RandomCropTensorDict

class torchrl.envs.transforms.RandomCropTensorDict(sub_seq_len: int, sample_dim: int = - 1, mask_key: Optional[NestedKey] = None)

用于回放缓冲区和模块的轨迹子采样器。

沿输入 tensordict 的最后一个维度收集定义长度的子序列。这可以用于从回放缓冲区采样的轨迹中获取裁剪后的轨迹。

此转换主要设计用于回放缓冲区和模块。目前，它不能用作环境转换。如果需要此行为，请随时通过 issue 提出请求。

参数:

• sub_seq_len (int) – 要采样的子轨迹的长度

• sample_dim (int, optional) – 应在哪个维度上进行裁剪。应优先使用负维度，以使转换对具有不同批次维度的 tensordict 具有鲁棒性。默认为 -1（TorchRL 中的默认时间维度）。

• mask_key (NestedKey) – 如果提供，则表示在进行采样时要查找的掩码键。如果提供，则仅返回有效元素。假定掩码是布尔张量，具有先 True 值，然后是 False 值，而不是混合在一起。RandomCropTensorDict 不会检查是否遵守此规则，因此由不正确的掩码引起的任何错误都有可能被忽略。默认值：None（无掩码键）。

forward(tensordict: TensorDictBase) → TensorDictBase

读取输入 tensordict，并为选定的键应用转换。