RandomCropTensorDict

class torchrl.envs.transforms.RandomCropTensorDict(sub_seq_len: int, sample_dim: int = - 1, mask_key: Optional[NestedKey] = None)

用於 ReplayBuffer 和模組的軌跡子取樣器。

沿輸入 tensordict 的最後一個維度收集定義長度的子序列。這可用於從 ReplayBuffer 取樣得到的軌跡中獲取裁剪後的軌跡。

此轉換主要設計用於回放緩衝區 (replay buffers) 和模組。目前，它不能用作環境轉換。如果需要此行為，請隨時透過議題提出請求。

引數:

• sub_seq_len (int) – 要取樣的子軌跡長度

• sample_dim (int, optional) – 裁剪應沿其發生的維度。應優先使用負維度，以使轉換對於具有不同批次維度（batch dimensions）的 tensordict 具有魯棒性。預設為 -1（TorchRL 中的預設時間維度）。

• mask_key (NestedKey) – 如果提供，這表示取樣時要查詢的掩碼鍵（mask key）。如果提供，將只返回有效元素。假設掩碼是布林張量，其中首先是 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則，因此由不恰當掩碼引起的任何錯誤可能不會被注意到。預設為 None（無掩碼鍵）。

forward(tensordict: TensorDictBase) → TensorDictBase

讀取輸入的 tensordict，並對選定的鍵應用轉換。