翻译代码： def mutate(self, net): mutated_net = deepcopy(net) for param in mutated_net.parameters(): if np.random.rand() < self.mutation_rate: param.data += torch.randn(param.data.shape) return mutated_net

这段代码的功能是进行神经网络的变异操作。具体实现是：首先对神经网络进行深拷贝，得到一个变异后的网络；然后对变异后网络中的参数进行遍历，若随机生成的一个0到1之间的数小于设定的变异率，则对该参数进行变异操作；最后返回变异后的网络。

代码中的注释翻译如下：

# 定义变异方法，输入参数为神经网络net
def mutate(self, net):
    # 进行深拷贝，得到一个变异后的网络
    mutated_net = deepcopy(net)
    # 遍历变异后网络中的所有参数
    for param in mutated_net.parameters():
        # 若随机生成的0到1之间的数小于变异率
        if np.random.rand() < self.mutation_rate:
            # 对该参数进行变异操作，即加上一个随机数
            param.data += torch.randn(param.data.shape)
    # 返回变异后的网络
    return mutated_net