UnsqueezeTransform

class torchrl.envs.transforms.UnsqueezeTransform(*args, **kwargs)

在指定位置插入大小為一的維度。

引數:

dim (int) – 要 unsqueeze 的維度。必須為負數（或允許 allow_positive_dim 為 True）。

關鍵字引數:

• allow_positive_dim (bool, optional) – 如果為 True，則接受正維度。`UnsqueezeTransform` 會將這些維度對映到父環境的第 n 個特徵維度（即在父環境 batch size 之後的第 n 個維度），獨立於 tensordict 的 batch size（因此，正維度在傳遞不同 batch 尺寸的 tensordict 的情況下可能存在風險）。預設為 False，即不允許非負維度。

• in_keys (list of NestedKeys) – 輸入條目（讀取）。

• out_keys (list of NestedKeys) – 輸出條目（寫入）。如果未提供，則預設為 in_keys。

• in_keys_inv (list of NestedKeys) – 在呼叫 inv() 期間的輸入條目（讀取）。

• out_keys_inv (list of NestedKeys) – 在呼叫 inv() 期間的輸出條目（寫入）。如果未提供，則預設為 in_keys_in。

transform_action_spec(action_spec: TensorSpec) → TensorSpec

轉換動作規範，使結果規範與變換對映匹配。

引數:

action_spec (TensorSpec) – 變換前的規範

返回:

轉換後的預期規範

transform_observation_spec(observation_spec: TensorSpec) → TensorSpec

轉換觀察規範，使結果規範與轉換對映匹配。

引數:

observation_spec (TensorSpec) – 轉換前的規範

返回:

轉換後的預期規範

transform_reward_spec(reward_spec: TensorSpec) → TensorSpec

轉換獎勵的 spec，使其與變換對映匹配。

引數:

reward_spec (TensorSpec) – 變換前的 spec

返回:

轉換後的預期規範

transform_state_spec(state_spec: TensorSpec) → TensorSpec

轉換狀態規範，使結果規範與變換對映匹配。

引數:

state_spec (TensorSpec) – 變換前的規範

返回:

轉換後的預期規範