SamplerWithoutReplacement

class torchrl.data.replay_buffers.SamplerWithoutReplacement(drop_last: bool = False, shuffle: bool = True)

一種消耗資料的取樣器，可確保相同的樣本不會出現在連續的批次中。

參數:

• drop_last (bool, optional) – 如果 True，則會捨棄最後一個不完整的樣本（如果有的話）。 如果 False，則會保留最後一個樣本，並且（與 torch dataloaders 不同）會使用來自新的索引排列的其他樣本完成。 預設值為 False。

• shuffle (bool, optional) – 如果 False，則不會隨機排列項目。 這樣可以按照資料收集的順序迭代重播緩衝區。 預設值為 True。

注意：如果在兩次呼叫之間儲存空間的大小發生變化，則會重新洗牌樣本（因為我們通常無法追蹤哪些樣本之前已被取樣，哪些沒有）。

同樣地，預期儲存空間的內容在兩次呼叫之間保持不變，但這不是強制性的。

當取樣器到達可用索引列表的末尾時，將會產生一個新的取樣順序，並且產生的索引將會透過這個新的抽取來完成。除非將 drop_last 參數設定為 True，否則這可能會導致重複的索引。