m = Bernoulli(probs) # 伯努利分布 action = m.sample()

这段代码使用了PyTorch中的分布类Bernoulli来构建一个伯努利分布，其中probs是分布的参数，表示向左行动的概率。在强化学习中，伯努利分布通常被用来描述一个动作的二元结果，如向左或向右移动。在这里，伯努利分布的参数probs即为向左行动的概率。接着，使用m.sample()方法从伯努利分布中采样一个动作action，该方法会返回一个与probs相同维度的Tensor，其中的每个元素为0或1，表示每个动作的执行结果。这个动作被用于智能体在游戏中的行动决策，通过采样伯努利分布得到的动作，智能体有一定概率向左行动。