def __init__(self, state_dim, action_dim, M, N, K, power_t, device, max_action=1): super(Actor, self).__init__() hidden_dim = 1 if state_dim == 0 else 2 ** (state_dim - 1).bit_length() self.device = device self.M = M self.N = N self.K = K self.power_t = power_t # nn.Linear定义一个神经网络的线性层 self.l1 = nn.Linear(state_dim, hidden_dim) self.l2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim) self.l3 = nn.Linear(hidden_dim, action_dim) self.bn1 = nn.BatchNorm1d(hidden_dim) self.bn2 = nn.BatchNorm1d(hidden_dim) self.max_action = max_action

这代码是定义了一个 Actor 类，用于实现深度强化学习中的 Actor 网络。其中 state_dim 表示状态空间的维度，action_dim 表示动作空间的维度，M、N、K、power_t 为超参数，用于控制神经网络的结构和学习速率。max_action 则表示动作空间中最大的动作值。

在该类的初始化方法中，首先计算了隐藏层的维度，然后定义了三个线性层，分别为 l1、l2、l3，最后使用了 BatchNormalization 对隐藏层进行归一化处理，max_action 表示动作空间中最大的动作值。