H5StorageCheckpointer

class torchrl.data.replay_buffers.H5StorageCheckpointer(*, checkpoint_file: str = 'checkpoint.h5', done_keys=None, reward_keys=None, h5_kwargs=None, = **kwargs)

以紧凑的形式保存存储，节省 TED 格式的空间，并使用 H5 格式保存数据。

此类显式假设并且不检查

• 根目录中的 done 状态（包括 terminated 和 truncated）始终为 False；

• “next” tensordict 中的 observations 会向前移动一步（例如，当使用多步转换时则不是这样）。

关键字参数:

• checkpoint_file – 保存检查点数据的文件名。如果传递给 dumps / loads 的路径以 .h5 后缀结尾，则此参数将被忽略。默认为 "checkpoint.h5"。

• h5_kwargs (Dict[str, Any] or Tuple[Tuple[str, Any], ...]) – 将传递给 h5py.File.create_dataset() 的关键字参数。

注意

为防止出现内存不足的问题，H5 文件的数据将暂时写入共享文件系统中的内存映射张量。作为后果，物理内存使用量在加载时可能会增加。