def learn(self): # 从所有内存中抽样批处理内存 if self.memory_counter > self.memory_size:#随机选择一组，减少数据的依赖性 sample_index = np.random.choice(self.memory_size, size=self.batch_size) else: sample_index = np.random.choice(self.memory_counter, size=self.batch_size) batch_memory = self.memory[sample_index, :]#batch_memory是一个二维的 numpy 数组，用于存储从记忆库（memory）中随机选择的一批记忆（memory）数据。 h_train = torch.Tensor(batch_memory[:, 0: self.net[0]])#h_train是这批记忆的前self.net[0]个元素，即输入数据 m_train = torch.Tensor(batch_memory[:, self.net[0]:])#m_train是这批记忆的后面的元素，即标签。 optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.lr,betas = (0.09,0.999),weight_decay=0.0001)#是一个 Adam 优化器，用来更新网络的参数，使得误差不断降低。 criterion = nn.BCELoss()#是一个二分类交叉熵损失函数，用来计算网络的预测结果和真实结果的误差，通过反向传播算法更新网络的参数，使得误差不断降低。 self.model.train() optimizer.zero_grad() predict = self.model(h_train)#得到网络的输出结果 loss = criterion(predict, m_train) loss.backward() optimizer.step() # 训练DNN self.cost = loss.item() assert(self.cost > 0) self.cost_his.append(self.cost)，给这段代码加注释

def learn(self):
    # 从所有内存中抽样批处理内存
    if self.memory_counter > self.memory_size:
        # 随机选择一组，减少数据的依赖性
        sample_index = np.random.choice(self.memory_size, size=self.batch_size)
    else:
        sample_index = np.random.choice(self.memory_counter, size=self.batch_size)
    # batch_memory是一个二维的 numpy 数组，用于存储从记忆库（memory）中随机选择的一批记忆（memory）数据。
    batch_memory = self.memory[sample_index, :]
    # h_train是这批记忆的前self.net[0]个元素，即输入数据
    h_train = torch.Tensor(batch_memory[:, 0: self.net[0]])
    # m_train是这批记忆的后面的元素，即标签。
    m_train = torch.Tensor(batch_memory[:, self.net[0]:])
    # 是一个 Adam 优化器，用来更新网络的参数，使得误差不断降低。
    optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.lr, betas=(0.09, 0.999), weight_decay=0.0001)
    # 是一个二分类交叉熵损失函数，用来计算网络的预测结果和真实结果的误差，
    # 通过反向传播算法更新网络的参数，使得误差不断降低。
    criterion = nn.BCELoss()
    # 将模型置于训练状态
    self.model.train()
    # 清空梯度
    optimizer.zero_grad()
    # 得到网络的输出结果
    predict = self.model(h_train)
    # 计算损失函数
    loss = criterion(predict, m_train)
    # 反向传播
    loss.backward()
    # 更新网络参数
    optimizer.step()
    # 记录本轮训练的损失函数值
    self.cost = loss.item()
    # 检查损失是否大于 0
    assert (self.cost > 0)
    # 将损失值记录到 self.cost_his 列表中
    self.cost_his.append(self.cost)

这段代码实现了深度神经网络的训练过程，具体细节如下：

1. 根据当前记忆库中存储的数据数量来决定如何进行批量抽样，从而减少数据之间的依赖性。
2. 将抽样得到的一批数据分别作为输入和标签，构成二维的 numpy 数组。
3. 初始化 Adam 优化器和二分类交叉熵损失函数。
4. 将模型置于训练状态，并清空梯度。
5. 将输入数据输入到模型中，得到模型的输出结果。
6. 计算网络的预测结果和真实结果之间的误差，并通过反向传播算法更新网络的参数，使得误差不断降低。
7. 记录本轮训练的损失函数值，并将其添加到 `self.cost_his` 列表中。