现在有两个TD3的类有神经网络构成当识别到1是。则使用获得的数据训练类1。否则就训练类2这个怎么实现用python代码实现

以下是一个简单的实现，假设有两个类分别为Class1和Class2，每个类都有一个TD3对象：

import numpy as np

class Class1:
    def __init__(self):
        self.td3 = TD3()  # 初始化 TD3 对象

    def train(self, data):
        # 使用 TD3 对象训练数据
        self.td3.train(data)

class Class2:
    def __init__(self):
        self.td3 = TD3()  # 初始化 TD3 对象

    def train(self, data):
        # 使用 TD3 对象训练数据
        self.td3.train(data)

# 假设有一个数据集 data，其中包含输入和标签
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
label = np.array([0, 1])

# 初始化两个类
class1 = Class1()
class2 = Class2()

# 遍历数据集，判断标签是否为 1，然后选择训练哪个类
for i in range(len(data)):
    if label[i] == 1:
        class1.train(data[i])
    else:
        class2.train(data[i])

以上代码中，每个类都有一个TD3对象，并且在train方法中使用TD3对象训练数据。遍历数据集时，根据标签选择训练哪个类