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，在 TED 格式上节省空间，并使用 H5 格式保存数据。

此类明确假定并且不检查以下内容：

• 根目录中的完成状态（包括终止和截断）始终为 False；

• “下一个” tensordict 中的观察结果在未来向前移动了一步（例如，当使用多步转换时，情况并非如此）。

关键字参数:

• checkpoint_file – 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，则将忽略此项。默认为 "checkpoint.h5"。

• h5_kwargs (Dict[str, Any] or Tuple[Tuple[str, Any], ...]) – 要传递给 h5py.File.create_dataset() 的关键字参数。

注意

为了防止出现内存不足问题，H5 文件的数据将暂时写入存储在共享文件系统中的内存映射张量。结果，加载期间物理内存使用量可能会增加。