快捷方式

SignTransform

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

计算 TensorDict 值符号的 transform。

此 transform 读取 in_keysin_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_keysout_keys_inv 中。

参数
  • in_keys (list of NestedKeys) – 输入条目(读取)

  • out_keys (list of NestedKeys) – 输入条目(写入)

  • in_keys_inv (list of NestedKeys) – 在 inv() 调用期间读取的输入条目。

  • out_keys_inv (list of NestedKeys) – 在 inv() 调用期间写入的输入条目。

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[source]

转换观察规范,使结果规范与 transform 映射匹配。

参数

observation_spec (TensorSpec) – transform 之前的规范

返回

transform 后的预期规范

transform_reward_spec(reward_spec: TensorSpec) TensorSpec[source]

转换奖励规范,使结果规范与 transform 映射匹配。

参数

reward_spec (TensorSpec) – transform 之前的规范

返回

transform 后的预期规范

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