SignTransform

class torchrl.envs.transforms.SignTransform(in_keys=None, out_keys=None, in_keys_inv=None, out_keys_inv=None)

计算 TensorDict 值符号的转换。

此转换读取 in_keys 和 in_keys_inv 中的张量，计算其元素的符号，并将结果符号张量分别写入 out_keys 和 out_keys_inv。

参数：

• in_keys (嵌套键列表) – 输入项（读取）

• out_keys (嵌套键列表) – 输入项（写入）

• in_keys_inv (嵌套键列表) – 在 inv() 调用期间的输入项（读取）。

• out_keys_inv (嵌套键列表) – 在 inv() 调用期间的输入项（写入）。

示例

>>> from torchrl.envs import GymEnv, TransformedEnv, SignTransform
>>> base_env = GymEnv("Pendulum-v1")
>>> env = TransformedEnv(base_env, SignTransform(in_keys=['observation']))
>>> r = env.rollout(100)
>>> obs = r["observation"]
>>> assert (torch.logical_or(torch.logical_or(obs == -1, obs == 1), obs == 0.0)).all()

transform_observation_spec(observation_spec: TensorSpec) → TensorSpec

转换观察规范，使结果规范与转换映射匹配。

参数：

observation_spec (TensorSpec) – 转换前的规范

返回：

转换后的预期规范

transform_reward_spec(reward_spec: TensorSpec) → TensorSpec

转换奖励规范，使结果规范与转换映射匹配。

参数：

reward_spec (TensorSpec) – 转换前的规范

返回：

转换后的预期规范