H5StorageCheckpointer

class torchrl.data.replay_buffers.H5StorageCheckpointer(*, checkpoint_file: str = 'checkpoint.h5', done_keys=None, reward_keys=None, h5_kwargs=None, **kwargs)

以紧凑的形式保存存储，节省 TED 格式的空间，并使用 H5 格式保存数据。

此类显式假定并且不检查

• 根目录中的完成状态（包括终止和截断）始终为 False；

• “next” tensordict 中的观测值在未来会偏移一步（例如，当使用多步变换时，情况并非如此）。

关键词参数:

• checkpoint_file – 用于保存检查点数据的文件名。 如果传递给 dumps/loads 的路径以 .h5 后缀结尾，则将忽略此参数。 默认为 "checkpoint.h5"。

• h5_kwargs (Dict[str, Any] 或 Tuple[Tuple[str, Any], ...]) – 要传递给 h5py.File.create_dataset() 的 kwargs。

注意

为了防止内存溢出问题，H5 文件的数据将临时写入存储在共享文件系统中的内存映射张量。 因此，加载期间物理内存使用量可能会增加。