import tensorflow as tf

    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
            i_name = 'W_%i' % i  # worker name
            workers.append(Worker(name=i_name, globalAC=GLOBAL_AC))  # 创建独立的worker

        COORD = tf.train.Coordinator()  # 多线程
        SESS.run(tf.global_variables_initializer())  # 初始化所有参数

        worker_threads = []
        for worker in workers:  # 并行过程
            job = lambda: worker.work()  # worker的工作目标,此处调用Worker类中的work
            t = threading.Thread(target=job)  # 每一个线程完成一个worker的工作目标
            t.start()  # 启动每一个worker
            worker_threads.append(t)  # 每一个worker的工作都加入thread中
