VideoRecorder

torchrl.record.VideoRecorder(logger: Logger, tag: str, in_keys: Optional[Sequence[NestedKey]] = None, skip: int | None = None, center_crop: Optional[int] = None, make_grid: bool | None = None, out_keys: Optional[Sequence[NestedKey]] = None, **kwargs) → None

视频记录器转换。

将记录来自环境的一系列观察结果，并在需要时将它们写入 Logger 对象。

参数:

• logger (Logger) – 视频应写入的 Logger 实例。 要将视频保存在 memmap 张量或 mp4 文件下，请使用 CSVLogger 类。

• tag (str) – 日志记录器中的视频标签。

• in_keys (NestedKey 序列, 可选) – 用于生成视频的要读取的键。 默认为 "pixels"。

• skip (int) – 输出视频中的帧间隔。 如果变换具有父环境，则默认为 2，否则为 1。

• center_crop (int, 可选) – 正方形中心裁剪的值。

• make_grid (bool, 可选) – 如果为 True，则会创建一个网格，假设提供形状为 [B x W x H x 3] 的张量，其中 B 为批次大小。 如果变换具有父环境，则默认为 True，否则为 False。

• out_keys (NestedKey 序列, 可选) – 目标键。 如果未提供，则默认为 in_keys。

示例

以下示例展示了如何在视频下保存 rollout。 首先导入一些内容

>>> from torchrl.record import VideoRecorder
>>> from torchrl.record.loggers.csv import CSVLogger
>>> from torchrl.envs import TransformedEnv, DMControlEnv

视频格式在 logger 中选择。 Wandb 和 tensorboard 将自行处理，CSV 接受各种视频格式。

>>> logger = CSVLogger(exp_name="cheetah", log_dir="cheetah_videos", video_format="mp4")

一些 envs（例如，Atari 游戏）原生返回图像，一些 envs 需要用户请求才能返回图像。 查看 GymEnv 或 DMControlEnv 以了解如何在这些上下文中渲染图像。

>>> base_env = DMControlEnv("cheetah", "run", from_pixels=True)
>>> env = TransformedEnv(base_env, VideoRecorder(logger=logger, tag="run_video"))
>>> env.rollout(100)

所有变换都有一个 dump 函数，除了 VideoRecorder 和 Compose 之外，大多数情况下都是空操作，Compose 会将 dumps 分派给其所有成员。

>>> env.transform.dump()

变换也可以在数据集内使用，以保存收集的视频。 与环境情况不同，图像将以批次形式出现。 skip 参数将允许仅在特定间隔保存图像。

>>> from torchrl.data.datasets import OpenXExperienceReplay
>>> from torchrl.envs import Compose
>>> from torchrl.record import VideoRecorder, CSVLogger
>>> # Create a logger that saves videos as mp4
>>> logger = CSVLogger("./dump", video_format="mp4")
>>> # We use the VideoRecorder transform to save register the images coming from the batch.
>>> t = VideoRecorder(logger=logger, tag="pixels", in_keys=[("next", "observation", "image")])
>>> # Each batch of data will have 10 consecutive videos of 200 frames each (maximum, since strict_length=False)
>>> dataset = OpenXExperienceReplay("cmu_stretch", batch_size=2000, slice_len=200,
...             download=True, strict_length=False,
...             transform=t)
>>> # Get a batch of data and visualize it
>>> for data in dataset:
...     t.dump()
...     break

我们的视频位于 ./cheetah_videos/cheetah/videos/run_video_0.mp4！