请详细解释model = PPO CnnPolicy env device=cuda verbose=1 n_steps=512 batch_size=512 n_epochs=4 gamma=094 learning_rate=lr_schedule c

这段代码创建了一个PPO（Proximal Policy Optimization）模型，用于强化学习任务。具体参数解释如下：

• "CnnPolicy"：指定使用的神经网络模型为卷积神经网络（CNN）。
• env：指定强化学习任务的环境。
• device="cuda"：指定使用GPU进行模型训练和预测。
• verbose=1：指定输出训练过程的详细程度，1表示输出训练过程中每个环境步骤的信息。
• n_steps=512：指定每个训练批次中采样的步数（即经验回放中的样本数），512表示每个批次采样512个步骤。
• batch_size=512：指定每个训练批次的样本数。
• n_epochs=4：指定每个训练批次中模型更新的次数。
• gamma=0.94：指定折扣因子，用于计算未来奖励的折扣值，0.94表示未来奖励的折扣值为0.94。
• learning_rate=lr_schedule：指定学习率，使用lr_schedule对象进行学习率的调度。
• clip_range=clip_range_schedule：指定用于PPO算法中的Clipping操作的范围，使用clip_range_schedule对象进行调度。
• tensorboard_log="logs"：指定输出TensorBoard日志的目录。

综上，这段代码创建了一个PPO模型，并对模型的各个参数进行了设置，以便进行强化学习任务的训练和预测