transformed_env_constructor

torchrl.trainers.helpers.transformed_env_constructor(cfg: DictConfig, video_tag: str = '', logger: Optional[Logger] = None, stats: Optional[dict] = None, norm_obs_only: bool = False, use_env_creator: bool = False, custom_env_maker: Optional[Callable] = None, custom_env: Optional[EnvBase] = None, return_transformed_envs: bool = True, action_dim_gsde: Optional[int] = None, state_dim_gsde: Optional[int] = None, batch_dims: Optional[int] = 0, obs_norm_state_dict: Optional[dict] = None) → Union[Callable, EnvCreator]

从使用适当的解析器构造器构建的 argparse.Namespace 返回环境创建器。

参数:

• cfg (DictConfig) – 包含脚本参数的 DictConfig。

• video_tag (str, 可选) – 要传递给 Logger 对象的视频标签

• logger (Logger, 可选) – 与脚本关联的 logger

• stats (dict, 可选) – 包含 loc 和 scale 以用于 ObservationNorm 转换的字典

• norm_obs_only (bool, 可选) – 如果 True 且使用了 VecNorm，则奖励不会在线标准化。默认为 False。

• use_env_creator (bool, 可选) – 是否应使用 EnvCreator 类。通过使用 EnvCreator，可以确保在使用 VecNorm 转换时，运行统计信息将放入共享内存中，并且所有工作进程都可以访问。默认为 True。

• custom_env_maker (callable, 可选) – 如果您的环境创建器不是 torchrl 环境包装器的一部分，则可以传递自定义可调用对象来代替。在这种情况下，它将覆盖从 args 检索到的构造器。

• custom_env (EnvBase, 可选) – 如果需要转换现有环境，则可以直接将其传递给此助手。custom_env_maker 和 custom_env 是互斥的功能。

• return_transformed_envs (bool, 可选) – 如果 True，则返回已转换的环境。

• action_dim_gsde (int, Optional) – 如果使用 gSDE，这可以呈现动作维度以初始化噪声。确保这在并行执行的环境中已指示。

• state_dim_gsde – 如果使用 gSDE，这可以呈现状态维度以初始化噪声。确保这在并行执行的环境中已指示。

• batch_dims (int, 可选) – 数据批次的维度数。如果使用单个环境，则应为 0（默认值）。如果正在并行转换多个环境，则应设置为 1（或批次的维度数）。

• obs_norm_state_dict (dict, 可选) – 要加载到环境中的 ObservationNorm 转换的 state_dict