RandomCropTensorDict¶
- class torchrl.envs.transforms.RandomCropTensorDict(sub_seq_len: int, sample_dim: int = - 1, mask_key: Optional[NestedKey] = None)[源代码]¶
用于 ReplayBuffer 和模块的轨迹子采样器。
沿着输入 tensordict 的最后一个维度收集指定长度的子序列。这可用于从 ReplayBuffer 中采样的轨迹中获取裁剪后的轨迹。
此转换主要设计用于与回放缓冲区和模块一起使用。目前，它不能用作环境转换。如果需要此行为，请随时通过问题提出请求。
- 参数：
sub_seq_len (int) – 要采样的子轨迹的长度
sample_dim (int, 可选) – 应进行裁剪的维度。建议使用负维度，以使转换对具有不同批次维度的 tensordict 保持鲁棒性。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，则只会返回有效元素。假设掩码是一个布尔张量，首先是 True 值，然后是 False 值，而不是混合在一起。
RandomCropTensorDict不会检查是否满足此条件，因此由不正确的掩码引起的任何错误都可能不被注意到。默认值：None（无掩码键）。
