SamplerWithoutReplacement

class torchrl.data.replay_buffers.SamplerWithoutReplacement(drop_last: bool = False, shuffle: bool = True)

一个消耗数据的采样器，确保相同的样本不会出现在连续的批次中。

参数:

• drop_last (bool, optional) – 如果为 True，将丢弃最后一个不完整的样本（如果有）。如果为 False，将保留最后一个样本，并（与 torch dataloaders 不同）使用来自新索引排列的其他样本来完成。默认为 False。

• shuffle (bool, optional) – 如果为 False，则不随机排列项。这使得可以按收集数据的顺序迭代回放缓冲区。默认为 True。

注意：如果在两次调用之间存储的大小发生变化，样本将被重新洗牌（因为我们通常无法跟踪哪些样本已被采样，哪些尚未采样）。

同样，期望存储内容在两次调用之间保持不变，但这一点并未强制执行。

当采样器到达可用索引列表的末尾时，将生成新的采样顺序，并将结果索引与此新抽取项一起完成，这可能导致重复索引，除非将 drop_last 参数设置为 True。