ExcludeTransform

class torchrl.envs.transforms.ExcludeTransform(*excluded_keys, inverse: bool = False)

从数据中排除键。

参数：

• *excluded_keys (NestedKey 的可迭代对象) – 要排除的键的名称。如果键不存在，则会简单地忽略。

• inverse (bool, 可选) – 如果为 True，则排除将在 inv 调用期间发生。默认为 False。

示例

>>> import gymnasium
>>> from torchrl.envs import GymWrapper
>>> env = TransformedEnv(
...     GymWrapper(gymnasium.make("Pendulum-v1")),
...     ExcludeTransform("truncated")
... )
>>> env.rollout(3)
TensorDict(
    fields={
        action: Tensor(shape=torch.Size([3, 1]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        done: Tensor(shape=torch.Size([3, 1]), device=cpu, dtype=torch.bool, is_shared=False),
        next: TensorDict(
            fields={
                done: Tensor(shape=torch.Size([3, 1]), device=cpu, dtype=torch.bool, is_shared=False),
                observation: Tensor(shape=torch.Size([3, 3]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                reward: Tensor(shape=torch.Size([3, 1]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([3]),
            device=cpu,
            is_shared=False),
        observation: Tensor(shape=torch.Size([3, 3]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([3]),
    device=cpu,
    is_shared=False)

forward(tensordict: TensorDictBase) → TensorDictBase

读取输入张量字典，并对选定的键应用转换。

transform_output_spec(output_spec: CompositeSpec) → CompositeSpec

转换输出规范，以便生成的规范与转换映射匹配。

此方法通常应保持不变。更改应使用 transform_observation_spec()、transform_reward_spec() 和 transformfull_done_spec() 实现。:param output_spec: 转换前的规范 :type output_spec: TensorSpec

返回值：

转换后的预期规范