SamplerWithoutReplacement

类 torchrl.data.replay_buffers.SamplerWithoutReplacement(drop_last: bool = False, shuffle: bool = True)

一个数据消耗型采样器，确保同一样本不会连续出现在不同批次中。

参数:

• drop_last (bool, optional) – 如果为 True，则最后一个不完整的样本（如果存在）将被丢弃。如果为 False，则保留此最后一个样本，并（与 torch dataloaders 不同）用新的索引排列中的其他样本补全。默认为 False。

• shuffle (bool, optional) – 如果为 False，则不会随机打乱项目。这使得能够按照数据收集的顺序遍历回放缓冲区。默认为 True。

注意: 如果在两次调用之间存储的大小发生变化，样本将被重新打乱（因为通常无法跟踪哪些样本之前已被采样，哪些没有）。

类似地，期望在两次调用之间存储的内容保持不变，但这一点并未强制执行。

当采样器到达可用索引列表的末尾时，将生成一个新的样本顺序，并用这次新的抽取补全生成的索引，这可能导致索引重复，除非将 drop_last 参数设置为 True。