RandomCropTensorDict¶
- class torchrl.envs.transforms.RandomCropTensorDict(sub_seq_len: int, sample_dim: int = - 1, mask_key: Optional[NestedKey] = None)[原始碼]¶
用於 ReplayBuffer 和模組的軌跡子採樣器。
沿著輸入 tensordict 的最後一個維度，收集定義長度的子序列。這可用於從 ReplayBuffer 採樣的軌跡中取得裁剪的軌跡。
此轉換主要設計用於回放緩衝區和模組。目前，它不能用作環境轉換。如果需要此行為，請隨時透過 issue 提出要求。
- 參數:
sub_seq_len (int) – 要採樣的子軌跡的長度
sample_dim (int, optional) – 應發生裁剪的維度。應優先使用負維度，以使轉換對不同批次維度的 tensordict 具有魯棒性。預設值為 -1（TorchRL 中的預設時間維度）。
mask_key (NestedKey) – 如果提供，這表示在進行採樣時要尋找的遮罩鍵。如果提供，則只會傳回有效的元素。假設遮罩是一個布林張量，先是 True 值，然後是 False 值，而不是混合在一起。
RandomCropTensorDict不會檢查是否遵守此規定，因此由不正確的遮罩引起的任何錯誤都有可能被忽略。預設值：None（沒有遮罩鍵）。
