import tensorflow as tf


if __name__ == '__main__':
    SESS = tf.Session()

    with tf.device('/cpu:0'):
        OPT = tf.train.AdamOptimizer(1e-4)  # 后续主要是使用该optimizer中的apply—gradients操作
        # OPT_C = tf.train.RMSPropOptimizer(LR_C, name='RMSPropC')  # 定义critic训练过程
        GLOBAL_AC = ACnet(scope=GLOBAL_NET_SCOPE)  # 创建中央大脑GLOBALE_AC，只创建结构(A和C的参数)
        workers = []
        for i in range(N_workers):  # N—workers等于cpu数量
