自定義影片渲染

微調影片渲染設定

TorchRL 的影片日誌記錄功能高度依賴於 torchvision.io 和 PyAV 模組。儘管這些庫非常方便且功能強大，但要訪問各種可用的引數和設定並不容易。

本指南旨在闡明自定義影片渲染背後的一些一般原則，並向您展示如何根據您的喜好手動調整 rollouts 的渲染設定。

一般原則

最終，torchvision.io 和 PyAV 會呼叫 FFmpeg 庫來渲染影片。

換句話說

• 任何可以輸入到 FFmpeg 的內容，我們也可以輸入到 TorchRL 的 Loggers。

• 對於我們希望使用的任何自定義設定，都必須參考 FFmpeg 的文件

影片渲染自定義示例

假設以下程式碼片段生成的影片非常模糊，即使我們提供了清晰的逐幀影像來合成。

from torchrl.envs import GymEnv, TransformedEnv
from torchrl.record import CSVLogger, VideoRecorder

logger = CSVLogger(exp_name="my_exp")
env = GymEnv("CartPole-v1", from_pixels=True, pixels_only=False)

recorder = VideoRecorder(logger, tag="my_video")
record_env = TransformedEnv(env, recorder)
rollout = record_env.rollout(max_steps=3)
recorder.dump()

由於 TorchRL 的預設影片編解碼器是 H264，因此我們需要更改的設定應該在該編解碼器中。

為了本示例的目的，根據文件的建議，我們選擇 恆定位元速率因子 (CRF) 為 17，預設為 slow。

我們可以透過將所有所需的設定（作為關鍵字引數）附加到 recorder 來提高影片質量，如下所示。

recorder = VideoRecorder(logger, tag = "my_video", options = {"crf": "17", "preset": "slow"})