ListStorage

class torchrl.data.replay_buffers.ListStorage(max_size: int | None = None, *, compilable: bool = False, device: torch.device | str | int | None = None)

一个存储在列表中的存储器。

此类无法与 PyTrees 扩展，在调用 extend() 时提供的数据应为可迭代对象（如列表、元组、张量或具有非空批次大小的 TensorDicts）。

参数:

max_size (int, optional) – 存储在存储器中的最大元素数量。如果未提供，则创建一个无限制的存储器。

关键字参数:

• compilable (bool, optional) – 如果为 True，存储器将与 compile() 兼容，但代价是在多进程环境中执行。

• device (str, optional) – 用于存储器的设备。默认为 None（输入不移动到设备）。

attach(buffer: Any) → None

此函数将采样器附加到此存储。

从该存储读取的缓冲区必须通过调用此方法作为已附加实体包含进来。这确保了当存储中的数据发生变化时，组件能够感知到这些变化，即使该存储与其他缓冲区（例如，Priority Samplers）共享。

参数:

buffer – 读取此存储的对象。

dump(*args, **kwargs)

dumps() 的别名。

load(*args, **kwargs)

loads() 的别名。

save(*args, **kwargs)

dumps() 的别名。