UnsqueezeTransform

类 torchrl.envs.transforms.UnsqueezeTransform(*args, **kwargs)

在指定位置插入一个大小为 1 的维度。

参数:

dim (int) – 要插入维度的位置。必须是负数（或者 allow_positive_dim 必须设置为 True）。

关键字参数:

• allow_positive_dim (bool, optional) – 如果为 True，则接受正维度。 UnsqueezeTransform` 会将这些维度映射到输入张量的第 n 个特征维度（即父环境批处理大小之后的第 n 个维度），与 tensordict 的批处理大小无关（即正维度在传递不同批处理大小的 tensordict 的上下文中可能很危险）。默认为 False，即不允许非负维度。

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

• out_keys (list of NestedKeys) – 输入条目（写入）。如果未提供，则默认为 in_keys。

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

• out_keys_inv (list of NestedKeys) – 在 inv() 调用期间的输入条目（写入）。如果未提供，则默认为 in_keys_inv。

transform_action_spec(action_spec: TensorSpec) → TensorSpec

转换 action spec，使其结果 spec 与 transform 映射匹配。

参数:

action_spec (TensorSpec) – transform 之前的 spec

返回:

transform 之后的预期 spec

transform_observation_spec(observation_spec: TensorSpec) → TensorSpec

转换 observation spec，使其结果 spec 与 transform 映射匹配。

参数:

observation_spec (TensorSpec) – transform 之前的 spec

返回:

transform 之后的预期 spec

transform_reward_spec(reward_spec: TensorSpec) → TensorSpec

转换 reward spec，使其结果 spec 与 transform 映射匹配。

参数:

reward_spec (TensorSpec) – transform 之前的 spec

返回:

transform 之后的预期 spec

transform_state_spec(state_spec: TensorSpec) → TensorSpec

转换 state spec，使其结果 spec 与 transform 映射匹配。

参数:

state_spec (TensorSpec) – transform 之前的 spec

返回:

transform 之后的预期 spec