self.threads = [] self.actor_loss_list = [] self.critic_loss_list = [] self.actor, self.critic = self.build_model()

这些代码主要是初始化了一些变量和列表，并调用 `build_model()` 函数构建了 actor 和 critic 模型。`threads` 列表是用来存储并行训练的 worker 的，`actor_loss_list` 和 `critic_loss_list` 分别是用来存储 actor 和 critic 的损失函数值的列表。

`build_model()` 函数应该是用来构建 actor 和 critic 模型的。在深度强化学习中，actor 和 critic 模型通常是使用神经网络来实现的。`build_model()` 函数应该包括了构建神经网络的代码，并返回构建好的 actor 和 critic 模型。需要注意的是，构建好的模型可能需要进行编译和初始化等操作。

因为这里的代码只包含了部分内容，所以我无法确定 `build_model()` 函数的实现细节。如果您想让我帮您进一步理解和解释这个模型，请提供完整的代码。