dunamic_rnn(drop,self.x,initial_state = self.hidden_layer,dtyple = tf.float32)

在这行代码中，你正在使用 TensorFlow 的 `dynamic_rnn` 函数来构建一个循环神经网络 (RNN)。RNN 是一类神经网络，能够处理序列数据，例如自然语言文本或时间序列数据。`dynamic_rnn` 函数接受一个输入张量 `self.x`，它的形状是 `[batch_size, max_time, input_size]`，其中 `batch_size` 是每个训练批次的大小，`max_time` 是序列的最大长度，`input_size` 是每个时间步输入的特征向量的大小。`self.hidden_layer` 是 RNN 的初始状态，它的形状应该是 `[batch_size, rnn_size]`，其中 `rnn_size` 是 RNN 的隐藏状态的大小。`dynamic_rnn` 函数还接受一个可选的参数 `dtype`，它指定了张量的数据类型。在这里，你将数据类型设置为 `tf.float32`。`drop` 是一个丢失率 (dropout rate)，用于控制在训练期间应该随机丢弃多少输入特征。

`dynamic_rnn` 函数将在整个序列上运行 RNN 并返回输出张量 `self.outputs` 和最终状态 `self.last_state`。`self.outputs` 的形状是 `[batch_size, max_time, rnn_size]`，它包含 RNN 在每个时间步的输出。`self.last_state` 的形状是 `[batch_size, rnn_size]`，它包含 RNN 在最后一个时间步的隐藏状态。