Construir un modelo de aprendizaje profundo con PyTorch para jugar tic-tac-toe mediante aprendizaje por refuerzo es un problema bastante grande que probablemente requerirá múltiples archivos y muchas líneas de código. Además, es importante tener en cuenta que el aprendizaje por refuerzo es un área de aprendizaje automático bastante avanzada.

A continuación, presento una descripción general del proceso que podrías seguir. Ten en cuenta que este es un esquema muy básico y que necesitarás ajustarlo y personalizarlo para tu situación específica.


```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np

# Definimos el modelo de red neuronal
class DQN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DQN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(9, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 50)
        self.fc3 = nn.Linear(50, 9)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# Inicializamos el modelo y el optimizador
model = DQN()
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

# Definimos la función de pérdida
criterion = nn.MSELoss()

# Entrenamos el modelo
for epoch in range(500):  # puedes ajustar el número de épocas
    state = torch.tensor([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], dtype=torch.float32)  # debes actualizar el estado en función de tus reglas del juego
    action = model(state)  # debes definir cómo seleccionar la acción a partir de la salida del modelo
    next_state, reward, done = None, None, None  # debes actualizar estos en función de tus reglas del juego
    optimizer.zero_grad()
    loss = criterion(action, reward)
    loss.backward()
    optimizer.step()

```
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