ValueEstimatorBase¶
- class torchrl.objectives.value.ValueEstimatorBase(*args, **kwargs)[source]¶
值函数模块的抽象父类。
其
ValueFunctionBase.forward()
方法将计算值(由值网络给出)和值估计(由值估计器给出)以及优势,并将这些值写入输出 tensordict。如果只需要值估计,则应使用
ValueFunctionBase.value_estimate()
。- default_keys¶
_AcceptedKeys
的别名
- abstract forward(tensordict: TensorDictBase, *, params: TensorDictBase | None = None, target_params: TensorDictBase | None = None) TensorDictBase [source]¶
计算给定 tensordict 中的数据的优势估计。
如果提供了函数式模块,则可以将包含参数(以及相关的目标参数)的嵌套 TensorDict 传递给该模块。
- 参数:
tensordict (TensorDictBase) – 包含计算值估计和 TDEstimate 所需数据(观察键、
"action"
、("next", "reward")
、("next", "done")
、("next", "terminated")
和环境返回的"next"
tensordict 状态)的 TensorDict。传递给此模块的数据应结构化为[*B, T, *F]
,其中B
是批处理大小,T
是时间维度,F
是特征维度。tensordict 必须具有形状[*B, T]
。- 关键字参数:
params (TensorDictBase, 可选) – 一个嵌套 TensorDict,包含要传递给函数式值网络模块的参数。
target_params (TensorDictBase, 可选) – 一个嵌套 TensorDict,包含要传递给函数式值网络模块的目标参数。
device (torch.device, 可选) – 将实例化缓冲区的设备。默认为
torch.get_default_device()
。
- 返回:
一个更新后的 TensorDict,包含构造函数中定义的 advantage 和 value_error 键。
- value_estimate(tensordict, target_params: TensorDictBase | None = None, next_value: torch.Tensor | None = None, **kwargs)[source]¶
获取值估计,通常用作值网络的目标值。
如果状态值键存在于
tensordict.get(("next", self.tensor_keys.value))
下,则将直接使用此值,而无需调用值网络。- 参数:
tensordict (TensorDictBase) – 包含要读取的数据的 tensordict。
target_params (TensorDictBase, 可选) – 一个嵌套 TensorDict,包含要传递给函数式值网络模块的目标参数。
next_value (torch.Tensor, 可选) – 下一个状态或状态-动作对的值。与
target_params
互斥。**kwargs – 要传递给值网络的关键字参数。
返回: 对应于状态值的张量。