action = self.sess.run(self.action, {self.obs:state})转换为pytorch

这段代码应该是使用TensorFlow框架实现的，如果想要转换为PyTorch的实现，需要先了解两个框架的语法和实现方式。

在PyTorch中，我们需要先定义一个模型类，继承自torch.nn.Module类，并在构造函数中定义网络的各个层。然后，在forward函数中实现模型的前向传播。

具体地，如果将上面这段代码转换为PyTorch的实现，可以参考以下步骤：

1. 首先，需要在构造函数中定义模型的各个层。假设这里使用两层全连接层，可以这样实现：

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(4, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 2)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

其中，fc1是第一层全连接层，输入维度为4，输出维度为64；fc2是第二层全连接层，输入维度为64，输出维度为2。

2. 然后，需要将状态state转换为PyTorch的Tensor。

state = torch.tensor(state, dtype=torch.float32)

3. 最后，使用模型进行预测，并得到预测结果。

model = MyModel()
action = model(state).argmax().item()

其中，model(state)表示将状态state输入到模型中进行预测，得到一个张量；argmax()表示取张量中最大值的索引，即获得预测结果；item()表示将结果从张量中取出来，并转换为Python的标量。