self.phase_train_placeholder = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("phase_train:0")

这行代码是用来获取 TensorFlow 默认计算图中名为 "phase_train:0" 的 tensor 对象。这个 tensor 对象通常用于在训练过程中控制 batch normalization 层是否使用 batch 统计信息。在训练时，我们需要计算 batch 统计信息；而在测试时，我们使用整个训练集的统计信息。因此，我们可以通过设置 phase_train_placeholder 的值来控制 batch normalization 层的行为。如果 phase_train_placeholder 的值为 True，则 batch normalization 层将使用 batch 统计信息；否则，它将使用整个训练集的统计信息。

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emb = self.sess.run( self.embeddings feed_dict={self.images_placeholder: images, self.phase_train_placeholder: False} )

这段代码是使用 TensorFlow 的 Session 运行一个名为 `embeddings` 的 tensor，并将 `images` 和 `phase_train_placeholder` 的值作为输入传递给该 tensor。这个 tensor 可能是一个图像嵌入向量，它将图像转换为一个向量表示。`images_placeholder` 和 `phase_train_placeholder` 可能是定义为 TensorFlow 的占位符，用于在运行 Session 时提供输入。`feed_dict` 参数将一个字典传递给 Session，该字典将每个占位符映射到其相应的输入值。

def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate): self.sess = sess self.s_dim = state_dim self.lr_rate = learning_rate # Create the critic network self.inputs, self.out = self.create_critic_network() # Get all network parameters self.network_params = \ tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic') # Set all network parameters self.input_network_params = [] for param in self.network_params: self.input_network_params.append( tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape())) self.set_network_params_op = [] for idx, param in enumerate(self.input_network_params): self.set_network_params_op.append(self.network_params[idx].assign(param)) # Network target目标 V(s) self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # Temporal Difference, will also be weights for actor_gradients时间差异，也将是actor_gradients的权重 self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out) # Mean square error均方误差 self.loss = tflearn.mean_square(self.td_target, self.out) # Compute critic gradient计算临界梯度 self.critic_gradients = tf.gradients(self.loss, self.network_params) # Optimization Op self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate). \ apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))请对这段代码每句进行注释

# 定义一个类，表示 Critic 网络
class CriticNetwork(object):
def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate):
# 初始化 Critic 网络的一些参数
self.sess = sess
self.s_dim = state_dim
self.lr_rate = learning_rate

# 创建 Critic 网络
self.inputs, self.out = self.create_critic_network()

# 获取 Critic 网络中所有的参数
self.network_params = tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic')

# 定义一个占位符，表示 Critic 网络的输入参数
self.input_network_params = []
for param in self.network_params:
self.input_network_params.append(tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape()))

# 定义一个操作，用于设置 Critic 网络的所有参数
self.set_network_params_op = []
for idx, param in enumerate(self.input_network_params):
self.set_network_params_op.append(self.network_params[idx].assign(param))

# 定义一个占位符，表示 Critic 网络的目标输出
self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1])

# 计算 Critic 网络的 Temporal Difference
self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out)

# 定义 Critic 网络的损失函数，使用均方误差
self.loss = tflearn.mean_square(self.td_target, self.out)

# 计算 Critic 网络的梯度
self.critic_gradients = tf.gradients(self.loss, self.network_params)

# 定义 Critic 网络的优化器
self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate).apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))