PersistentTensorDict

class tensordict.PersistentTensorDict(*, batch_size=None, filename=None, group=None, mode='r', backend='h5', device=None, **kwargs)

Persistent TensorDict 实现。

PersistentTensorDict 实例提供了一个存储在磁盘上的数据的接口，使得数据访问变得容易，同时还能利用后端提供的快速访问。

与其他 TensorDictBase 子类一样，PersistentTensorDict 有一个 device 属性。这并不意味着数据存储在该设备上，而是表示加载时，数据将被转换为指定的设备。

关键字参数:

• batch_size (torch.Size 或 兼容类型) – tensordict 的 batch size。默认为 torch.Size(())。

• filename (str, 可选) – h5 文件的路径。与 group 互斥。

• group (h5py.Group, 可选) – 包含数据的 HDF5 文件或组。与 filename 互斥。

• mode (str, 可选) – 读取模式。默认为 "r"。

• backend (str, 可选) – 存储后端。目前仅支持 "h5"。

• device (torch.device 或 兼容类型, 可选) – tensordict 的设备。默认为 None（即默认的 PyTorch 设备）。

• **kwargs – 传递给 h5py.File.create_dataset() 的其他参数。

注意

目前，PersistentTensorDict 实例在超出范围时不会被关闭。这意味着用户有责任在必要时关闭它们。

示例

>>> import tempfile
>>> with tempfile.NamedTemporaryFile() as f:
...     data = PersistentTensorDict(file=f, batch_size=[3], mode="w")
...     data["a", "b"] = torch.randn(3, 4)
...     print(data)

abs() → T

计算 TensorDict 中每个元素的绝对值。

abs_() → T

原地计算 TensorDict 中每个元素的绝对值。

acos() → T

计算 TensorDict 中每个元素的 acos() 值。

acos_() → T

原地计算 TensorDict 中每个元素的 acos() 值。

add(other: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor, *, alpha: float | None = None, default: str | torch.Tensor | None = None) → TensorDictBase

将 other 乘以 alpha 后加到 self 上。

\[\text{{out}}_i = \text{{input}}_i + \text{{alpha}} \times \text{{other}}_i\]

参数:

other (TensorDictBase 或 torch.Tensor) – 要添加到 self 的张量或 TensorDict。

关键字参数:

• alpha (数字, 可选) – other 的乘数。

• default (torch.Tensor 或 str, 可选) – 用于独占条目的默认值。如果未提供，则两个 tensordict 的键列表必须完全匹配。如果传递 default="intersection"，则只考虑交集的键集，其他键将被忽略。在所有其他情况下，default 将用于操作双方的所有缺失条目。

add_(other: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor | float, *, alpha: Optional[float] = None)

原地版本的 add()。

注意

原地 add 不支持 default 关键字参数。

addcdiv(other1: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor, other2: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor, value: float | None = 1)

执行 other1 除以 other2 的元素级除法，将结果乘以标量 value，然后加到 self 上。

\[\text{out}_i = \text{input}_i + \text{value} \times \frac{\text{tensor1}_i}{\text{tensor2}_i}\]

self、other1 和 other2 的元素形状必须是可广播的。

对于 FloatTensor 或 DoubleTensor 类型的输入，value 必须是实数，否则为整数。

参数:

• other1 (TensorDict 或 Tensor) – 被除数 tensordict（或 tensor）

• tensor2 (TensorDict 或 Tensor) – 除数 tensordict（或 tensor）

关键字参数:

value (数字, 可选) – \(\text{tensor1} / \text{tensor2}\) 的乘数

addcdiv_(other1, other2, *, value: float | None = 1)

原地版本的 addcdiv()。

addcmul(other1: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor, other2: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor, *, value: float | None = 1)

执行 other1 与 other2 的元素乘法，将结果乘以标量 value，然后加到 self 上。

\[\text{out}_i = \text{input}_i + \text{value} \times \text{other1}_i \times \text{other2}_i\]

self、other1 和 other2 的形状必须是可广播的。

对于 FloatTensor 或 DoubleTensor 类型的输入，value 必须是实数，否则为整数。

参数:

• other1 (TensorDict 或 Tensor) – 要相乘的 tensordict 或 tensor

• other2 (TensorDict 或 Tensor) – 要相乘的 tensordict 或 tensor

关键字参数:

value (数字, 可选) – \(other1 .* other2\) 的乘数

addcmul_(other1, other2, *, value: float | None = 1)

原地版本的 addcmul()。

all(dim: Optional[int] = None) → bool | tensordict.base.TensorDictBase

检查 tensordict 中的所有值是否都为 True/非空。

参数:

dim (int, 可选) – 如果 None，则返回一个布尔值，指示所有张量是否返回 tensor.all() == True。如果为整数，则仅当该维度与 tensordict 的形状兼容时，才会在指定的维度上调用 all。

amax(dim: int | NO_DEFAULT = _NoDefault.ZERO, keepdim: bool = False, *, reduce: bool | None = None) → TensorDictBase | torch.Tensor

返回输入 tensordict 中所有元素的最大值。

与 max() 相同，但 return_indices=False。

amin(dim: int | NO_DEFAULT = _NoDefault.ZERO, keepdim: bool = False, *, reduce: bool | None = None) → TensorDictBase | torch.Tensor

返回输入 tensordict 中所有元素的最小值。

与 min() 相同，但 return_indices=False。

any(dim: Optional[int] = None) → bool | tensordict.base.TensorDictBase

检查 tensordict 中的任何值是否为 True/非空。

参数:

dim (int, 可选) – 如果 None，则返回一个布尔值，指示所有张量是否返回 tensor.any() == True。如果为整数，则仅当该维度与 tensordict 的形状兼容时，才会在指定的维度上调用 any。

apply(fn: Callable, *others: T, batch_size: Optional[Sequence[int]] = None, device: torch.device | None = _NoDefault.ZERO, names: Optional[Sequence[str]] = _NoDefault.ZERO, inplace: bool = False, default: Any = _NoDefault.ZERO, filter_empty: Optional[bool] = None, propagate_lock: bool = False, call_on_nested: bool = False, out: Optional[TensorDictBase] = None, **constructor_kwargs) → Optional[T]

将一个可调用对象应用于tensordict中存储的所有值，并将它们设置在一个新的tensordict中。

可调用对象的签名必须为Callable[Tuple[Tensor, ...], Optional[Union[Tensor, TensorDictBase]]]。

参数:

• fn (Callable) – 要应用于tensordict中张量的函数。

• *others (TensorDictBase 实例, 可选) – 如果提供，这些 tensordict 实例应具有与 self 匹配的结构。 fn 参数应接收与 tensordicts 数量（包括 self）相等的未命名输入。如果其他 tensordicts 缺少条目，可以通过 default 关键字参数传递默认值。

关键字参数:

• batch_size (整数序列, 可选) – 如果提供，则结果 TensorDict 将具有所需的 batch_size。 batch_size 参数应与转换后的 batch_size 匹配。这是一个仅关键字参数。

• device (torch.device, 可选) – 生成的设备，如果有的话。

• names (字符串列表, 可选) – 新的维度名称，以防batch_size被修改。

• inplace (bool, 可选) – 如果为 True，则更改将原地进行。默认为 False。这是一个仅关键字参数。

• default (Any, 可选) – 其他tensordict中缺失条目的默认值。如果未提供，缺失的条目将引发KeyError。

• filter_empty (bool, 可选) – 如果为 True，则将过滤掉空的 tensordicts。这也带来了较低的计算成本，因为不会创建和销毁空的（数据）结构。非张量数据被视为叶节点，因此即使函数未对其进行修改，也会保留在 tensordict 中。默认为 False，以保持向后兼容。

• propagate_lock (bool, 可选) – 如果为 True，则锁定的 tensordict 将产生另一个锁定的 tensordict。默认为 False。

• call_on_nested (bool, 可选) –

  如果为 True，则函数将对第一层张量和容器（TensorDict 或 tensorclass）调用。在这种情况下，func 负责将其调用传播到嵌套层。这允许在将调用传播到嵌套 tensordicts 时进行精细控制。如果为 False，则函数仅对叶子调用，apply 负责将函数分派到所有叶子。

  >>> td = TensorDict({"a": {"b": [0.0, 1.0]}, "c": [1.0, 2.0]})
  >>> def mean_tensor_only(val):
  ...     if is_tensor_collection(val):
  ...         raise RuntimeError("Unexpected!")
  ...     return val.mean()
  >>> td_mean = td.apply(mean_tensor_only)
  >>> def mean_any(val):
  ...     if is_tensor_collection(val):
  ...         # Recurse
  ...         return val.apply(mean_any, call_on_nested=True)
  ...     return val.mean()
  >>> td_mean = td.apply(mean_any, call_on_nested=True)
  

• out (TensorDictBase, 可选) –

  用于写入结果的tensordict。这可以用来避免创建新的tensordict。

  >>> td = TensorDict({"a": 0})
  >>> td.apply(lambda x: x+1, out=td)
  >>> assert (td==1).all()
  

  警告

  如果对 tensordict 执行的操作需要访问多个键来进行单次计算，提供一个 out 参数等于 self 可能会导致操作提供静默的错误结果。例如

  >>> td = TensorDict({"a": 1, "b": 1})
  >>> td.apply(lambda x: x+td["a"])["b"] # Right!
  tensor(2)
  >>> td.apply(lambda x: x+td["a"], out=td)["b"] # Wrong!
  tensor(3)
  

• **constructor_kwargs – 传递给TensorDict构造函数的其他关键字参数。

返回:

一个包含转换后张量的新tensordict。

示例

>>> td = TensorDict({
...     "a": -torch.ones(3),
...     "b": {"c": torch.ones(3)}},
...     batch_size=[3])
>>> td_1 = td.apply(lambda x: x+1)
>>> assert (td_1["a"] == 0).all()
>>> assert (td_1["b", "c"] == 2).all()
>>> td_2 = td.apply(lambda x, y: x+y, td)
>>> assert (td_2["a"] == -2).all()
>>> assert (td_2["b", "c"] == 2).all()

注意

如果函数返回None，则忽略该条目。这可用于过滤tensordict中的数据。

>>> td = TensorDict({"1": 1, "2": 2, "b": {"2": 2, "1": 1}}, [])
>>> def filter(tensor):
...     if tensor == 1:
...         return tensor
>>> td.apply(filter)
TensorDict(
    fields={
        1: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                1: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)

注意

apply 方法将返回一个 TensorDict 实例，无论输入类型如何。要保持相同的类型，可以执行

>>> out = td.clone(False).update(td.apply(...))

apply_(fn: Callable, *others, **kwargs) → T

将一个可调用对象应用于tensordict中存储的所有值，并原地重写它们。

参数:

• fn (Callable) – 要应用于tensordict中张量的函数。

• *others (TensorDictBase 序列, 可选) – 要使用的其他tensordicts。

关键字参数：参见 apply()。

返回:

self 或 self 的副本，其中应用了函数

asin() → T

计算TensorDict中每个元素的asin()值。

asin_() → T

原地计算TensorDict中每个元素的asin()值。

atan() → T

计算TensorDict中每个元素的atan()值。

atan_() → T

原地计算TensorDict中每个元素的atan()值。

auto_batch_size_(batch_dims: Optional[int] = None, keep_compliant_size: bool = False) → T

设置tensordict的最大batch-size，最多可选batch_dims。

参数:

• batch_dims (int, 可选) – 如果提供，则 batch-size 最多为 batch_dims 长。

• keep_compliant_size (bool, 可选) – 如果为 True，则具有合规大小的子 tensordict 在传递 batch_dims 时，其形状不会被更改。如果为 False，则所有包含的 tensordicts 的 batch_dims 都将匹配 batch_dims。默认为 False。

返回:

self

示例

>>> from tensordict import TensorDict
>>> import torch
>>> td = TensorDict({"a": torch.randn(3, 4, 5), "b": {"c": torch.randn(3, 4, 6)}}, batch_size=[])
>>> td.auto_batch_size_()
>>> print(td.batch_size)
torch.Size([3, 4])
>>> td.auto_batch_size_(batch_dims=1)
>>> print(td.batch_size)
torch.Size([3])

auto_device_() → T

自动设置设备，如果它是唯一的。

返回: self 及其编辑后的device属性。

property batch_dims: int

tensordict批次大小的长度。

返回:

描述tensordict维度的整数。

property batch_size

TensorDict的形状（或batch_size）。

tensordict 的形状对应于它所包含的张量的共同前 N 个维度，其中 N 是任意数字。batch-size 与“特征大小”相对，“特征大小”表示张量的语义相关形状。例如，一个视频批次可能具有形状 [B, T, C, W, H]，其中 [B, T] 是 batch-size（批次和时间维度），而 [C, W, H] 是特征维度（通道和空间维度）。

`TensorDict`的形状在初始化时由用户控制（即，它不是从张量形状推断出来的）。

`batch_size`可以动态编辑，如果新大小与TensorDict内容兼容。例如，将批次大小设置为空值始终是允许的。

返回:

描述 TensorDict batch size 的 Size 对象。

示例

>>> data = TensorDict({
...     "key 0": torch.randn(3, 4),
...     "key 1": torch.randn(3, 5),
...     "nested": TensorDict({"key 0": torch.randn(3, 4)}, batch_size=[3, 4])},
...     batch_size=[3])
>>> data.batch_size = () # resets the batch-size to an empty value

bfloat16()

将所有张量转换为torch.bfloat16。

bitwise_and(other: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor, *, default: str | torch.Tensor | None = None) → TensorDictBase

执行`self`和`other`之间的按位AND运算。

\[\text{{out}}_i = \text{{input}}_i \land \text{{other}}_i\]

参数:

other (TensorDictBase 或 torch.Tensor) – 要对其执行按位 AND 操作的张量或 TensorDict。

关键字参数:

default (torch.Tensor 或 str, 可选) – 用于独占条目的默认值。如果未提供，则两个 tensordict 的键列表必须完全匹配。如果传递 default="intersection"，则只考虑交集的键集，其他键将被忽略。在所有其他情况下，default 将用于操作双方的所有缺失条目。

bool()

将所有张量转换为torch.bool。

bytes(*, count_duplicates: bool = True) → int

计算包含的张量的字节数。

关键字参数:

count_duplicates (bool) – 是否将重复的张量计算为独立的。如果为 False，则只丢弃严格相同的张量（来自公共基础张量的相同视图但不同的 ID 将被计算两次）。默认为 True（每个张量假定为单个副本）。

classmethod cat(input, dim: int = 0, *, out=None)

将tensordicts沿给定维度连接成一个tensordict。

此调用等同于调用 torch.cat()，但与 torch.compile 兼容。

cat_from_tensordict(dim: int = 0, *, sorted: Optional[Union[bool, List[NestedKey]]] = None, out: Optional[Tensor] = None) → Tensor

将tensordict的所有条目连接成一个单一的张量。

参数:

dim (int, 可选) – 应沿哪个维度连接条目。

关键字参数:

• sorted (bool 或 Key 列表) – 如果为 True，则条目将按字母顺序连接。如果为 False（默认），则使用 dict 的顺序。或者，可以提供键名列表，并按此顺序连接张量。这会产生一些开销，因为键列表将与 tensordict 中的叶节点名称列表进行检查。

• out (torch.Tensor, 可选) – 用于 cat 操作的可选目标张量。

cat_tensors(*keys: NestedKey, out_key: NestedKey, dim: int = 0, keep_entries: bool = False) → T

将条目连接成一个新条目，并可能删除原始值。

参数:

keys (NestedKey 序列) – 要连接的条目。

关键字参数

out_key (NestedKey): 用于连接输入的键名。keep_entries (bool, 可选): 如果为 False，则 keys 中的条目将被删除。

默认为False。

dim (int, optional): 必须发生连接的维度。

默认为0。

返回: self

示例

>>> td = TensorDict(a=torch.zeros(1), b=torch.ones(1))
>>> td.cat_tensors("a", "b", out_key="c")
>>> assert "a" not in td
>>> assert (td["c"] == torch.tensor([0, 1])).all()

ceil() → T

计算TensorDict中每个元素的ceil()值。

ceil_() → T

原地计算TensorDict中每个元素的ceil()值。

chunk(chunks: int, dim: int = 0) → tuple[tensordict.base.TensorDictBase, ...]

将tensordict分割成指定数量的块，如果可能的话。

每个块都是输入tensordict的一个视图。

参数:

• chunks (int) – 要返回的块数

• dim (int, 可选) – 分割tensordict的维度。默认为0。

示例

>>> td = TensorDict({
...     'x': torch.arange(24).reshape(3, 4, 2),
... }, batch_size=[3, 4])
>>> td0, td1 = td.chunk(dim=-1, chunks=2)
>>> td0['x']
tensor([[[ 0,  1],
         [ 2,  3]],
        [[ 8,  9],
         [10, 11]],
        [[16, 17],
         [18, 19]]])

clamp(min: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor = None, max: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor = None, *, out=None)

将 self 中的所有元素限制在范围 [ min, max ] 内。

令 min_value 和 max_value 分别为 min 和 max，则返回：

\[y_i = \min(\max(x_i, \text{min\_value}_i), \text{max\_value}_i)\]

如果 min 为 None，则没有下界。或者，如果 max 为 None，则没有上界。

注意

如果 min 大于 max，则 torch.clamp(..., min, max) 将 input 中的所有元素设置为 max 的值。

clamp_max(other: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor, *, default: str | torch.Tensor | None = None) → T

如果`self`中的元素大于`other`，则将它们限制为`other`。

参数:

other (TensorDict 或 Tensor) – 另一个输入tensordict或张量。

关键字参数:

default (torch.Tensor 或 str, 可选) – 用于独占条目的默认值。如果未提供，则两个 tensordict 的键列表必须完全匹配。如果传递 default="intersection"，则只考虑交集的键集，其他键将被忽略。在所有其他情况下，default 将用于操作双方的所有缺失条目。

clamp_max_(other: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor) → T

原地版本的 clamp_max()。

注意

原地`clamp_max`不支持`default`关键字参数。

clamp_min(other: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor, default: str | torch.Tensor | None = None) → T

将 self 的元素限制在不小于 other 的值。

参数:

other (TensorDict 或 Tensor) – 另一个输入tensordict或张量。

关键字参数:

default (torch.Tensor 或 str, 可选) – 用于独占条目的默认值。如果未提供，则两个 tensordict 的键列表必须完全匹配。如果传递 default="intersection"，则只考虑交集的键集，其他键将被忽略。在所有其他情况下，default 将用于操作双方的所有缺失条目。

clamp_min_(other: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor) → T

原地版本的 clamp_min()。

注意

原地 clamp_min 不支持 default 关键字参数。

clear() → T

清除 tensordict 的内容。

clear_device_() → T

清除 tensordict 的设备。

返回: self

clear_refs_for_compile_() → T

清除弱引用，以便 tensordict 安全地退出编译区域。

在返回 TensorDict 之前遇到 torch._dynamo.exc.Unsupported: reconstruct: WeakRefVariable() 时，请使用此方法。

返回: self

clone(recurse: bool = True, **kwargs) → T

将 TensorDictBase 子类实例克隆到相同类型的新 TensorDictBase 子类。

要从任何其他 TensorDictBase 子类型创建 TensorDict 实例，请改用 to_tensordict() 方法。

参数:

recurse (bool, 可选) – 如果为 True，则还将复制 TensorDict 中包含的每个张量。否则，只复制 TensorDict 的树结构。默认为 True。

注意

与许多其他操作（逐元素算术、形状操作等）不同，clone 不会继承原始的 lock 属性。此设计选择是为了允许创建可修改的克隆，这是最常见的用法。

close()

关闭持久化 tensordict。

complex128()

将所有张量转换为 torch.complex128。

complex32()

将所有张量转换为 torch.complex32。

complex64()

将所有张量转换为 torch.complex64。

consolidate(filename: Optional[Union[Path, str]] = None, *, num_threads=0, device: Optional[device] = None, non_blocking: bool = False, inplace: bool = False, return_early: bool = False, use_buffer: bool = False, share_memory: bool = False, pin_memory: bool = False, metadata: bool = False) → None

将 tensordict 内容整合到单个存储中，以实现快速序列化。

参数:

filename (Path, optional) – 用于内存映射张量的可选文件路径，作为 tensordict 的存储。

关键字参数:

• num_threads (integer, optional) – 用于填充存储的线程数。

• device (torch.device, 可选) – 必须实例化存储的设备。

• non_blocking (bool, 可选) – 传递给 copy_() 的 non_blocking 参数。

• inplace (bool, optional) – 如果为True，则结果tensordict与更新值的self相同。默认为False。

• return_early (bool, optional) – 如果为True且num_threads>0，则该方法将返回tensordict的future。可以使用future.result()查询结果tensordict。

• use_buffer (bool, optional) – 如果为True且提供了文件名，则会在共享内存中创建一个中间本地缓冲区，并在最后一步将数据复制到存储位置。这可能比直接写入远程物理内存（例如NFS）更快。默认为False。

• share_memory (bool, optional) – 如果为True，则存储将放在共享内存中。默认为False。

• pin_memory (bool, optional) – 是否应将合并的数据放入固定内存。默认为False。

• metadata (bool, optional) – 如果为True，元数据将与公共存储一起存储。如果提供了文件名，则此项无效。存储元数据在想要控制序列化方式时很有用，因为TensorDict处理合并TD的pickle/unpickle的方式会因元数据是否可用而不同。

注意

如果tensordict已合并，则所有参数都将被忽略，并返回self。调用contiguous()可重新合并。

示例

>>> import pickle
>>> import tempfile
>>> import torch
>>> import tqdm
>>> from torch.utils.benchmark import Timer
>>> from tensordict import TensorDict
>>> data = TensorDict({"a": torch.zeros(()), "b": {"c": torch.zeros(())}})
>>> data_consolidated = data.consolidate()
>>> # check that the data has a single data_ptr()
>>> assert torch.tensor([
...     v.untyped_storage().data_ptr() for v in data_c.values(True, True)
... ]).unique().numel() == 1
>>> # Serializing the tensordict will be faster with data_consolidated
>>> with open("data.pickle", "wb") as f:
...    print("regular", Timer("pickle.dump(data, f)", globals=globals()).adaptive_autorange())
>>> with open("data_c.pickle", "wb") as f:
...     print("consolidated", Timer("pickle.dump(data_consolidated, f)", globals=globals()).adaptive_autorange())

contiguous()

将PersistentTensorDict具体化为常规的TensorDict。

copy()

返回 tensordict 的浅拷贝（即，复制结构但不复制数据）。

等同于 TensorDictBase.clone(recurse=False)

copy_(tensordict: T, non_blocking: bool = False) → T

请参见TensorDictBase.update_。

非阻塞参数将被忽略，仅为与 torch.Tensor.copy_() 的兼容性而存在。

copy_at_(tensordict: T, idx: Union[None, int, slice, str, Tensor, List[Any], Tuple[Any, ...]], non_blocking: bool = False) → T

请参见TensorDictBase.update_at_。

cos() → T

计算 TensorDict 中每个元素的 cos() 值。

cos_() → T

原地计算 TensorDict 中每个元素的 cos() 值。

cosh() → T

计算 TensorDict 中每个元素的 cosh() 值。

cosh_() → T

原地计算 TensorDict 中每个元素的 cosh() 值。

cpu(**kwargs) → T

将 tensordict 转换为 CPU。

此函数还支持to()的所有关键字参数。

create_nested(key)

创建与当前 tensordict 具有相同形状、设备和维度名称的嵌套 tensordict。

如果值已存在，它将被此操作覆盖。此操作在锁定的 tensordicts 中被阻止。

示例

>>> data = TensorDict({}, [3, 4, 5])
>>> data.create_nested("root")
>>> data.create_nested(("some", "nested", "value"))
>>> print(data)
TensorDict(
    fields={
        root: TensorDict(
            fields={
            },
            batch_size=torch.Size([3, 4, 5]),
            device=None,
            is_shared=False),
        some: TensorDict(
            fields={
                nested: TensorDict(
                    fields={
                        value: TensorDict(
                            fields={
                            },
                            batch_size=torch.Size([3, 4, 5]),
                            device=None,
                            is_shared=False)},
                    batch_size=torch.Size([3, 4, 5]),
                    device=None,
                    is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([3, 4, 5]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([3, 4, 5]),
    device=None,
    is_shared=False)

cuda(device: Optional[int] = None, **kwargs) → T

将 tensordict 转换为 cuda 设备（如果尚未转换）。

参数:

device (int, optional) – 如果提供，则为张量应被转换到的 cuda 设备。

此函数还支持to()的所有关键字参数。

cummax(dim: int, *, reduce: Optional[bool] = None, return_indices: bool = True) → tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor

返回输入 tensordict 中所有元素的最大累积值。

参数:

dim (int) – 沿其执行 cummax 操作的维度的整数。

关键字参数:

• reduce (bool, optional) – 如果为True，则将跨所有TensorDict值进行约简，并返回一个约简后的张量。默认为False。

• return_argmins (bool, optional) – 当传递dim参数时，cummax()返回一个带有值和索引的命名元组。这在TensorDict中的等价方法是返回一个具有相同结构的条目"values"和"indices"的tensorclass。默认为True。

示例

>>> from tensordict import TensorDict
>>> import torch
>>> td = TensorDict(
...     a=torch.randn(3, 4, 5),
...     b=TensorDict(
...         c=torch.randn(3, 4, 5, 6),
...         d=torch.randn(3, 4, 5),
...         batch_size=(3, 4, 5),
...     ),
...     batch_size=(3, 4)
... )
>>> td.cummax(dim=0)
cummax(
    indices=TensorDict(
        fields={
            a: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False),
            b: TensorDict(
                fields={
                    c: Tensor(shape=torch.Size([4, 5, 6]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False),
                    d: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
                batch_size=torch.Size([4]),
                device=None,
                is_shared=False)},
        batch_size=torch.Size([4]),
        device=None,
        is_shared=False),
    vals=TensorDict(
        fields={
            a: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
            b: TensorDict(
                fields={
                    c: Tensor(shape=torch.Size([4, 5, 6]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                    d: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
                batch_size=torch.Size([4]),
                device=None,
                is_shared=False)},
        batch_size=torch.Size([4]),
        device=None,
        is_shared=False),
    batch_size=torch.Size([4]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td = TensorDict(
...     a=torch.randn(3, 4, 5),
...     b=TensorDict(
...         c=torch.randn(3, 4, 5),
...         d=torch.randn(3, 4, 5),
...         batch_size=(3, 4, 5),
...     ),
...     batch_size=(3, 4)
... )
>>> td.cummax(reduce=True, dim=0)
torch.return_types.cummax(...)

cummin(dim: int, *, reduce: Optional[bool] = None, return_indices: bool = True) → tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor

返回输入 tensordict 中所有元素的最小累积值。

参数:

dim (int) – 沿其执行 cummin 操作的维度的整数。

关键字参数:

• reduce (bool, optional) – 如果为True，则将跨所有TensorDict值进行约简，并返回一个约简后的张量。默认为False。

• return_argmins (bool, optional) – 当传递dim参数时，cummin()返回一个带有值和索引的命名元组。这在TensorDict中的等价方法是返回一个具有相同结构的条目"values"和"indices"的tensorclass。默认为True。

示例

>>> from tensordict import TensorDict
>>> import torch
>>> td = TensorDict(
...     a=torch.randn(3, 4, 5),
...     b=TensorDict(
...         c=torch.randn(3, 4, 5, 6),
...         d=torch.randn(3, 4, 5),
...         batch_size=(3, 4, 5),
...     ),
...     batch_size=(3, 4)
... )
>>> td.cummin(dim=0)
cummin(
    indices=TensorDict(
        fields={
            a: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False),
            b: TensorDict(
                fields={
                    c: Tensor(shape=torch.Size([4, 5, 6]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False),
                    d: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
                batch_size=torch.Size([4]),
                device=None,
                is_shared=False)},
        batch_size=torch.Size([4]),
        device=None,
        is_shared=False),
    vals=TensorDict(
        fields={
            a: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
            b: TensorDict(
                fields={
                    c: Tensor(shape=torch.Size([4, 5, 6]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                    d: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
                batch_size=torch.Size([4]),
                device=None,
                is_shared=False)},
        batch_size=torch.Size([4]),
        device=None,
        is_shared=False),
    batch_size=torch.Size([4]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td = TensorDict(
...     a=torch.randn(3, 4, 5),
...     b=TensorDict(
...         c=torch.randn(3, 4, 5),
...         d=torch.randn(3, 4, 5),
...         batch_size=(3, 4, 5),
...     ),
...     batch_size=(3, 4)
... )
>>> td.cummin(reduce=True, dim=0)
torch.return_types.cummin(...)

property data

返回一个包含叶张量的 .data 属性的 tensordict。

data_ptr(*, storage: bool = False)

返回tensordict叶子节点的data_ptr。

这有助于检查两个tensordict是否共享相同的data_ptr()。

关键字参数:

storage (bool, optional) – 如果为True，则调用tensor.untyped_storage().data_ptr()。默认为False。

示例

>>> from tensordict import TensorDict
>>> td = TensorDict(a=torch.randn(2), b=torch.randn(2), batch_size=[2])
>>> assert (td0.data_ptr() == td.data_ptr()).all()

注意

LazyStackedTensorDict 实例将显示为嵌套的tensordicts，以反映其叶子的实际data_ptr()。

>>> td0 = TensorDict(a=torch.randn(2), b=torch.randn(2), batch_size=[2])
>>> td1 = TensorDict(a=torch.randn(2), b=torch.randn(2), batch_size=[2])
>>> td = TensorDict.lazy_stack([td0, td1])
>>> td.data_ptr()
TensorDict(
    fields={
        0: TensorDict(
            fields={
                a: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False),
                b: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=cpu,
            is_shared=False),
        1: TensorDict(
            fields={
                a: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False),
                b: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=cpu,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=cpu,
    is_shared=False)

del_(key)

删除tensordict的键。

参数:

key (NestedKey) – 要删除的键

返回:

self

densify(layout: layout = torch.strided)

尝试用连续张量（普通张量或嵌套张量）来表示懒惰堆栈。

关键字参数:

layout (torch.layout) – 嵌套张量的布局，如果有的话。默认为strided。

property depth: int

返回tensordict的深度 - 最大层级数。

最小深度为0（没有嵌套的tensordict）。

detach() → T

分离tensordict中的张量。

返回:

返回一个不包含需要梯度的张量的新tensordict。

detach_()

就地分离tensordict中的张量。

返回:

self。

property device

TensorDict的设备。

如果TensorDict具有指定的设备，则其所有张量（包括嵌套张量）必须位于同一设备上。如果TensorDict设备为None，则不同的值可以位于不同的设备上。

返回:

torch.device 对象，指示张量所在的位置，如果TensorDict没有设备则为None。

示例

>>> td = TensorDict({
...     "cpu": torch.randn(3, device='cpu'),
...     "cuda": torch.randn(3, device='cuda'),
... }, batch_size=[], device=None)
>>> td['cpu'].device
device(type='cpu')
>>> td['cuda'].device
device(type='cuda')
>>> td = TensorDict({
...     "x": torch.randn(3, device='cpu'),
...     "y": torch.randn(3, device='cuda'),
... }, batch_size=[], device='cuda')
>>> td['x'].device
device(type='cuda')
>>> td['y'].device
device(type='cuda')
>>> td = TensorDict({
...     "x": torch.randn(3, device='cpu'),
...     "y": TensorDict({'z': torch.randn(3, device='cpu')}, batch_size=[], device=None),
... }, batch_size=[], device='cuda')
>>> td['x'].device
device(type='cuda')
>>> td['y'].device # nested tensordicts are also mapped onto the appropriate device.
device(type='cuda')
>>> td['y', 'x'].device
device(type='cuda')

dim() → int

请参见batch_dims()。

div(other: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor, *, default: str | torch.Tensor | None = None) → T

将输入self的每个元素除以other的对应元素。

\[\text{out}_i = \frac{\text{input}_i}{\text{other}_i}\]

支持广播、类型提升以及整数、浮点数、tensordict或张量输入。总是将整数类型提升为默认标量类型。

参数:

other (TensorDict, Tensor 或 Number) – 除数。

关键字参数:

default (torch.Tensor 或 str, 可选) – 用于独占条目的默认值。如果未提供，则两个 tensordict 的键列表必须完全匹配。如果传递 default="intersection"，则只考虑交集的键集，其他键将被忽略。在所有其他情况下，default 将用于操作双方的所有缺失条目。

div_(other: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor) → T

div() 的原地版本。

注意

就地div不支持default关键字参数。

double()

将所有张量转换为torch.bool。

property dtype

返回tensordict中值的dtype，如果它是唯一的。

dumps(prefix: Optional[str] = None, copy_existing: bool = False, *, num_threads: int = 0, return_early: bool = False, share_non_tensor: bool = False) → T

将tensordict保存到磁盘。

此函数是memmap()的代理。

empty(recurse=False, *, batch_size=None, device=_NoDefault.ZERO, names=None) → T

返回一个新的、空的tensordict，具有相同的设备和批次大小。

参数:

recurse (bool, optional) – 如果为True，则将复制TensorDict的整个结构而不包含内容。否则，仅复制根节点。默认为False。

关键字参数:

• batch_size (torch.Size, optional) – tensordict的新批次大小。

• device (torch.device, optional) – 新设备。

• names (list of str, optional) – 维度名称。

entry_class(key: NestedKey) → type

返回条目的类，可能避免调用isinstance(td.get(key), type)。

当get()执行可能很耗时时，此方法比tensordict.get(key).shape更可取。

erf() → T

计算TensorDict中每个元素的erf()值。

erf_() → T

就地计算TensorDict中每个元素的erf()值。

erfc() → T

计算TensorDict中每个元素的erfc()值。

erfc_() → T

就地计算TensorDict中每个元素的erfc()值。

exclude(*keys: NestedKey, inplace: bool = False) → T

排除tensordict的键，并返回一个不包含这些条目的新tensordict。

值不会被复制：对原始tensordict或新tensordict的张量的就地修改将导致两个tensordict都发生变化。

参数:

• *keys (str) – 要排除的键。

• inplace (bool) – 如果为True，则tensordict将被原地修剪。默认为False。

返回:

一个新的tensordict（如果inplace=True则为相同的tensordict），不包含被排除的条目。

示例

>>> from tensordict import TensorDict
>>> td = TensorDict({"a": 0, "b": {"c": 1, "d": 2}}, [])
>>> td.exclude("a", ("b", "c"))
TensorDict(
    fields={
        b: TensorDict(
            fields={
                d: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td.exclude("a", "b")
TensorDict(
    fields={
    },
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)

exp() → T

计算TensorDict中每个元素的exp()值。

exp_() → T

就地计算TensorDict中每个元素的exp()值。

expand(*args, **kwargs) → T

根据expand()函数扩展tensordict的每个张量，忽略特征维度。

支持可迭代对象来指定形状。

示例

>>> td = TensorDict({
...     'a': torch.zeros(3, 4, 5),
...     'b': torch.zeros(3, 4, 10)}, batch_size=[3, 4])
>>> td_expand = td.expand(10, 3, 4)
>>> assert td_expand.shape == torch.Size([10, 3, 4])
>>> assert td_expand.get("a").shape == torch.Size([10, 3, 4, 5])

expand_as(other: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor) → TensorDictBase

将tensordict的形状广播到other的形状，并相应地扩展它。

如果输入是张量集合（tensordict或tensorclass），则叶子节点将进行一对一的扩展。

示例

>>> from tensordict import TensorDict
>>> import torch
>>> td0 = TensorDict({
...     "a": torch.ones(3, 1, 4),
...     "b": {"c": torch.ones(3, 2, 1, 4)}},
...     batch_size=[3],
... )
>>> td1 = TensorDict({
...     "a": torch.zeros(2, 3, 5, 4),
...     "b": {"c": torch.zeros(2, 3, 2, 6, 4)}},
...     batch_size=[2, 3],
... )
>>> expanded = td0.expand_as(td1)
>>> assert (expanded==1).all()
>>> print(expanded)
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([2, 3, 5, 4]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([2, 3, 2, 6, 4]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([2, 3]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([2, 3]),
    device=None,
    is_shared=False)

expm1() → T

计算TensorDict中每个元素的expm1()值。

expm1_() → T

就地计算TensorDict中每个元素的expm1()值。

fill_(key: NestedKey, value: float | bool) → TensorDictBase

用给定值填充由键指向的张量。

参数:

• key (str) – 要重命名的键

• value (Number, bool) – 用于填充的值

返回:

self

filter_empty_()

就地过滤掉所有空的tensordict。

filter_non_tensor_data() → T

过滤掉所有非张量数据。

flatten(start_dim: int | None = None, end_dim: int | None = None)

展平tensordict的所有张量。

参数:

• start_dim (int) – 要展平的第一个维度

• end_dim (int) – 要展平的最后一个维度

示例

>>> td = TensorDict({
...     "a": torch.arange(60).view(3, 4, 5),
...     "b": torch.arange(12).view(3, 4)}, batch_size=[3, 4])
>>> td_flat = td.flatten(0, 1)
>>> td_flat.batch_size
torch.Size([12])
>>> td_flat["a"]
tensor([[ 0,  1,  2,  3,  4],
        [ 5,  6,  7,  8,  9],
        [10, 11, 12, 13, 14],
        [15, 16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23, 24],
        [25, 26, 27, 28, 29],
        [30, 31, 32, 33, 34],
        [35, 36, 37, 38, 39],
        [40, 41, 42, 43, 44],
        [45, 46, 47, 48, 49],
        [50, 51, 52, 53, 54],
        [55, 56, 57, 58, 59]])
>>> td_flat["b"]
tensor([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])

flatten_keys(separator: str = '.', inplace: bool = False) → T

递归地将嵌套的tensordict转换为扁平的tensordict。

TensorDict类型将被丢失，结果将是一个简单的TensorDict实例。

参数:

• separator (str, optional) – 嵌套项之间的分隔符。

• inplace (bool, optional) – 如果为True，则结果tensordict将与调用它的tensordict具有相同的身份。默认为False。

• is_leaf (callable, optional) –

  一个作用于类类型的可调用对象，返回一个布尔值，指示该类是否应被视为叶子节点。

  注意

  is_leaf 的目的是不是阻止递归调用嵌套的tensordicts，而是为了在leaves_only=True时过滤某些类型。即使is_leaf(cls)返回True，如果include_nested=True，tensordict的嵌套结构仍将被遍历。换句话说，is_leaf 不控制递归深度，而是提供一种在leaves_only=True时过滤结果中某些类型的方法。这意味着树中的一个节点既可以是叶子也可以是具有子节点的节点。实际上，is_leaf 的默认值不包括tensordict和tensorclass实例作为叶子。

  另请参阅

  请参见is_leaf_nontensor() 和 default_is_leaf()。

示例

>>> data = TensorDict({"a": 1, ("b", "c"): 2, ("e", "f", "g"): 3}, batch_size=[])
>>> data.flatten_keys(separator=" - ")
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False),
        b - c: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False),
        e - f - g: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)

此方法和unflatten_keys()在处理state-dicts时特别有用，因为它们使得能够无缝地将扁平字典转换为模仿模型结构的“数据结构”。

示例

>>> model = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(3 ,4))
>>> ddp_model = torch.ao.quantization.QuantWrapper(model)
>>> state_dict = TensorDict(ddp_model.state_dict(), batch_size=[]).unflatten_keys(".")
>>> print(state_dict)
TensorDict(
    fields={
        module: TensorDict(
            fields={
                0: TensorDict(
                    fields={
                        bias: Tensor(shape=torch.Size([4]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                        weight: Tensor(shape=torch.Size([4, 3]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
                    batch_size=torch.Size([]),
                    device=None,
                    is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> model_state_dict = state_dict.get("module")
>>> print(model_state_dict)
TensorDict(
    fields={
        0: TensorDict(
            fields={
                bias: Tensor(shape=torch.Size([4]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                weight: Tensor(shape=torch.Size([4, 3]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> model.load_state_dict(dict(model_state_dict.flatten_keys(".")))

float()

将所有张量转换为torch.float。

float16()

将所有张量转换为torch.float16。

float32()

将所有张量转换为torch.float32。

float64()

将所有张量转换为torch.float64。

floor() → T

计算TensorDict中每个元素的floor()值。

floor_() → T

就地计算TensorDict中每个元素的floor()值。

frac() → T

计算TensorDict中每个元素的frac()值。

frac_() → T

就地计算TensorDict中每个元素的frac()值。

classmethod from_any(obj, *, auto_batch_size: bool = False, batch_dims: Optional[int] = None, device: Optional[device] = None, batch_size: Optional[Size] = None)

递归地将任何对象转换为TensorDict。

注意

from_any 比常规的TensorDict构造函数限制更少。它可以使用自定义的启发式方法将数据结构（如dataclasses或tuples）转换为tensordict。此方法可能会产生一些额外的开销，并且在映射策略方面涉及更多主观的选择。

注意

此方法递归地将输入对象转换为TensorDict。如果对象已经是TensorDict（或任何类似的张量集合对象），则将按原样返回。

参数:

obj – 要转换的对象。

关键字参数:

• auto_batch_size (bool, optional) – 如果为True，则将自动计算并应用于结果TensorDict的batch size。默认为False。

• batch_dims (int, optional) – 如果auto_batch_size为True，则定义输出tensordict应具有的维度数。默认为None（每个级别的完整batch size）。

• device (torch.device, optional) – 将创建TensorDict的设备。

• batch_size (torch.Size, optional) – TensorDict的batch size。与auto_batch_size互斥。

返回:

输入对象的TensorDict表示。

支持的对象

• 通过from_dataclass()处理的Dataclasses（dataclasses将被转换为TensorDict实例，而不是tensorclasses）。

• 通过from_namedtuple()处理的Namedtuples。

• 通过from_dict()处理的Dictionaries。

• 通过from_tuple()处理的Tuples。

• 通过from_struct_array()处理的NumPy的结构化数组。

• 通过from_h5()处理的HDF5对象。

classmethod from_dataclass(dataclass, *, dest_cls: Optional[Type] = None, auto_batch_size: bool = False, batch_dims: Optional[int] = None, as_tensorclass: bool = False, device: Optional[device] = None, batch_size: Optional[Size] = None)

将dataclass转换为TensorDict实例。

参数:

dataclass – 要转换的dataclass实例。

关键字参数:

• dest_cls (tensorclass, optional) – 用于映射数据的tensorclass类型。如果未提供，则创建一个新类。如果obj是类型或as_tensorclass为False，则无效。

• auto_batch_size (bool, optional) – 如果为True，则自动确定并应用batch size到生成的TensorDict。默认为False。

• batch_dims (int, optional) – 如果auto_batch_size为True，则定义输出tensordict应具有的维度数。默认为None（每个级别的完整batch size）。

• as_tensorclass (bool, optional) – 如果为True，则将转换委托给自由函数from_dataclass()，并返回一个tensor兼容的类（tensorclass()）或实例，而不是TensorDict。默认为False。

• device (torch.device, optional) – 将创建TensorDict的设备。默认为None。

• batch_size (torch.Size, optional) – TensorDict的batch size。默认为None。

返回:

根据提供的dataclass派生的TensorDict实例，除非as_tensorclass为True，在这种情况下，将返回tensor兼容的类或实例。

抛出:

TypeError – 如果提供的输入不是dataclass实例。

警告

此方法与自由函数from_dataclass不同，并且有不同的目的。自由函数返回tensor兼容的类或实例，而此方法返回TensorDict实例。

classmethod from_dict(input_dict, filename, *, auto_batch_size: bool = False, batch_size=None, device=None, **kwargs)

将字典或TensorDict转换为h5文件。

参数:

• input_dict (dict, TensorDict or compatible) – 要存储为h5的数据。

• filename (str 或 path) – h5 文件的路径。

关键字参数:

• auto_batch_size (bool, optional) – 如果为True，则将自动计算并应用于结果TensorDict的batch size。默认为False。

• batch_size (tensordict batch-size, optional) – 如果提供，则为tensordict的batch size。如果未提供，则从输入结构（如果存在）收集batch size或自动确定。

• device (torch.device or compatible, optional) – 预期张量返回时的设备。默认为None（默认在cpu上）。

• **kwargs – 传递给 h5py.File.create_dataset() 的其他参数。

返回:

指向新创建文件的 PersitentTensorDict 实例。

from_dict_instance(input_dict, *, auto_batch_size: Optional[bool] = None, batch_size=None, device=None, batch_dims=None, names=None)

from_dict() 的实例方法版本。

与from_dict()不同，此方法将尝试保留现有树中的tensordict类型（对于任何现有叶子）。

示例

>>> from tensordict import TensorDict, tensorclass
>>> import torch
>>>
>>> @tensorclass
>>> class MyClass:
...     x: torch.Tensor
...     y: int
>>>
>>> td = TensorDict({"a": torch.randn(()), "b": MyClass(x=torch.zeros(()), y=1)})
>>> print(td.from_dict_instance(td.to_dict()))
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: MyClass(
            x=Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
            y=Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False),
            batch_size=torch.Size([]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> print(td.from_dict(td.to_dict()))
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                x: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                y: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)

classmethod from_h5(filename, *, mode='r', batch_size: torch.size | None = None)

从 h5 文件创建 PersistentTensorDict。

此函数将自动确定每个嵌套tensordict的batch size（除非提供了batch_size）。

参数:

filename (str) – h5 文件的路径。

关键字参数:

• mode (str, 可选) – 读取模式。默认为 "r"。

• batch_size (torch.Size, optional) – TensorDict的batch size。默认为None（自动确定batch size）。

返回:

输入 h5 文件的 PersistentTensorDict 表示。

示例

>>> ptd = PersistentTensorDict.from_h5("path/to/file.h5")
>>> print(ptd)
PersistentTensorDict(
    fields={
        key1: Tensor(shape=torch.Size([3]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        key2: Tensor(shape=torch.Size([3]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)

classmethod from_module(module, as_module: bool = False, lock: bool = True, use_state_dict: bool = False)

将模块的参数和缓冲区复制到 tensordict 中。

参数:

• module (nn.Module) – 要从中获取参数的模块。

• as_module (bool, optional) – 如果为True，则将返回TensorDictParams实例，该实例可用于在torch.nn.Module中存储参数。默认为False。

• lock (bool, optional) – 如果为True，则结果tensordict将被锁定。默认为True。

• use_state_dict (bool, optional) –

  如果为True，则将使用模块的state-dict，并将其解压为具有模型树结构的TensorDict。默认为False。

  注意

  这在使用 state-dict hook 时尤其有用。

示例

>>> from torch import nn
>>> module = nn.TransformerDecoder(
...     decoder_layer=nn.TransformerDecoderLayer(nhead=4, d_model=4),
...     num_layers=1
... )
>>> params = TensorDict.from_module(module)
>>> print(params["layers", "0", "linear1"])
TensorDict(
    fields={
        bias: Parameter(shape=torch.Size([2048]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        weight: Parameter(shape=torch.Size([2048, 4]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)

classmethod from_modules(*modules, as_module: bool = False, lock: bool = True, use_state_dict: bool = False, lazy_stack: bool = False, expand_identical: bool = False)

为 vmap 的 ensemable 学习/特征期望应用检索多个模块的参数。

参数:

modules (sequence of nn.Module) – 用于获取参数的模块。如果模块的结构不同，则需要lazy stack（请参阅下面的lazy_stack参数）。

关键字参数:

• as_module (bool, optional) – if True, a TensorDictParams 实例将被返回，可用于在 torch.nn.Module 中存储参数。默认为 False。

• lock (bool, optional) – if True, resulting tensordict 将被锁定。默认为 True。

• use_state_dict (bool, optional) –

  如果为True，则将使用模块的state-dict，并将其解压为具有模型树结构的TensorDict。默认为False。

  注意

  这在使用 state-dict hook 时尤其有用。

• lazy_stack (bool, optional) –

  是否密集堆叠或懒惰堆叠参数。默认为 False（密集堆叠）。

  注意

  lazy_stack 和 as_module 是互斥的特性。

  警告

  lazy 和 non-lazy 输出之间有一个关键区别：non-lazy 输出将使用所需的批次大小重新实例化参数，而 lazy_stack 将仅表示参数的惰性堆叠。这意味着，当 lazy_stack=True 时，原始参数可以安全地传递给优化器，而当 lazy_stack 设置为 True 时，则需要传递新参数。

  警告

  虽然使用 lazy stack 来保留原始参数引用可能很诱人，但请记住，每次调用 get() 时，lazy stack 都会执行堆叠。这将需要内存（参数大小的 N 倍，如果构建了图，则更多）和计算时间。这也意味着优化器将包含更多参数，并且像 step() 或 zero_grad() 这样的操作执行起来会更慢。总的来说，lazy_stack 应保留用于极少数用例。

• expand_identical (bool, optional) – if True 且相同参数（相同标识）被堆叠到自身，则返回该参数的扩展版本。当 lazy_stack=True 时，将忽略此参数。

示例

>>> from torch import nn
>>> from tensordict import TensorDict
>>> torch.manual_seed(0)
>>> empty_module = nn.Linear(3, 4, device="meta")
>>> n_models = 2
>>> modules = [nn.Linear(3, 4) for _ in range(n_models)]
>>> params = TensorDict.from_modules(*modules)
>>> print(params)
TensorDict(
    fields={
        bias: Parameter(shape=torch.Size([2, 4]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        weight: Parameter(shape=torch.Size([2, 4, 3]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([2]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> # example of batch execution
>>> def exec_module(params, x):
...     with params.to_module(empty_module):
...         return empty_module(x)
>>> x = torch.randn(3)
>>> y = torch.vmap(exec_module, (0, None))(params, x)
>>> assert y.shape == (n_models, 4)
>>> # since lazy_stack = False, backprop leaves the original params untouched
>>> y.sum().backward()
>>> assert params["weight"].grad.norm() > 0
>>> assert modules[0].weight.grad is None

当 lazy_stack=True 时，情况略有不同

>>> params = TensorDict.from_modules(*modules, lazy_stack=True)
>>> print(params)
LazyStackedTensorDict(
    fields={
        bias: Tensor(shape=torch.Size([2, 4]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        weight: Tensor(shape=torch.Size([2, 4, 3]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
    exclusive_fields={
    },
    batch_size=torch.Size([2]),
    device=None,
    is_shared=False,
    stack_dim=0)
>>> # example of batch execution
>>> y = torch.vmap(exec_module, (0, None))(params, x)
>>> assert y.shape == (n_models, 4)
>>> y.sum().backward()
>>> assert modules[0].weight.grad is not None

classmethod from_namedtuple(named_tuple, *, auto_batch_size: bool = False, batch_dims: Optional[int] = None, device: Optional[device] = None, batch_size: Optional[Size] = None)

递归地将命名元组转换为 TensorDict。

参数:

named_tuple – 要转换的命名元组实例。

关键字参数:

• auto_batch_size (bool, optional) – 如果为True，则将自动计算并应用于结果TensorDict的batch size。默认为False。

• batch_dims (int, optional) – 如果auto_batch_size为True，则定义输出tensordict应具有的维度数。默认为None（每个级别的完整batch size）。

• device (torch.device, optional) – 将创建TensorDict的设备。默认为None。

• batch_size (torch.Size, optional) – TensorDict的batch size。默认为None。

返回:

输入命名元组的 TensorDict 表示。

示例

>>> from tensordict import TensorDict
>>> import torch
>>> data = TensorDict({
...     "a_tensor": torch.zeros((3)),
...     "nested": {"a_tensor": torch.zeros((3)), "a_string": "zero!"}}, [3])
>>> nt = data.to_namedtuple()
>>> print(nt)
GenericDict(a_tensor=tensor([0., 0., 0.]), nested=GenericDict(a_tensor=tensor([0., 0., 0.]), a_string='zero!'))
>>> TensorDict.from_namedtuple(nt, auto_batch_size=True)
TensorDict(
    fields={
        a_tensor: Tensor(shape=torch.Size([3]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        nested: TensorDict(
            fields={
                a_string: NonTensorData(data=zero!, batch_size=torch.Size([3]), device=None),
                a_tensor: Tensor(shape=torch.Size([3]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([3]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([3]),
    device=None,
    is_shared=False)

classmethod from_pytree(pytree, *, batch_size: Optional[Size] = None, auto_batch_size: bool = False, batch_dims: Optional[int] = None)

将 pytree 转换为 TensorDict 实例。

此方法旨在尽可能保留 pytree 的嵌套结构。

其他非张量键将被添加，以跟踪每个级别的标识，从而提供内置的 pytree 到 tensordict 的双射转换 API。

当前接受的类包括列表、元组、命名元组和字典。

注意

对于字典，非 NestedKey 键被单独注册为 NonTensorData 实例。

注意

可转换为张量类型（如 int、float 或 np.ndarray）将被转换为 torch.Tensor 实例。请注意，此转换是满射的：将 tensordict 转换回 pytree 将无法恢复原始类型。

示例

>>> # Create a pytree with tensor leaves, and one "weird"-looking dict key
>>> class WeirdLookingClass:
...     pass
...
>>> weird_key = WeirdLookingClass()
>>> # Make a pytree with tuple, lists, dict and namedtuple
>>> pytree = (
...     [torch.randint(10, (3,)), torch.zeros(2)],
...     {
...         "tensor": torch.randn(
...             2,
...         ),
...         "td": TensorDict({"one": 1}),
...         weird_key: torch.randint(10, (2,)),
...         "list": [1, 2, 3],
...     },
...     {"named_tuple": TensorDict({"two": torch.ones(1) * 2}).to_namedtuple()},
... )
>>> # Build a TensorDict from that pytree
>>> td = TensorDict.from_pytree(pytree)
>>> # Recover the pytree
>>> pytree_recon = td.to_pytree()
>>> # Check that the leaves match
>>> def check(v1, v2):
>>>     assert (v1 == v2).all()
>>>
>>> torch.utils._pytree.tree_map(check, pytree, pytree_recon)
>>> assert weird_key in pytree_recon[1]

classmethod from_remote_init(src: int, group: 'ProcessGroup' | None = None, device: torch.device | None = None) → T

从远程发送的元数据创建新的 tensordict 实例。

此类方法接收由 init_remote 发送的元数据，创建具有匹配形状和 dtype 的新 tensordict，然后异步接收实际的 tensordict 内容。

参数:

• src (int) – 发送元数据的源进程的秩。

• group ("ProcessGroup", optional) – 要使用的进程组。默认为 None。

• device (torch.device, optional) – 用于张量操作的设备。默认为 None。

返回:

使用接收到的元数据和内容初始化的新 tensordict 实例。

返回类型:

TensorDict

另请参阅

发送进程应已调用 ~.init_remote 来发送元数据和内容。

classmethod from_struct_array(struct_array: ndarray, *, auto_batch_size: bool = False, batch_dims: Optional[int] = None, device: Optional[device] = None, batch_size: Optional[Size] = None) → T

将结构化 numpy 数组转换为 TensorDict。

生成的 TensorDict 将与 numpy 数组共享相同的内存内容（这是一次零拷贝操作）。原地更改结构化 numpy 数组的值会影响 TensorDict 的内容。

注意

此方法执行零拷贝操作，这意味着生成的 TensorDict 将与输入的 numpy 数组共享相同的内存内容。因此，原地更改 numpy 数组的值会影响 TensorDict 的内容。

参数:

struct_array (np.ndarray) – 要转换的结构化 numpy 数组。

关键字参数:

• auto_batch_size (bool, optional) – If True, batch size 将被自动计算。默认为 False。

• batch_dims (int, optional) – 如果auto_batch_size为True，则定义输出tensordict应具有的维度数。默认为None（每个级别的完整batch size）。

• device (torch.device, optional) –

  将创建 TensorDict 的设备。默认为 None。

  注意

  更改设备（即，指定与 None 或 "cpu" 不同的任何设备）将传输数据，从而导致返回数据的内存位置发生变化。

• batch_size (torch.Size, optional) – TensorDict 的批次大小。默认为 None。

返回:

输入的结构化 numpy 数组的 TensorDict 表示。

示例

>>> x = np.array(
...     [("Rex", 9, 81.0), ("Fido", 3, 27.0)],
...     dtype=[("name", "U10"), ("age", "i4"), ("weight", "f4")],
... )
>>> td = TensorDict.from_struct_array(x)
>>> x_recon = td.to_struct_array()
>>> assert (x_recon == x).all()
>>> assert x_recon.shape == x.shape
>>> # Try modifying x age field and check effect on td
>>> x["age"] += 1
>>> assert (td["age"] == np.array([10, 4])).all()

classmethod from_tuple(obj, *, auto_batch_size: bool = False, batch_dims: Optional[int] = None, device: Optional[device] = None, batch_size: Optional[Size] = None)

将元组转换为 TensorDict。

参数:

obj – 要转换的元组实例。

关键字参数:

• auto_batch_size (bool, optional) – If True, batch size 将被自动计算。默认为 False。

• batch_dims (int, optional) – 如果auto_batch_size为True，则定义输出tensordict应具有的维度数。默认为None（每个级别的完整batch size）。

• device (torch.device, optional) – 将创建TensorDict的设备。默认为None。

• batch_size (torch.Size, optional) – TensorDict的batch size。默认为None。

返回:

输入的元组的 TensorDict 表示。

示例

>>> my_tuple = (1, 2, 3)
>>> td = TensorDict.from_tuple(my_tuple)
>>> print(td)
TensorDict(
    fields={
        0: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False),
        1: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False),
        2: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)

classmethod fromkeys(keys: List[NestedKey], value: Any = 0)

从键列表和单个值创建 tensordict。

参数:

• keys (list of NestedKey) – 指定新字典键的可迭代对象。

• value (compatible type, optional) – 所有键的值。默认为 0。

gather(dim: int, index: Tensor, out: Optional[T] = None) → T

沿由 dim 指定的轴收集值。

参数:

• dim (int) – 要收集元素的维度

• index (torch.Tensor) – 一个长张量，其维数与 tensordict 的维数匹配，只有其中一个维数在两者之间有所不同（即收集维度）。其元素指的是沿所需维度收集的索引。

• out (TensorDictBase, optional) – 目标 tensordict。它必须与索引具有相同的形状。

示例

>>> td = TensorDict(
...     {"a": torch.randn(3, 4, 5),
...      "b": TensorDict({"c": torch.zeros(3, 4, 5)}, [3, 4, 5])},
...     [3, 4])
>>> index = torch.randint(4, (3, 2))
>>> td_gather = td.gather(dim=1, index=index)
>>> print(td_gather)
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([3, 2, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([3, 2, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([3, 2, 5]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([3, 2]),
    device=None,
    is_shared=False)

Gather 保留维度名称。

示例

>>> td.names = ["a", "b"]
>>> td_gather = td.gather(dim=1, index=index)
>>> td_gather.names
["a", "b"]

gather_and_stack(dst: int, group: 'torch.distributed.ProcessGroup' | None = None) → T | None

从各个工作节点收集 tensordicts 并将它们堆叠到目标节点上的 self 中。

参数:

• dst (int) – 目标工作进程的 rank，将在其上调用 gather_and_stack()。

• group (torch.distributed.ProcessGroup, optional) – 如果设置，将使用指定的进程组进行通信。否则，将使用默认进程组。默认为 None。

示例

>>> from torch import multiprocessing as mp
>>> from tensordict import TensorDict
>>> import torch
>>>
>>> def client():
...     torch.distributed.init_process_group(
...         "gloo",
...         rank=1,
...         world_size=2,
...         init_method=f"tcp://:10003",
...     )
...     # Create a single tensordict to be sent to server
...     td = TensorDict(
...         {("a", "b"): torch.randn(2),
...          "c": torch.randn(2)}, [2]
...     )
...     td.gather_and_stack(0)
...
>>> def server():
...     torch.distributed.init_process_group(
...         "gloo",
...         rank=0,
...         world_size=2,
...         init_method=f"tcp://:10003",
...     )
...     # Creates the destination tensordict on server.
...     # The first dim must be equal to world_size-1
...     td = TensorDict(
...         {("a", "b"): torch.zeros(2),
...          "c": torch.zeros(2)}, [2]
...     ).expand(1, 2).contiguous()
...     td.gather_and_stack(0)
...     assert td["a", "b"] != 0
...     print("yuppie")
...
>>> if __name__ == "__main__":
...     mp.set_start_method("spawn")
...
...     main_worker = mp.Process(target=server)
...     secondary_worker = mp.Process(target=client)
...
...     main_worker.start()
...     secondary_worker.start()
...
...     main_worker.join()
...     secondary_worker.join()

get(key: NestedKey, *args, **kwargs) → Tensor

获取输入键对应的存储值。

参数:

• key (str, tuple of str) – 要查询的键。如果为 str 元组，则等同于链式调用 getattr。

• default –

  如果 tensordict 中找不到该键，则返回默认值。默认为 None。

  警告

  以前，如果 tensordict 中不存在键且未传递默认值，则会引发 KeyError。从 v0.7 开始，此行为已更改，改为返回 None 值（与 dict.get 行为一致）。要采用旧行为，请设置环境变量 export TD_GET_DEFAULTS_TO_NONE=’0’ 或调用 :func`~tensordict.set_get_defaults_to_none(False)`。

注意

在处理不规则张量时，可以将关键字参数传递给 get()。有关完整概述，请参阅 get()。

示例

>>> td = TensorDict({"x": 1}, batch_size=[])
>>> td.get("x")
tensor(1)
>>> td.get("y")
None

get_at(key: NestedKey, idx: Union[None, int, slice, str, Tensor, List[Any], Tuple[Any, ...]], default: Tensor = _NoDefault.ZERO) → Tensor

从键 key 在索引 idx 处获取 tensordict 的值。

参数:

• key (str, tuple of str) – 要检索的键。

• index (int, slice, torch.Tensor, iterable) – 张量的索引。

• default (torch.Tensor) – 如果 tensordict 中不存在该键，则返回的默认值。

返回:

索引的张量。

示例

>>> td = TensorDict({"x": torch.arange(3)}, batch_size=[])
>>> td.get_at("x", index=1)
tensor(1)

get_item_shape(key: NestedKey)

返回条目的形状，可能避免重新调用 get()。

get_non_tensor(key: NestedKey, default=_NoDefault.ZERO)

获取非张量值（如果存在），或者在找不到非张量值时返回 default。

此方法对张量/TensorDict 值具有鲁棒性，这意味着如果收集到的值是常规张量，它也会被返回（尽管此方法带有一些开销，不应超出其自然范围使用）。

有关如何在 tensordict 中设置非张量值的更多信息，请参阅 set_non_tensor()。

参数:

• key (NestedKey) – 非张量数据的存储位置。

• default (Any, optional) – 找不到键时要返回的值。

返回: tensordict.tensorclass.NonTensorData 的内容，

或者，如果条目未找到，则为与 key 对应的条目（如果它不是 tensordict.tensorclass.NonTensorData）。

示例

>>> data = TensorDict({}, batch_size=[])
>>> data.set_non_tensor(("nested", "the string"), "a string!")
>>> assert data.get_non_tensor(("nested", "the string")) == "a string!"
>>> # regular `get` works but returns a NonTensorData object
>>> data.get(("nested", "the string"))
NonTensorData(
    data='a string!',
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)

property grad

返回一个 tensordict，其中包含叶子张量的 .grad 属性。

half()

将所有张量转换为 torch.half。

init_remote(dst: int, group: 'ProcessGroup' | None = None, device: torch.device | None = None)

通过发送元数据和内容来初始化远程 tensordict。

此方法将当前 tensordict 的元数据（形状、dtype 等）发送到指定的目标 rank（dst）。

然后异步发送实际的 tensordict 内容。

参数:

• dst (int) – 目标进程的 rank。

• group ("ProcessGroup", optional) – 要使用的进程组。默认为 None。

• device (torch.device, optional) – 用于张量操作的设备。默认为 None。

另请参阅

接收进程应调用 ~.from_remote_init 或等效方法来接收并基于发送的元数据初始化新的 tensordict。

示例

>>> import os
>>> import torch
>>> import torch.distributed as dist
>>> from tensordict import TensorDict, MemoryMappedTensor
>>> import multiprocessing as mp
>>>
>>> def server(queue):
...     # Set environment variables for distributed communication
...     os.environ["MASTER_ADDR"] = "localhost"
...     os.environ["MASTER_PORT"] = "29505"
...
...     # Initialize the distributed backend
...     dist.init_process_group("gloo", rank=0, world_size=2)
...
...     # Create a sample tensordict
...     td = (
...         TensorDict(
...             {
...                 ("a", "b"): torch.ones(2),
...                 "c": torch.ones(2),
...                 ("d", "e", "f"): MemoryMappedTensor.from_tensor(torch.ones(2, 2)),
...             },
...             [2],
...         )
...         .expand(1, 2)
...         .contiguous()
...     )
...
...     # Send the tensordict metadata and content to the client
...     td.init_remote(dst=1)
...
>>> def client(queue):
...     # Set environment variables for distributed communication
...     os.environ["MASTER_ADDR"] = "localhost"
...     os.environ["MASTER_PORT"] = "29505"
...
...     # Initialize the distributed backend
...     dist.init_process_group("gloo", rank=1, world_size=2)
...
...     # Receive the tensordict metadata and content from the server
...     received_td = TensorDict.from_remote_init(src=0)
...
...     # Verify that the received tensordict matches the expected structure and values
...     assert set(received_td.keys()) == {"a", "c", "d"}
...     assert (received_td == 1).all()
...
...     # Signal that the test has completed successfully
...     queue.put("yuppie")
>>>
>>> if __name__ == "__main__":
...     queue = mp.Queue(1)
...
...     # Create and start the server and client processes
...     main_worker = mp.Process(target=server, args=(queue,))
...     secondary_worker = mp.Process(target=client, args=(queue,))
...
...     main_worker.start()
...     secondary_worker.start()
...
...     try:
...         out = queue.get(timeout=10)  # Wait for the signal with a timeout
...         print(out)  # Should print "yuppie"
...     finally:
...         queue.close()
...         main_worker.join(timeout=10)
...         secondary_worker.join(timeout=10)

int()

将所有张量转换为 torch.int。

int16()

将所有张量转换为 torch.int16。

int32()

将所有张量转换为 torch.int32。

int64()

将所有张量转换为 torch.int64。

int8()

将所有张量转换为 torch.int8。

irecv(src: int, *, group: 'torch.distributed.ProcessGroup' | None = None, return_premature: bool = False, init_tag: int = 0, pseudo_rand: bool = False) → tuple[int, list[torch.Future]] | list[torch.Future] | None

异步接收 tensordict 的内容并用其更新内容。

请参考 isend() 方法中的示例以获取上下文。

参数:

src (int) – 源工作进程的 rank。

关键字参数:

• group (torch.distributed.ProcessGroup, optional) – 如果设置，将使用指定的进程组进行通信。否则，将使用默认进程组。默认为 None。

• return_premature (bool) – if True, 返回一个 futures 列表，直到 tensordict 更新。默认为 False，即等待更新在调用内部完成。

• init_tag (int) – 源工作进程使用的 init_tag。

• pseudo_rand (bool) – if True, 标签序列将是伪随机的，允许从不同节点发送多个数据而不会重叠。请注意，这些伪随机数的生成成本很高（每个数字 1e-5 秒），这意味着它可能会减慢算法的运行速度。此值必须与传递给 isend() 的值匹配。默认为 False。

返回:

如果 return_premature=True，则返回一个未来列表以等待直到 tensordict 更新。

直到 tensordict 被更新。

is_consolidated()

检查 TensorDict 是否具有合并的存储。

is_contiguous()

返回一个布尔值，指示所有张量是否是连续的。

is_empty() → bool

检查 tensordict 是否包含任何叶子。

is_memmap() → bool

检查 tensordict 是否为内存映射。

如果 TensorDict 实例是内存映射的，它将被锁定（条目不能重命名、删除或添加）。如果 TensorDict 是使用所有内存映射的张量创建的，这并不意味着 is_memmap 将返回 True（因为新张量可能内存映射，也可能不内存映射）。只有当调用 tensordict.memmap_() 时，tensordict 才会被视为内存映射。

对于 CUDA 设备上的 tensordict，这始终为 True。

is_shared() → bool

检查 tensordict 是否在共享内存中。

如果 TensorDict 实例在共享内存中，它将被锁定（条目不能重命名、删除或添加）。如果 TensorDict 是使用所有共享内存中的张量创建的，这并不意味着 is_shared 将返回 True（因为新张量可能在共享内存中，也可能不在共享内存中）。只有当调用 tensordict.share_memory_() 或将 tensordict 放置在内容默认共享的设备上（例如 "cuda"）时，tensordict 才会被视为在共享内存中。

对于 CUDA 设备上的 tensordict，这始终为 True。

isend(dst: int, *, group: 'torch.distributed.ProcessGroup' | None = None, init_tag: int = 0, pseudo_rand: bool = False, return_early: bool = False) → int | List['Work']

异步发送 tensordict 的内容。

参数:

dst (int) – 应将内容发送到的目标工作进程的 rank。

关键字参数:

• group (torch.distributed.ProcessGroup, optional) – 如果设置，将使用指定的进程组进行通信。否则，将使用默认进程组。默认为 None。

• init_tag (int) – 用于标记张量的初始标签。注意，这将根据 TensorDict 中包含的张量数量进行递增。

• pseudo_rand (bool) – if True, 标签序列将是伪随机的，允许从不同节点发送多个数据而不会重叠。请注意，这些伪随机数的生成成本很高（每个数字 1e-5 秒），这意味着它可能会减慢算法的运行速度。默认为 False。

• return_early (bool, optional) – if True, 将返回一个 futures 列表而不是最后一个发送的张量的标签。默认为 False。

示例

>>> import torch
>>> from tensordict import TensorDict
>>> from torch import multiprocessing as mp
>>> def client():
...     torch.distributed.init_process_group(
...         "gloo",
...         rank=1,
...         world_size=2,
...         init_method=f"tcp://:10003",
...     )
...
...     td = TensorDict(
...         {
...             ("a", "b"): torch.randn(2),
...             "c": torch.randn(2, 3),
...             "_": torch.ones(2, 1, 5),
...         },
...         [2],
...     )
...     td.isend(0)
...
>>>
>>> def server(queue, return_premature=True):
...     torch.distributed.init_process_group(
...         "gloo",
...         rank=0,
...         world_size=2,
...         init_method=f"tcp://:10003",
...     )
...     td = TensorDict(
...         {
...             ("a", "b"): torch.zeros(2),
...             "c": torch.zeros(2, 3),
...             "_": torch.zeros(2, 1, 5),
...         },
...         [2],
...     )
...     out = td.irecv(1, return_premature=return_premature)
...     if return_premature:
...         for fut in out:
...             fut.wait()
...     assert (td != 0).all()
...     queue.put("yuppie")
...
>>>
>>> if __name__ == "__main__":
...     queue = mp.Queue(1)
...     main_worker = mp.Process(
...         target=server,
...         args=(queue, )
...         )
...     secondary_worker = mp.Process(target=client)
...
...     main_worker.start()
...     secondary_worker.start()
...     out = queue.get(timeout=10)
...     assert out == "yuppie"
...     main_worker.join()
...     secondary_worker.join()

isfinite() → T

返回一个新的 tensordict，其中包含表示每个元素是否为有限值的布尔元素。

实数值在非 NaN、负无穷或无穷大时是有限的。复数值在其实部和虚部都有限时是有限的。

isnan() → T

返回一个新的 tensordict，其中包含表示输入中每个元素是否为 NaN 的布尔元素。

当复数的实部和/或虚部为 NaN 时，复数值被视为 NaN。

isneginf() → T

测试输入中的每个元素是否为负无穷。

isposinf() → T

测试输入中的每个元素是否为负无穷。

isreal() → T

返回一个新的 tensordict，其中包含布尔值元素，表示输入中的每个元素是否为实值。

items(include_nested: bool = False, leaves_only: bool = False, is_leaf=None, *, sort: bool = False) → Iterator[tuple[str, torch.Tensor]]

返回 tensordict 的键值对生成器。

参数:

• include_nested (bool, optional) – if True, nested values 将被返回。默认为 False。

• leaves_only (bool, optional) – if False, only leaves 将被返回。默认为 False。

• is_leaf (callable, optional) –

  一个作用于类类型的可调用对象，返回一个布尔值，指示该类是否应被视为叶子节点。

  注意

  is_leaf 的目的是不是阻止递归调用嵌套的tensordicts，而是为了在leaves_only=True时过滤某些类型。即使is_leaf(cls)返回True，如果include_nested=True，tensordict的嵌套结构仍将被遍历。换句话说，is_leaf 不控制递归深度，而是提供一种在leaves_only=True时过滤结果中某些类型的方法。这意味着树中的一个节点既可以是叶子也可以是具有子节点的节点。实际上，is_leaf 的默认值不包括tensordict和tensorclass实例作为叶子。

  另请参阅

  请参见is_leaf_nontensor() 和 default_is_leaf()。

关键字参数:

sort (bool, optional) – keys 是否应排序。对于嵌套键，键根据其连接的名称进行排序（即 ("a", "key") 在排序时将被计为 "a.key"）。请注意，在处理大型 tensordicts 时，排序可能会产生显著的开销。默认为 False。

keys(include_nested: bool = False, leaves_only: bool = False, is_leaf: Optional[Callable[[Type], bool]] = None, *, sort: bool = False) → _PersistentTDKeysView

返回 tensordict 键的生成器。

警告

TensorDict 的 keys() 方法返回键的惰性视图。如果查询了 keys 但未迭代，然后修改了 tensordict，稍后迭代 keys 将返回新的键配置。

参数:

• include_nested (bool, optional) – if True, nested values 将被返回。默认为 False。

• leaves_only (bool, optional) – if False, only leaves 将被返回。默认为 False。

• is_leaf (callable, optional) –

  一个作用于类类型的可调用对象，返回一个布尔值，指示该类是否应被视为叶子节点。

  注意

  is_leaf 的目的是不是阻止递归调用嵌套的tensordicts，而是为了在leaves_only=True时过滤某些类型。即使is_leaf(cls)返回True，如果include_nested=True，tensordict的嵌套结构仍将被遍历。换句话说，is_leaf 不控制递归深度，而是提供一种在leaves_only=True时过滤结果中某些类型的方法。这意味着树中的一个节点既可以是叶子也可以是具有子节点的节点。实际上，is_leaf 的默认值不包括tensordict和tensorclass实例作为叶子。

  另请参阅

  请参见is_leaf_nontensor() 和 default_is_leaf()。

关键字参数:

sort (bool, optional) – keys 是否应排序。对于嵌套键，键根据其连接的名称进行排序（即 ("a", "key") 在排序时将被计为 "a.key"）。请注意，在处理大型 tensordicts 时，排序可能会产生显著的开销。默认为 False。

示例

>>> from tensordict import TensorDict
>>> data = TensorDict({"0": 0, "1": {"2": 2}}, batch_size=[])
>>> data.keys()
['0', '1']
>>> list(data.keys(leaves_only=True))
['0']
>>> list(data.keys(include_nested=True, leaves_only=True))
['0', '1', ('1', '2')]

classmethod lazy_stack(input, dim: int = 0, *, out=None, **kwargs)

创建 TensorDicts 的懒惰堆叠。

有关详细信息，请参阅 lazy_stack()。

lerp(end: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor, weight: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor | float)

对两个张量 start（由 self 提供）和 end 进行线性插值，基于标量或张量 weight。

\[\text{out}_i = \text{start}_i + \text{weight}_i \times (\text{end}_i - \text{start}_i)\]

start 和 end 的形状必须是可广播的。如果 weight 是张量，那么 weight、start 和 end 的形状必须是可广播的。

参数:

• end (TensorDict) – 包含结束点的 tensordict。

• weight (TensorDict, tensor or float) – 插值公式的权重。

lerp_(end: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor | float, weight: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor | float)

lerp() 的原地版本。

lgamma() → T

计算 TensorDict 中每个元素的 lgamma() 值。

lgamma_() → T

原地计算 TensorDict 中每个元素的 lgamma() 值。

classmethod load(prefix: str | pathlib.Path, *args, **kwargs) → T

从磁盘加载 tensordict。

此类方法是 load_memmap() 的代理。

load_(prefix: str | pathlib.Path, *args, **kwargs)

在当前 tensordict 中从磁盘加载 tensordict。

此类方法是 load_memmap_() 的代理。

classmethod load_memmap(prefix: str | pathlib.Path, device: Optional[device] = None, non_blocking: bool = False, *, out: Optional[TensorDictBase] = None) → T

从磁盘加载内存映射的 tensordict。

参数:

• prefix (str or Path to folder) – 要从中获取已保存 tensordict 的文件夹路径。

• device (torch.device or equivalent, optional) – If provided, the data will be asynchronously cast to that device. Supports “meta” device, in which case the data isn’t loaded but a set of empty “meta” tensors are created. This is useful to get a sense of the total model size and structure without actually opening any file.

• non_blocking (bool, optional) – if True, synchronize won’t be called after loading tensors on device. Defaults to False.

• out (TensorDictBase, optional) – optional tensordict where the data should be written.

示例

>>> from tensordict import TensorDict
>>> td = TensorDict.fromkeys(["a", "b", "c", ("nested", "e")], 0)
>>> td.memmap("./saved_td")
>>> td_load = TensorDict.load_memmap("./saved_td")
>>> assert (td == td_load).all()

此方法还允许加载嵌套的 tensordicts。

示例

>>> nested = TensorDict.load_memmap("./saved_td/nested")
>>> assert nested["e"] == 0

tensordict 也可以在“meta”设备上加载，或者作为假张量加载。

示例

>>> import tempfile
>>> td = TensorDict({"a": torch.zeros(()), "b": {"c": torch.zeros(())}})
>>> with tempfile.TemporaryDirectory() as path:
...     td.save(path)
...     td_load = TensorDict.load_memmap(path, device="meta")
...     print("meta:", td_load)
...     from torch._subclasses import FakeTensorMode
...     with FakeTensorMode():
...         td_load = TensorDict.load_memmap(path)
...         print("fake:", td_load)
meta: TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([]), device=meta, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([]), device=meta, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=meta,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=meta,
    is_shared=False)
fake: TensorDict(
    fields={
        a: FakeTensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: FakeTensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=cpu,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=cpu,
    is_shared=False)

load_memmap_(prefix: str | pathlib.Path)

在调用 load_memmap_ 的 tensordict 中加载内存映射 tensordict 的内容。

有关更多信息，请参阅 load_memmap()。

load_state_dict(state_dict: OrderedDict[str, Any], strict=True, assign=False, from_flatten=False) → T

将 state-dict（格式如 state_dict()）加载到 tensordict 中。

参数:

• state_dict (OrderedDict) – 要复制的 state_dict。

• strict (bool, optional) – 是否严格强制 state_dict 中的键与此 tensordict 的 torch.nn.Module.state_dict() 函数返回的键匹配。默认为：True

• assign (bool, optional) – 是否将 state_dict 中的项分配给 tensordict 中的相应键，而不是原地复制到 tensordict 的当前张量中。当 False 时，保留当前模块中张量的属性；当 True 时，保留 state dict 中张量的属性。默认为：False

• from_flatten (bool, optional) – if True, 假设输入 state_dict 是展平的。默认为 False。

示例

>>> data = TensorDict({"1": 1, "2": 2, "3": {"3": 3}}, [])
>>> data_zeroed = TensorDict({"1": 0, "2": 0, "3": {"3": 0}}, [])
>>> sd = data.state_dict()
>>> data_zeroed.load_state_dict(sd)
>>> print(data_zeroed["3", "3"])
tensor(3)
>>> # with flattening
>>> data_zeroed = TensorDict({"1": 0, "2": 0, "3": {"3": 0}}, [])
>>> data_zeroed.load_state_dict(data.state_dict(flatten=True), from_flatten=True)
>>> print(data_zeroed["3", "3"])
tensor(3)

lock_() → T

锁定 tensordict 以进行非就地操作。

诸如 set()、__setitem__()、update()、rename_key_() 等添加或删除条目的函数将被阻止。

此方法可用作装饰器。

示例

>>> from tensordict import TensorDict
>>> td = TensorDict({"a": 1, "b": 2, "c": 3}, batch_size=[])
>>> with td.lock_():
...     assert td.is_locked
...     try:
...         td.set("d", 0) # error!
...     except RuntimeError:
...         print("td is locked!")
...     try:
...         del td["d"]
...     except RuntimeError:
...         print("td is locked!")
...     try:
...         td.rename_key_("a", "d")
...     except RuntimeError:
...         print("td is locked!")
...     td.set("a", 0, inplace=True)  # No storage is added, moved or removed
...     td.set_("a", 0) # No storage is added, moved or removed
...     td.update({"a": 0}, inplace=True)  # No storage is added, moved or removed
...     td.update_({"a": 0})  # No storage is added, moved or removed
>>> assert not td.is_locked

log() → T

计算 TensorDict 中每个元素的 log() 值。

log10() → T

计算 TensorDict 中每个元素的 log10() 值。

log10_() → T

原地计算 TensorDict 中每个元素的 log10() 值。

log1p() → T

计算 TensorDict 每个元素的 log1p() 值。

log1p_() → T

原地计算 TensorDict 每个元素的 log1p() 值。

log2() → T

计算 TensorDict 每个元素的 log2() 值。

log2_() → T

原地计算 TensorDict 每个元素的 log2() 值。

log_() → T

原地计算 TensorDict 每个元素的 log() 值。

logical_and(other: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor, *, default: str | torch.Tensor | None = None) → TensorDictBase

对 self 和 other 执行逻辑 AND 操作。

\[\text{{out}}_i = \text{{input}}_i \land \text{{other}}_i\]

参数:

other (TensorDictBase 或 torch.Tensor) – 用于执行逻辑与运算的 tensor 或 TensorDict。

关键字参数:

default (torch.Tensor 或 str, 可选) – 用于独占条目的默认值。如果未提供，则两个 tensordict 的键列表必须完全匹配。如果传递 default="intersection"，则只考虑交集的键集，其他键将被忽略。在所有其他情况下，default 将用于操作双方的所有缺失条目。

logsumexp(dim=None, keepdim=False, *, out=None)

返回给定维度 dim 上输入 tensordict 各行的指数对数之和。计算是数值稳定的。

如果 keepdim 为 True，则输出张量的形状与输入张量相同，仅在 dim 指定的维度上为 1。否则，dim 将被挤压（参见 squeeze()），导致输出张量维度减少 1（或 len(dim)）。

参数:

• dim (int 或 int 元组, 可选) – 要约简的维度或维度。如果为 None，将约简 tensordict 的所有批处理维度。

• keepdim (bool) – 输出 tensordict 是否保留维度。

关键字参数:

out (TensorDictBase, 可选) – 输出 tensordict。

make_memmap(key: NestedKey, shape: torch.Size | torch.Tensor, *, dtype: Optional[dtype] = None) → MemoryMappedTensor

根据形状和可选的 dtype 创建一个空的内存映射张量。

警告

此方法设计上不是线程安全的。存在于多个节点上的内存映射 TensorDict 实例需要使用 memmap_refresh_() 方法进行更新。

写入现有条目将导致错误。

参数:

• key (NestedKey) – 要写入的新条目的键。如果键已存在于 tensordict 中，将引发异常。

• shape (torch.Size 或 等效值, nested tensors 为 torch.Tensor) – 要写入的张量的形状。

关键字参数:

dtype (torch.dtype, 可选) – 新张量的 dtype。

返回:

一个新的内存映射张量。

make_memmap_from_storage(key: NestedKey, storage: UntypedStorage, shape: torch.Size | torch.Tensor, *, dtype: Optional[dtype] = None) → MemoryMappedTensor

根据存储、形状和可选的 dtype 创建一个空的内存映射张量。

警告

此方法设计上不是线程安全的。存在于多个节点上的内存映射 TensorDict 实例需要使用 memmap_refresh_() 方法进行更新。

注意

如果存储具有关联的文件名，则必须与新文件的文件名匹配。如果存储没有文件名，但 tensordict 具有关联的路径，这将导致异常。

参数:

• key (NestedKey) – 要写入的新条目的键。如果键已存在于 tensordict 中，将引发异常。

• storage (torch.UntypedStorage) – 用于新 MemoryMappedTensor 的存储。必须是物理内存存储。

• shape (torch.Size 或 等效值, nested tensors 为 torch.Tensor) – 要写入的张量的形状。

关键字参数:

dtype (torch.dtype, 可选) – 新张量的 dtype。

返回:

一个具有给定存储的新内存映射张量。

make_memmap_from_tensor(key: NestedKey, tensor: Tensor, *, copy_data: bool = True) → MemoryMappedTensor

根据张量创建一个空的内存映射张量。

警告

此方法设计上不是线程安全的。存在于多个节点上的内存映射 TensorDict 实例需要使用 memmap_refresh_() 方法进行更新。

如果 copy_data 为 True（即存储是共享的），此方法将始终复制存储内容。

参数:

• key (NestedKey) – 要写入的新条目的键。如果键已存在于 tensordict 中，将引发异常。

• tensor (torch.Tensor) – 要在物理内存中复制的张量。

关键字参数:

copy_data (bool, 可选) – 如果为 False，则新张量将共享输入张量的元数据（如形状和数据类型），但内容将为空。默认为 True。

返回:

一个具有给定存储的新内存映射张量。

map(fn: Callable, dim: int = 0, num_workers: Optional[int] = None, *, out: Optional[TensorDictBase] = None, chunksize: Optional[int] = None, num_chunks: Optional[int] = None, pool: Optional[Pool] = None, generator: Optional[Generator] = None, max_tasks_per_child: Optional[int] = None, worker_threads: int = 1, index_with_generator: bool = False, pbar: bool = False, mp_start_method: Optional[str] = None)

将一个函数映射到tensordict在某个维度上的切片。

此方法将通过将 tensordict 切块成相等大小的 tensordict 并分派操作到所需的 Worker 数量来应用一个函数。

函数签名应为 Callabe[[TensorDict], Union[TensorDict, Tensor]]。输出必须支持 torch.cat() 操作。函数必须是可序列化的。

注意

此方法尤其适用于处理存储在磁盘上的大型数据集（例如内存映射的 tensordict），其中块将是原始数据的零拷贝切片，可以几乎零成本地传递给进程。这使得处理非常大的数据集（例如超过 1TB）的成本非常低。

参数:

• fn (callable) – 要应用于 tensordict 的函数。支持的签名类似于 Callabe[[TensorDict], Union[TensorDict, Tensor]]。

• dim (int, 可选) – tensordict 将被分块的维度。

• num_workers (int, 可选) – 工作进程的数量。与 pool 互斥。如果未提供，工作进程数量将设置为可用 CPU 的数量。

关键字参数:

• out (TensorDictBase, 可选) – 输出的可选容器。其沿指定 dim 的批处理大小必须与 self.ndim 匹配。如果它是共享的或内存映射的（is_shared() 或 is_memmap() 返回 True），它将在远程进程中填充，避免数据内传输。否则，来自 self 切片的数据将被发送到进程，在当前进程中收集，然后就地写入 out。

• chunksize (int, 可选) – 每个数据块的大小。大小为 0 的 chunksize 将沿所需维度解绑 tensordict，并在应用函数后重新堆叠；而 chunksize>0 将分割 tensordict 并对结果列表调用 torch.cat()。如果未提供，块的数量将等于工作进程的数量。对于非常大的 tensordict，如此大的块可能不适合在内存中执行操作，因此可能需要更多块才能使操作切实可行。此参数与 num_chunks 互斥。

• num_chunks (int, 可选) – 要将 tensordict 分割成的块数。如果未提供，块的数量将等于工作进程的数量。对于非常大的 tensordict，如此大的块可能不适合在内存中执行操作，因此可能需要更多块才能使操作切实可行。此参数与 chunksize 互斥。

• pool (mp.Pool, 可选) – 用于执行作业的多进程 Pool 实例。如果未提供，将在 map 方法中创建一个 Pool。

• generator (torch.Generator, 可选) –

  用于设置种子的生成器。将从其生成一个基本种子，并且池中的每个工作进程将使用提供的种子（加上一个唯一的整数，从 0 到 num_workers）进行种子设置。如果未提供生成器，将使用一个随机整数作为种子。要使用未设置种子的工作进程，应单独创建一个池并将其直接传递给 map()。

  注意

  当提供低值种子时应谨慎，因为这可能导致实验之间的自相关，例如：如果需要 8 个工作进程且种子为 4，则工作进程的种子将是 4 到 11。如果种子为 5，则工作进程的种子将是 5 到 12。这两个实验将有 7 个种子的重叠，这可能对结果产生意外影响。

  注意

  为工作进程设置种子的目的是让每个工作进程拥有独立的种子，而不是为了使 map 方法的调用结果可复现。换句话说，两个实验可能且很可能返回不同的结果，因为无法确定哪个工作进程会接收哪个作业。但是，我们可以确保每个工作进程都有不同的种子，并且每个工作进程上的伪随机操作将是不相关的。

• max_tasks_per_child (int, 可选) – 每个子进程获取的最大作业数。默认为 None，即对作业数量没有限制。

• worker_threads (int, 可选) – 工作进程的线程数。默认为 1。

• index_with_generator (bool, 可选) – 如果为 True，则将在查询期间完成 tensordict 的分割/分块，从而节省初始化时间。请注意，chunk() 和 split() 比索引（在生成器内使用）效率更高，因此初始化时间的处理时间增益可能会对总运行时间产生负面影响。默认为 False。

• pbar (bool, 可选) – 如果为 True，将显示进度条。需要安装 tqdm。默认为 False。

• mp_start_method (str, 可选) – 多进程的启动方法。如果未提供，将使用默认启动方法。可接受的字符串为 "fork" 和 "spawn"。请注意，使用 "fork" 启动方法时，"cuda" 张量无法在进程之间共享。如果 pool 参数传递给 map 方法，则此参数无效。

示例

>>> import torch
>>> from tensordict import TensorDict
>>>
>>> def process_data(data):
...     data.set("y", data.get("x") + 1)
...     return data
>>> if __name__ == "__main__":
...     data = TensorDict({"x": torch.zeros(1, 1_000_000)}, [1, 1_000_000]).memmap_()
...     data = data.map(process_data, dim=1)
...     print(data["y"][:, :10])
...
tensor([[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]])

map_iter(fn: Callable[[TensorDictBase], TensorDictBase | None], dim: int = 0, num_workers: int | None = None, *, shuffle: bool = False, chunksize: int | None = None, num_chunks: int | None = None, pool: mp.Pool | None = None, generator: torch.Generator | None = None, max_tasks_per_child: int | None = None, worker_threads: int = 1, index_with_generator: bool = True, pbar: bool = False, mp_start_method: str | None = None)

沿一个维度迭代地将函数映射到tensordict的切片。

这是 map() 的可迭代版本。

此方法将通过将tensordict分块为大小相等的tensordicts并将操作分派到所需数量的工作进程来应用于tensordict实例。它将逐个生成结果。

函数签名应为 Callabe[[TensorDict], Union[TensorDict, Tensor]]。函数必须是可序列化的。

注意

此方法尤其适用于处理存储在磁盘上的大型数据集（例如内存映射的 tensordict），其中块将是原始数据的零拷贝切片，可以几乎零成本地传递给进程。这使得处理非常大的数据集（例如超过 1TB）的成本非常低。

注意

此函数可用于表示数据集并以类似数据加载器的方式从中加载。

参数:

• fn (callable) – 要应用于 tensordict 的函数。支持的签名类似于 Callabe[[TensorDict], Union[TensorDict, Tensor]]。

• dim (int, 可选) – tensordict 将被分块的维度。

• num_workers (int, 可选) – 工作进程的数量。与 pool 互斥。如果未提供，工作进程数量将设置为可用 CPU 的数量。

关键字参数:

• shuffle (bool, 可选) – 索引是否应全局打乱。如果为 True，则每个批次将包含非连续的样本。如果 index_with_generator=False 且 shuffle=True`，则将引发错误。默认为 False。

• chunksize (int, 可选) – 每个数据块的大小。大小为 0 的 chunksize 将沿所需维度解绑 tensordict，并在应用函数后重新堆叠；而 chunksize>0 将分割 tensordict 并对结果列表调用 torch.cat()。如果未提供，块的数量将等于工作进程的数量。对于非常大的 tensordict，如此大的块可能不适合在内存中执行操作，因此可能需要更多块才能使操作切实可行。此参数与 num_chunks 互斥。

• num_chunks (int, 可选) – 要将 tensordict 分割成的块数。如果未提供，块的数量将等于工作进程的数量。对于非常大的 tensordict，如此大的块可能不适合在内存中执行操作，因此可能需要更多块才能使操作切实可行。此参数与 chunksize 互斥。

• pool (mp.Pool, 可选) – 用于执行作业的多进程 Pool 实例。如果未提供，将在 map 方法中创建一个 Pool。

• generator (torch.Generator, 可选) –

  用于设置种子的生成器。将从其生成一个基本种子，并且池中的每个工作进程将使用提供的种子（加上一个唯一的整数，从 0 到 num_workers）进行种子设置。如果未提供生成器，将使用一个随机整数作为种子。要使用未设置种子的工作进程，应单独创建一个池并将其直接传递给 map()。

  注意

  当提供低值种子时应谨慎，因为这可能导致实验之间的自相关，例如：如果需要 8 个工作进程且种子为 4，则工作进程的种子将是 4 到 11。如果种子为 5，则工作进程的种子将是 5 到 12。这两个实验将有 7 个种子的重叠，这可能对结果产生意外影响。

  注意

  为工作进程设置种子的目的是让每个工作进程拥有独立的种子，而不是为了使 map 方法的调用结果可复现。换句话说，两个实验可能且很可能返回不同的结果，因为无法确定哪个工作进程会接收哪个作业。但是，我们可以确保每个工作进程都有不同的种子，并且每个工作进程上的伪随机操作将是不相关的。

• max_tasks_per_child (int, 可选) – 每个子进程获取的最大作业数。默认为 None，即对作业数量没有限制。

• worker_threads (int, 可选) – 工作进程的线程数。默认为 1。

• index_with_generator (bool, 可选) –

  如果为 True，则将在查询期间完成 tensordict 的分割/分块，从而节省初始化时间。请注意，chunk() 和 split() 比索引（在生成器内使用）效率更高，因此初始化时间的处理时间增益可能会对总运行时间产生负面影响。默认为 True。

  注意

  index_with_generator 的默认值在 map_iter 和 map 之间有所不同，前者假定将分割后的 TensorDict 存储在内存中成本过高。

• pbar (bool, 可选) – 如果为 True，将显示进度条。需要安装 tqdm。默认为 False。

• mp_start_method (str, 可选) – 多进程的启动方法。如果未提供，将使用默认启动方法。可接受的字符串为 "fork" 和 "spawn"。请注意，使用 "fork" 启动方法时，"cuda" 张量无法在进程之间共享。如果 pool 参数传递给 map 方法，则此参数无效。

示例

>>> import torch
>>> from tensordict import TensorDict
>>>
>>> def process_data(data):
...     data.unlock_()
...     data.set("y", data.get("x") + 1)
...     return data
>>> if __name__ == "__main__":
...     data = TensorDict({"x": torch.zeros(1, 1_000_000)}, [1, 1_000_000]).memmap_()
...     for sample in data.map_iter(process_data, dim=1, chunksize=5):
...         print(sample["y"])
...         break
...
tensor([[1., 1., 1., 1., 1.]])

masked_fill(mask, value)

masked_fill 的非原地版本。

参数:

• mask (boolean torch.Tensor) – 要填充的值的掩码。形状必须与 tensordict 的批次大小匹配。

• value – 用于填充张量的值。

返回:

self

示例

>>> td = TensorDict(source={'a': torch.zeros(3, 4)},
...     batch_size=[3])
>>> mask = torch.tensor([True, False, False])
>>> td1 = td.masked_fill(mask, 1.0)
>>> td1.get("a")
tensor([[1., 1., 1., 1.],
        [0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.]])

masked_fill_(mask, value)

用期望值填充与掩码对应的项。

参数:

• mask (boolean torch.Tensor) – 要填充的值的掩码。形状必须与 tensordict 的批次大小匹配。

• value – 用于填充张量的值。

返回:

self

示例

>>> td = TensorDict(source={'a': torch.zeros(3, 4)},
...     batch_size=[3])
>>> mask = torch.tensor([True, False, False])
>>> td.masked_fill_(mask, 1.0)
>>> td.get("a")
tensor([[1., 1., 1., 1.],
        [0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.]])

masked_select(mask: Tensor) → T

屏蔽 TensorDict 的所有张量，并返回一个具有指向被屏蔽值的新 TensorDict 实例。

参数:

mask (torch.Tensor) – 用于张量的布尔掩码。形状必须与 TensorDict 的 batch_size 匹配。

示例

>>> td = TensorDict(source={'a': torch.zeros(3, 4)},
...    batch_size=[3])
>>> mask = torch.tensor([True, False, False])
>>> td_mask = td.masked_select(mask)
>>> td_mask.get("a")
tensor([[0., 0., 0., 0.]])

max(dim: int | NO_DEFAULT = _NoDefault.ZERO, keepdim: bool = False, *, reduce: bool | None = None, return_indices: bool = True) → TensorDictBase | torch.Tensor

返回输入 tensordict 中所有元素的最大值。

参数:

• dim (int, 可选) – 如果为 None，则返回一个无维度的 tensordict，其中包含所有叶子的最大值（如果可以计算）。如果为整数，则当且仅当该维度与 tensordict 的形状兼容时，才会在指定维度上调用 max。

• keepdim (bool) – 输出张量是否保留维度。

关键字参数:

• reduce (bool, optional) – 如果为True，则将跨所有TensorDict值进行约简，并返回一个约简后的张量。默认为False。

• return_argmins (bool, 可选) – 当传递 dim 参数时，max() 返回一个带有值和索引的命名元组。此功能的 TensorDict 等效功能是返回一个具有“values”和“indices”条目的张量类，结构完全相同。默认为 True。

示例

>>> from tensordict import TensorDict
>>> import torch
>>> td = TensorDict(
...     a=torch.randn(3, 4, 5),
...     b=TensorDict(
...         c=torch.randn(3, 4, 5, 6),
...         d=torch.randn(3, 4, 5),
...         batch_size=(3, 4, 5),
...     ),
...     batch_size=(3, 4)
... )
>>> td.max(dim=0)
max(
    indices=TensorDict(
        fields={
            a: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False),
            b: TensorDict(
                fields={
                    c: Tensor(shape=torch.Size([4, 5, 6]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False),
                    d: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
                batch_size=torch.Size([4]),
                device=None,
                is_shared=False)},
        batch_size=torch.Size([4]),
        device=None,
        is_shared=False),
    vals=TensorDict(
        fields={
            a: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
            b: TensorDict(
                fields={
                    c: Tensor(shape=torch.Size([4, 5, 6]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                    d: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
                batch_size=torch.Size([4]),
                device=None,
                is_shared=False)},
        batch_size=torch.Size([4]),
        device=None,
        is_shared=False),
    batch_size=torch.Size([4]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td.max()
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td.max(reduce=True)
tensor(3.2942)

maximum(other: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor, *, default: str | torch.Tensor | None = None) → T

计算 self 和 other 的逐元素最大值。

参数:

other (TensorDict 或 Tensor) – 另一个输入tensordict或张量。

关键字参数:

default (torch.Tensor 或 str, 可选) – 用于独占条目的默认值。如果未提供，则两个 tensordict 的键列表必须完全匹配。如果传递 default="intersection"，则只考虑交集的键集，其他键将被忽略。在所有其他情况下，default 将用于操作双方的所有缺失条目。

maximum_(other: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor) → T

原地版本的 maximum()。

注意

原地 maximum 不支持 default 关键字参数。

classmethod maybe_dense_stack(input, dim: int = 0, *, out=None, **kwargs)

尝试使 TensorDicts 密集堆叠，并在需要时回退到懒惰堆叠。

有关详细信息，请参阅 maybe_dense_stack()。

mean(dim: Union[int, Tuple[int], Literal['feature']] = _NoDefault.ZERO, keepdim: bool = _NoDefault.ZERO, *, dtype: Optional[dtype] = None, reduce: Optional[bool] = None) → tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor

返回输入 tensordict 的所有元素的平均值。

参数:

• dim (int, int 元组, str, 可选) – 如果为 None，则返回一个无维度的 tensordict，其中包含所有叶子的平均值（如果可以计算）。如果为整数或整数元组，当且仅当该维度与 tensordict 的形状兼容时，才会在指定维度上调用 mean。目前只允许 “feature” 字符串。使用 dim=”feature” 将在所有特征维度上进行约简。如果 reduce=True，将返回一个形状与 TensorDict 的批次大小相同的张量。否则，将返回一个与 self 具有相同结构的新 tensordict，但其特征维度已被约简。

• keepdim (bool) – 输出张量是否保留维度。

关键字参数:

• dtype (torch.dtype, 可选) – 返回张量的所需数据类型。如果指定，将在执行操作之前将输入张量强制转换为 dtype。这有助于防止数据类型溢出。默认值：None。

• reduce (bool, optional) – 如果为True，则将跨所有TensorDict值进行约简，并返回一个约简后的张量。默认为False。

示例

>>> from tensordict import TensorDict
>>> import torch
>>> td = TensorDict(
...     a=torch.randn(3, 4, 5),
...     b=TensorDict(
...         c=torch.randn(3, 4, 5, 6),
...         d=torch.randn(3, 4, 5),
...         batch_size=(3, 4, 5),
...     ),
...     batch_size=(3, 4)
... )
>>> td.mean(dim=0)
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([4, 5, 6]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([4, 5]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([4]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td.mean()
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td.mean(reduce=True)
tensor(-0.0547)
>>> td.mean(dim="feature")
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([3, 4]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([3, 4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([3, 4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([3, 4, 5]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([3, 4]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td = TensorDict(
...     a=torch.ones(3, 4, 5),
...     b=TensorDict(
...         c=torch.ones(3, 4, 5),
...         d=torch.ones(3, 4, 5),
...         batch_size=(3, 4, 5),
...     ),
...     batch_size=(3, 4)
... )
>>> td.mean(reduce=True, dim="feature")
tensor([[1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1.]])
>>> td.mean(reduce=True, dim=0)
tensor([[1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1.]])

memmap(prefix: Optional[str] = None, copy_existing: bool = False, *, num_threads: int = 0, return_early: bool = False, share_non_tensor: bool = False, existsok: bool = True) → T

将所有张量写入内存映射的 Tensor 中，并放入新的 tensordict。

参数:

• prefix (str) – 内存映射张量将存储的目录前缀。目录树结构将模仿 tensordict。

• copy_existing (bool) – 如果为 False（默认值），则如果 tensordict 中的条目已经是存储在磁盘上的张量且关联有文件，但未按 prefix 正确保存，则将引发异常。如果为 True，则任何现有的张量都将被复制到新位置。

关键字参数:

• num_threads (int, 可选) – 用于写入 memmap 张量的线程数。默认为 0。

• return_early (bool, 可选) – 如果为 True 且 num_threads>0，则该方法将返回 tensordict 的 future。

• share_non_tensor (bool, 可选) – 如果为 True，非张量数据将在进程之间共享，并且在单个节点内的任何工作进程上的写入操作（如原地更新或设置）都会更新所有其他工作进程上的值。如果非张量叶子数量很高（例如，共享大量非张量数据），这可能会导致 OOM 或类似错误。默认为 False。

• existsok (bool, 可选) – 如果为 False，如果同一路径中已存在张量，则将引发异常。默认为 True。

然后 TensorDict 将被锁定，这意味着任何非原地写入操作都将引发异常（例如，重命名、设置或删除条目）。一旦 tensordict 解锁，内存映射属性将变为 False，因为跨进程标识不再有保证。

返回:

如果 return_early=False，则返回一个新的 tensordict（张量存储在磁盘上），否则返回一个 TensorDictFuture 实例。

注意

以这种方式序列化对于深度嵌套的 tensordicts 来说可能很慢，因此不建议在训练循环中调用此方法。

memmap_(prefix: Optional[str] = None, copy_existing: bool = False, num_threads: int = 0) → PersistentTensorDict

将所有张量原地写入相应的内存映射张量。

参数:

• prefix (str) – 内存映射张量将存储的目录前缀。目录树结构将模仿 tensordict。

• copy_existing (bool) – 如果为 False（默认值），则如果 tensordict 中的条目已经是存储在磁盘上的张量且关联有文件，但未按 prefix 正确保存，则将引发异常。如果为 True，则任何现有的张量都将被复制到新位置。

关键字参数:

• num_threads (int, 可选) – 用于写入 memmap 张量的线程数。默认为 0。

• return_early (bool, optional) – 如果为True且num_threads>0，则该方法将返回tensordict的future。可以使用future.result()查询结果tensordict。

• share_non_tensor (bool, 可选) – 如果为 True，非张量数据将在进程之间共享，并且在单个节点内的任何工作进程上的写入操作（如原地更新或设置）都会更新所有其他工作进程上的值。如果非张量叶子数量很高（例如，共享大量非张量数据），这可能会导致 OOM 或类似错误。默认为 False。

• existsok (bool, 可选) – 如果为 False，如果同一路径中已存在张量，则将引发异常。默认为 True。

然后 TensorDict 将被锁定，这意味着任何非原地写入操作都将引发异常（例如，重命名、设置或删除条目）。一旦 tensordict 解锁，内存映射属性将变为 False，因为跨进程标识不再有保证。

返回:

如果 return_early=False，则返回 self，否则返回 TensorDictFuture 实例。

注意

以这种方式序列化对于深度嵌套的 tensordicts 来说可能很慢，因此不建议在训练循环中调用此方法。

memmap_like(prefix: Optional[str] = None, copy_existing: bool = False, *, existsok: bool = True, num_threads: int = 0, return_early: bool = False, share_non_tensor: bool = False) → T

创建一个无内容的内存映射 tensordict，其形状与原始 tensordict 相同。

参数:

• prefix (str) – 内存映射张量将存储的目录前缀。目录树结构将模仿 tensordict。

• copy_existing (bool) – 如果为 False（默认值），则如果 tensordict 中的条目已经是存储在磁盘上的张量且关联有文件，但未按 prefix 正确保存，则将引发异常。如果为 True，则任何现有的张量都将被复制到新位置。

关键字参数:

• num_threads (int, 可选) – 用于写入 memmap 张量的线程数。默认为 0。

• return_early (bool, 可选) – 如果为 True 且 num_threads>0，则该方法将返回 tensordict 的 future。

• share_non_tensor (bool, 可选) – 如果为 True，非张量数据将在进程之间共享，并且在单个节点内的任何工作进程上的写入操作（如原地更新或设置）都会更新所有其他工作进程上的值。如果非张量叶子数量很高（例如，共享大量非张量数据），这可能会导致 OOM 或类似错误。默认为 False。

• existsok (bool, 可选) – 如果为 False，如果同一路径中已存在张量，则将引发异常。默认为 True。

然后 TensorDict 将被锁定，这意味着任何非原地写入操作都将引发异常（例如，重命名、设置或删除条目）。一旦 tensordict 解锁，内存映射属性将变为 False，因为跨进程标识不再有保证。

返回:

如果 return_early=False，则返回一个包含数据存储为内存映射张量的新 TensorDict 实例，否则返回一个 TensorDictFuture 实例。

注意

这是将一组大型缓冲区写入磁盘的推荐方法，因为 memmap_() 会复制信息，这对于大量内容可能很慢。

示例

>>> td = TensorDict({
...     "a": torch.zeros((3, 64, 64), dtype=torch.uint8),
...     "b": torch.zeros(1, dtype=torch.int64),
... }, batch_size=[]).expand(1_000_000)  # expand does not allocate new memory
>>> buffer = td.memmap_like("/path/to/dataset")

memmap_refresh_()

如果内存映射的 tensordict 具有 saved_path，则刷新其内容。

如果没有任何路径与之关联，此方法将引发异常。

min(dim: int | NO_DEFAULT = _NoDefault.ZERO, keepdim: bool = False, *, reduce: bool | None = None, return_indices: bool = True) → TensorDictBase | torch.Tensor

返回输入 tensordict 中所有元素的最小值。

参数:

• dim (int, 可选) – 如果为 None，则返回一个无维度的 tensordict，其中包含所有叶子的最小值（如果可以计算）。如果为整数，当且仅当该维度与 tensordict 的形状兼容时，才会在指定维度上调用 min。

• keepdim (bool) – 输出张量是否保留维度。

关键字参数:

• reduce (bool, optional) – 如果为True，则将跨所有TensorDict值进行约简，并返回一个约简后的张量。默认为False。

• return_argmins (bool, 可选) – 当传递 dim 参数时，min() 返回一个带有值和索引的命名元组。此功能的 TensorDict 等效功能是返回一个具有“values”和“indices”条目的张量类，结构完全相同。默认为 True。

示例

>>> from tensordict import TensorDict
>>> import torch
>>> td = TensorDict(
...     a=torch.randn(3, 4, 5),
...     b=TensorDict(
...         c=torch.randn(3, 4, 5, 6),
...         d=torch.randn(3, 4, 5),
...         batch_size=(3, 4, 5),
...     ),
...     batch_size=(3, 4)
... )
>>> td.min(dim=0)
min(
    indices=TensorDict(
        fields={
            a: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False),
            b: TensorDict(
                fields={
                    c: Tensor(shape=torch.Size([4, 5, 6]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False),
                    d: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
                batch_size=torch.Size([4]),
                device=None,
                is_shared=False)},
        batch_size=torch.Size([4]),
        device=None,
        is_shared=False),
    vals=TensorDict(
        fields={
            a: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
            b: TensorDict(
                fields={
                    c: Tensor(shape=torch.Size([4, 5, 6]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                    d: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
                batch_size=torch.Size([4]),
                device=None,
                is_shared=False)},
        batch_size=torch.Size([4]),
        device=None,
        is_shared=False),
    batch_size=torch.Size([4]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td.min()
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td.min(reduce=True)
tensor(-2.9953)

minimum(other: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor, *, default: str | torch.Tensor | None = None) → T

计算 self 和 other 的逐元素最小值。

参数:

other (TensorDict 或 Tensor) – 另一个输入tensordict或张量。

关键字参数:

default (torch.Tensor 或 str, 可选) – 用于独占条目的默认值。如果未提供，则两个 tensordict 的键列表必须完全匹配。如果传递 default="intersection"，则只考虑交集的键集，其他键将被忽略。在所有其他情况下，default 将用于操作双方的所有缺失条目。

minimum_(other: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor) → T

原地版本的 minimum()。

注意

原地 minimum 不支持 default 关键字参数。

mul(other: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor, *, default: str | torch.Tensor | None = None) → T

将 other 乘以 self。

\[\text{{out}}_i = \text{{input}}_i \times \text{{other}}_i\]

支持广播、类型提升以及整数、浮点数和复数输入。

参数:

other (TensorDict, Tensor 或 Number) – 要从 self 中减去的张量或数字。

关键字参数:

default (torch.Tensor 或 str, 可选) – 用于独占条目的默认值。如果未提供，则两个 tensordict 的键列表必须完全匹配。如果传递 default="intersection"，则只考虑交集的键集，其他键将被忽略。在所有其他情况下，default 将用于操作双方的所有缺失条目。

mul_(other: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor) → T

原地版本的 mul()。

注意

原地 mul 不支持 default 关键字参数。

named_apply(fn: Callable, *others: T, nested_keys: bool = False, batch_size: Optional[Sequence[int]] = None, device: torch.device | None = _NoDefault.ZERO, names: Optional[Sequence[str]] = _NoDefault.ZERO, inplace: bool = False, default: Any = _NoDefault.ZERO, filter_empty: Optional[bool] = None, propagate_lock: bool = False, call_on_nested: bool = False, out: Optional[TensorDictBase] = None, **constructor_kwargs) → Optional[T]

将一个经过键条件处理的可调用对象应用于 tensordict 中存储的所有值，并将它们设置在一个新的 atensordict 中。

可调用签名必须是 Callable[Tuple[str, Tensor, ...], Optional[Union[Tensor, TensorDictBase]]]。

参数:

• fn (Callable) – 要应用于 tensordict 中的（名称，张量）对的函数。对于每个叶子，只使用其叶子名称（不使用完整的 NestedKey）。

• *others (TensorDictBase 实例, 可选) – 如果提供，这些 tensordict 实例应具有与 self 匹配的结构。 fn 参数应接收与 tensordicts 数量（包括 self）相等的未命名输入。如果其他 tensordicts 缺少条目，可以通过 default 关键字参数传递默认值。

• nested_keys (bool, 可选) – 如果为 True，则将使用叶节点的完整路径。默认为 False，即仅将最后一个字符串传递给函数。

• batch_size (整数序列, 可选) – 如果提供，则结果 TensorDict 将具有所需的 batch_size。 batch_size 参数应与转换后的 batch_size 匹配。这是一个仅关键字参数。

• device (torch.device, 可选) – 生成的设备，如果有的话。

• names (字符串列表, 可选) – 新的维度名称，以防batch_size被修改。

• inplace (bool, 可选) – 如果为 True，则更改是就地进行的。默认为 False。这是一个仅关键字参数。

• default (Any, 可选) – 其他tensordict中缺失条目的默认值。如果未提供，缺失的条目将引发KeyError。

• filter_empty (bool, 可选) – 如果为 True，将过滤掉空的 tensordict。这也带来了更低的计算成本，因为不会创建和销毁空的 [数据结构]。默认为 False 以兼容旧版本。

• propagate_lock (bool, 可选) – 如果为 True，一个锁定的 tensordict 将生成另一个锁定的 tensordict。默认为 False。

• call_on_nested (bool, 可选) –

  如果为 True，则函数将对第一层张量和容器（TensorDict 或 tensorclass）调用。在这种情况下，func 负责将其调用传播到嵌套层。这允许在将调用传播到嵌套 tensordicts 时进行精细控制。如果为 False，则函数仅对叶子调用，apply 负责将函数分派到所有叶子。

  >>> td = TensorDict({"a": {"b": [0.0, 1.0]}, "c": [1.0, 2.0]})
  >>> def mean_tensor_only(val):
  ...     if is_tensor_collection(val):
  ...         raise RuntimeError("Unexpected!")
  ...     return val.mean()
  >>> td_mean = td.apply(mean_tensor_only)
  >>> def mean_any(val):
  ...     if is_tensor_collection(val):
  ...         # Recurse
  ...         return val.apply(mean_any, call_on_nested=True)
  ...     return val.mean()
  >>> td_mean = td.apply(mean_any, call_on_nested=True)
  

• out (TensorDictBase, 可选) –

  用于写入结果的tensordict。这可以用来避免创建新的tensordict。

  >>> td = TensorDict({"a": 0})
  >>> td.apply(lambda x: x+1, out=td)
  >>> assert (td==1).all()
  

  警告

  如果对 tensordict 执行的操作需要访问多个键来进行单次计算，提供一个 out 参数等于 self 可能会导致操作提供静默的错误结果。例如

  >>> td = TensorDict({"a": 1, "b": 1})
  >>> td.apply(lambda x: x+td["a"])["b"] # Right!
  tensor(2)
  >>> td.apply(lambda x: x+td["a"], out=td)["b"] # Wrong!
  tensor(3)
  

• **constructor_kwargs – 传递给TensorDict构造函数的其他关键字参数。

返回:

一个包含转换后张量的新tensordict。

示例

>>> td = TensorDict({
...     "a": -torch.ones(3),
...     "nested": {"a": torch.ones(3), "b": torch.zeros(3)}},
...     batch_size=[3])
>>> def name_filter(name, tensor):
...     if name == "a":
...         return tensor
>>> td.named_apply(name_filter)
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([3]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        nested: TensorDict(
            fields={
                a: Tensor(shape=torch.Size([3]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([3]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([3]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> def name_filter(name, *tensors):
...     if name == "a":
...         r = 0
...         for tensor in tensors:
...             r = r + tensor
...         return tensor
>>> out = td.named_apply(name_filter, td)
>>> print(out)
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([3]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        nested: TensorDict(
            fields={
                a: Tensor(shape=torch.Size([3]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([3]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([3]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> print(out["a"])
tensor([-1., -1., -1.])

注意

如果函数返回None，则忽略该条目。这可用于过滤tensordict中的数据。

>>> td = TensorDict({"1": 1, "2": 2, "b": {"2": 2, "1": 1}}, [])
>>> def name_filter(name, tensor):
...     if name == "1":
...         return tensor
>>> td.named_apply(name_filter)
TensorDict(
    fields={
        1: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                1: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)

property names

tensordict 的维度名称。

可以使用 names 参数在构造时设置名称。

另请参阅 refine_names() 以了解有关在构造后设置名称的详细信息。

nanmean(dim: Union[int, Tuple[int], Literal['feature']] = _NoDefault.ZERO, keepdim: bool = _NoDefault.ZERO, *, dtype: Optional[dtype] = None, reduce: Optional[bool] = None) → tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor

返回输入 tensordict 中所有非 NaN 元素的平均值。

参数:

• dim (int, int 元组, 可选) – 如果为 None，则返回一个无量纲的 tensordict，其中包含所有叶子的平均值（如果可以计算）。如果为整数或整数元组，则 mean 将在指定的维度上调用，前提是该维度与 tensordict 的形状兼容。目前只允许使用 “feature” 字符串。使用 dim=”feature” 将在所有特征维度上执行约简。如果 reduce=True，则返回一个具有 TensorDict 批次大小形状的张量。否则，将返回一个与 self 结构相同的、特征维度已约简的新 tensordict。

• keepdim (bool) – 输出张量是否保留维度。

关键字参数:

• dtype (torch.dtype, 可选) – 返回张量的所需数据类型。如果指定，将在执行操作之前将输入张量强制转换为 dtype。这有助于防止数据类型溢出。默认值：None。

• reduce (bool, optional) – 如果为True，则将跨所有TensorDict值进行约简，并返回一个约简后的张量。默认为False。

示例

>>> from tensordict import TensorDict
>>> import torch
>>> td = TensorDict(
...     a=torch.randn(3, 4, 5),
...     b=TensorDict(
...         c=torch.randn(3, 4, 5, 6),
...         d=torch.randn(3, 4, 5),
...         batch_size=(3, 4, 5),
...     ),
...     batch_size=(3, 4)
... )
>>> td.nanmean(dim=0)
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([4, 5, 6]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([4, 5]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([4]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td.nanmean()
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td.nanmean(reduce=True)
tensor(-0.0547)
>>> td.nanmean(dim="feature")
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([3, 4]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([3, 4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([3, 4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([3, 4, 5]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([3, 4]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td = TensorDict(
...     a=torch.ones(3, 4, 5),
...     b=TensorDict(
...         c=torch.ones(3, 4, 5),
...         d=torch.ones(3, 4, 5),
...         batch_size=(3, 4, 5),
...     ),
...     batch_size=(3, 4)
... )
>>> td.nanmean(reduce=True, dim="feature")
tensor([[1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1.]])
>>> td.nanmean(reduce=True, dim=0)
tensor([[1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1.]])

nansum(dim: Union[int, Tuple[int], Literal['feature']] = _NoDefault.ZERO, keepdim: bool = _NoDefault.ZERO, *, dtype: Optional[dtype] = None, reduce: Optional[bool] = None) → tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor

返回输入 tensordict 中所有非 NaN 元素的总和。

参数:

• dim (int, int 元组, 可选) – 如果为 None，则返回一个无量纲的 tensordict，其中包含所有叶子的总和值（如果可以计算）。如果为整数或整数元组，则 sum 将在指定的维度上调用，前提是该维度与 tensordict 的形状兼容。目前只允许使用 “feature” 字符串。使用 dim=”feature” 将在所有特征维度上执行约简。如果 reduce=True，则返回一个具有 TensorDict 批次大小形状的张量。否则，将返回一个与 self 结构相同的、特征维度已约简的新 tensordict。

• keepdim (bool) – 输出张量是否保留维度。

关键字参数:

• dtype (torch.dtype, 可选) – 返回张量的所需数据类型。如果指定，将在执行操作之前将输入张量强制转换为 dtype。这有助于防止数据类型溢出。默认值：None。

• reduce (bool, optional) – 如果为True，则将跨所有TensorDict值进行约简，并返回一个约简后的张量。默认为False。

示例

>>> from tensordict import TensorDict
>>> import torch
>>> td = TensorDict(
...     a=torch.randn(3, 4, 5),
...     b=TensorDict(
...         c=torch.randn(3, 4, 5, 6),
...         d=torch.randn(3, 4, 5),
...         batch_size=(3, 4, 5),
...     ),
...     batch_size=(3, 4)
... )
>>> td.nansum(dim=0)
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([4, 5, 6]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([4, 5]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([4]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td.nansum()
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td.nansum(reduce=True)
tensor(-0.)
>>> td.nansum(dim="feature")
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([3, 4]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([3, 4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([3, 4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([3, 4, 5]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([3, 4]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td = TensorDict(
...     a=torch.ones(3, 4, 5),
...     b=TensorDict(
...         c=torch.ones(3, 4, 5),
...         d=torch.ones(3, 4, 5),
...         batch_size=(3, 4, 5),
...     ),
...     batch_size=(3, 4)
... )
>>> td.nansum(reduce=True, dim="feature")
tensor([[15., 15., 15., 15.],
        [15., 15., 15., 15.],
        [15., 15., 15., 15.]])
>>> td.nansum(reduce=True, dim=0)
tensor([[9., 9., 9., 9., 9.],
        [9., 9., 9., 9., 9.],
        [9., 9., 9., 9., 9.],
        [9., 9., 9., 9., 9.]])

property ndim: int

请参见batch_dims()。

ndimension() → int

请参见batch_dims()。

neg() → T

计算 TensorDict 中每个元素的 neg() 值。

neg_() → T

原地计算 TensorDict 中每个元素的 neg() 值。

new_empty(*size: Size, dtype: Optional[dtype] = None, device: Union[device, str, int] = _NoDefault.ZERO, requires_grad: bool = False, layout: layout = torch.strided, pin_memory: Optional[bool] = None, empty_lazy: bool = False)

返回一个大小为 size 的 TensorDict，其中包含空的张量。

默认情况下，返回的 TensorDict 具有与此 tensordict 相同的 torch.dtype 和 torch.device。

参数:

size (int...) – 定义输出张量形状的整数列表、元组或 torch.Size。

关键字参数:

• dtype (torch.dtype, 可选) – 返回的 tensordict 的期望类型。默认值：如果 None，则 torch.dtype 将保持不变。

• device (torch.device, 可选) – 返回的 tensordict 的期望设备。默认值：如果 None，则 torch.device 将保持不变。

• requires_grad (bool, 可选) – 如果 autograd 应记录返回张量上的操作。默认值：False。

• layout (torch.layout, 可选) – 返回的 TensorDict 值的期望布局。默认值：torch.strided。

• pin_memory (bool, 可选) – 如果设置，返回的张量将被分配到固存内存中。仅适用于 CPU 张量。默认值：False。

• empty_lazy (bool, 可选) – 如果为 True，则将清空懒惰堆栈的内容。当懒惰堆栈的内容在填充新 tensordict 的过程中可能会发生变化时，这可能很有用。此参数将传播到子 tensordict。默认为 False。

new_full(size: Size, fill_value, *, dtype: Optional[dtype] = None, device: Union[device, str, int] = _NoDefault.ZERO, requires_grad: bool = False, layout: layout = torch.strided, pin_memory: Optional[bool] = None, empty_lazy: bool = False)

返回一个大小为 size 的 TensorDict，其中填充值为 1。

默认情况下，返回的 TensorDict 具有与此 tensordict 相同的 torch.dtype 和 torch.device。

参数:

• size (sequence of int) – 定义输出张量形状的整数列表、元组或 torch.Size。

• fill_value (scalar) – 用于填充输出 Tensor 的数值。

关键字参数:

• dtype (torch.dtype, 可选) – 返回的 tensordict 的期望类型。默认值：如果 None，则 torch.dtype 将保持不变。

• device (torch.device, 可选) – 返回的 tensordict 的期望设备。默认值：如果 None，则 torch.device 将保持不变。

• requires_grad (bool, 可选) – 如果 autograd 应记录返回张量上的操作。默认值：False。

• layout (torch.layout, 可选) – 返回的 TensorDict 值的期望布局。默认值：torch.strided。

• pin_memory (bool, 可选) – 如果设置，返回的张量将被分配到固存内存中。仅适用于 CPU 张量。默认值：False。

• empty_lazy (bool, 可选) – 如果为 True，则将清空懒惰堆栈的内容。当懒惰堆栈的内容在填充新 tensordict 的过程中可能会发生变化时，这可能很有用。此参数将传播到子 tensordict。默认为 False。

new_ones(*size: Size, dtype: Optional[dtype] = None, device: Union[device, str, int] = _NoDefault.ZERO, requires_grad: bool = False, layout: layout = torch.strided, pin_memory: Optional[bool] = None, empty_lazy: bool = False)

返回一个大小为 size 的 TensorDict，其中填充值为 1。

默认情况下，返回的 TensorDict 具有与此 tensordict 相同的 torch.dtype 和 torch.device。

参数:

size (int...) – 定义输出张量形状的整数列表、元组或 torch.Size。

关键字参数:

• dtype (torch.dtype, 可选) – 返回的 tensordict 的期望类型。默认值：如果 None，则 torch.dtype 将保持不变。

• device (torch.device, 可选) – 返回的 tensordict 的期望设备。默认值：如果 None，则 torch.device 将保持不变。

• requires_grad (bool, 可选) – 如果 autograd 应记录返回张量上的操作。默认值：False。

• layout (torch.layout, 可选) – 返回的 TensorDict 值的期望布局。默认值：torch.strided。

• pin_memory (bool, 可选) – 如果设置，返回的张量将被分配到固存内存中。仅适用于 CPU 张量。默认值：False。

• empty_lazy (bool, 可选) – 如果为 True，则将清空懒惰堆栈的内容。当懒惰堆栈的内容在填充新 tensordict 的过程中可能会发生变化时，这可能很有用。此参数将传播到子 tensordict。默认为 False。

new_tensor(data: torch.Tensor | tensordict.base.TensorDictBase, *, dtype: Optional[dtype] = None, device: Union[device, str, int] = _NoDefault.ZERO, requires_grad: bool = False, pin_memory: Optional[bool] = None)

使用 data 作为张量返回一个新的 TensorDict。

默认情况下，返回的 TensorDict 值具有与此张量相同的 torch.dtype 和 torch.device。

data (torch.Tensor 或 TensorDictBase) – 要复制的数据。

参数:

当 other 是一个张量时，input 和 other 的形状必须是可广播的。

关键字参数:

• dtype (torch.dtype, 可选) – 返回的 tensordict 的期望类型。默认值：如果 None，则 torch.dtype 将保持不变。

• device (torch.device, 可选) – 返回的 tensordict 的期望设备。默认值：如果 None，则 torch.device 将保持不变。

• requires_grad (bool, 可选) – 如果 autograd 应记录返回张量上的操作。默认值：False。

• pin_memory (bool, 可选) – 如果设置，返回的张量将被分配到固存内存中。仅适用于 CPU 张量。默认值：False。

new_zeros(*size: Size, dtype: Optional[dtype] = None, device: Union[device, str, int] = _NoDefault.ZERO, requires_grad: bool = False, layout: layout = torch.strided, pin_memory: Optional[bool] = None, empty_lazy: bool = False)

返回一个大小为 size 的 TensorDict，其中填充值为 0。

默认情况下，返回的 TensorDict 具有与此 tensordict 相同的 torch.dtype 和 torch.device。

参数:

size (int...) – 定义输出张量形状的整数列表、元组或 torch.Size。

关键字参数:

• dtype (torch.dtype, 可选) – 返回的 tensordict 的期望类型。默认值：如果 None，则 torch.dtype 将保持不变。

• device (torch.device, 可选) – 返回的 tensordict 的期望设备。默认值：如果 None，则 torch.device 将保持不变。

• requires_grad (bool, 可选) – 如果 autograd 应记录返回张量上的操作。默认值：False。

• layout (torch.layout, 可选) – 返回的 TensorDict 值的期望布局。默认值：torch.strided。

• pin_memory (bool, 可选) – 如果设置，返回的张量将被分配到固存内存中。仅适用于 CPU 张量。默认值：False。

• empty_lazy (bool, 可选) – 如果为 True，则将清空懒惰堆栈的内容。当懒惰堆栈的内容在填充新 tensordict 的过程中可能会发生变化时，这可能很有用。此参数将传播到子 tensordict。默认为 False。

non_tensor_items(include_nested: bool = False)

递归地返回所有非张量叶节点。

norm(*, out=None, dtype: torch.dtype | None = None)

计算 tensordict 中每个张量的范数。

关键字参数:

• out (TensorDict, optional) – 输出 tensordict。

• dtype (torch.dtype, optional) – 输出 dtype (torch>=2.4)。

numel() → int

批次中的总元素数量。

下限为 1，因为两个具有空形状的 tensordict 的堆叠将具有两个元素，因此我们认为 tensordict 至少包含 1 个元素。

numpy()

将 tensordict 转换为（可能的嵌套）numpy 数组字典。

非张量数据按原样公开。

示例

>>> from tensordict import TensorDict
>>> import torch
>>> data = TensorDict({"a": {"b": torch.zeros(()), "c": "a string!"}})
>>> print(data)
TensorDict(
    fields={
        a: TensorDict(
            fields={
                b: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                c: NonTensorData(data=a string!, batch_size=torch.Size([]), device=None)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> print(data.numpy())
{'a': {'b': array(0., dtype=float32), 'c': 'a string!'}}

param_count(*, count_duplicates: bool = True) → int

计算参数数量（可索引项的总数），仅考虑张量。

关键字参数:

count_duplicates (bool) – 是否将重复的张量计算为独立的。如果为 False，则只丢弃严格相同的张量（来自公共基础张量的相同视图但不同的 ID 将被计算两次）。默认为 True（每个张量假定为单个副本）。

permute(*args, **kwargs)

根据 dims 返回 tensordict 的视图，其中批次维度已重新排序。

参数:

• *dims_list (int) – 批次维度的新顺序。或者，可以提供一个整数的可迭代对象。

• dims (list of int) – 调用 permute(…) 的替代方法。

返回:

返回一个批次维度按所需顺序排列的新 tensordict。

示例

>>> tensordict = TensorDict({"a": torch.randn(3, 4, 5)}, [3, 4])
>>> print(tensordict.permute([1, 0]))
PermutedTensorDict(
    source=TensorDict(
        fields={
            a: Tensor(torch.Size([3, 4, 5]), dtype=torch.float32)},
        batch_size=torch.Size([3, 4]),
        device=cpu,
        is_shared=False),
    op=permute(dims=[1, 0]))
>>> print(tensordict.permute(1, 0))
PermutedTensorDict(
    source=TensorDict(
        fields={
            a: Tensor(torch.Size([3, 4, 5]), dtype=torch.float32)},
        batch_size=torch.Size([3, 4]),
        device=cpu,
        is_shared=False),
    op=permute(dims=[1, 0]))
>>> print(tensordict.permute(dims=[1, 0]))
PermutedTensorDict(
    source=TensorDict(
        fields={
            a: Tensor(torch.Size([3, 4, 5]), dtype=torch.float32)},
        batch_size=torch.Size([3, 4]),
        device=cpu,
        is_shared=False),
    op=permute(dims=[1, 0]))

pin_memory(*args, **kwargs)

调用存储的张量上的 pin_memory()。

参数:

• num_threads (int 或 str) – 如果提供，则用于调用叶子张量的 pin_memory 的线程数。默认为 None，它在 ThreadPoolExecutor(max_workers=None) 中设置了大量线程。要将所有对 pin_memory() 的调用在主线程上执行，请传入 num_threads=0。

• inplace (bool, 可选) – 如果为 True，则 tensordict 会就地修改。默认为 False。

pin_memory_(num_threads: int | str = 0) → T

调用存储的张量上的 pin_memory() 并就地返回修改后的 TensorDict。

参数:

num_threads (int 或 str) – 如果提供，则用于调用叶子张量的 pin_memory 的线程数。如果传入 "auto"，则线程数会自动确定。

pop(key: NestedKey, default: Any = _NoDefault.ZERO) → Tensor

从 tensordict 中移除并返回一个值。

如果未找到该值且未提供默认值，则会引发 KeyError。

参数:

• key (str or nested key) – 要查找的条目。

• default (Any, optional) – 找不到键时要返回的值。

示例

>>> td = TensorDict({"1": 1}, [])
>>> one = td.pop("1")
>>> assert one == 1
>>> none = td.pop("1", default=None)
>>> assert none is None

popitem() → Tuple[NestedKey, Tensor]

移除最后插入 TensorDict 的项。

popitem 只会返回非嵌套值。

pow(other: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor, *, default: str | torch.Tensor | None = None) → T

将 self 的每个元素与 other 求幂，并返回结果张量。

other 可以是单个 float 数字、Tensor 或 TensorDict。

当 other 是张量时，input 和 other 的形状必须是可广播的。

参数:

other (float, tensor or tensordict) – 指数

关键字参数:

default (torch.Tensor 或 str, 可选) – 用于独占条目的默认值。如果未提供，则两个 tensordict 的键列表必须完全匹配。如果传递 default="intersection"，则只考虑交集的键集，其他键将被忽略。在所有其他情况下，default 将用于操作双方的所有缺失条目。

pow_(other: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor) → T

pow() 的原地版本。

注意

就地 pow 不支持 default 关键字参数。

prod(dim: Union[int, Tuple[int], Literal['feature']] = _NoDefault.ZERO, keepdim: bool = _NoDefault.ZERO, *, dtype: Optional[dtype] = None, reduce: Optional[bool] = None) → tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor

返回输入 TensorDict 中所有元素的乘积。

参数:

• dim (int, int 元组, 可选) – 如果为 None，则返回一个无量纲的 tensordict，其中包含所有叶子的乘积值（如果可以计算）。如果为整数或整数元组，则 prod 将在指定的维度上调用，前提是该维度与 tensordict 的形状兼容。目前只允许使用 “feature” 字符串。使用 dim=”feature” 将在所有特征维度上执行约简。如果 reduce=True，则返回一个具有 TensorDict 批次大小形状的张量。否则，将返回一个与 self 结构相同的、特征维度已约简的新 tensordict。

• keepdim (bool) – 输出张量是否保留维度。

关键字参数:

• dtype (torch.dtype, 可选) – 返回张量的所需数据类型。如果指定，将在执行操作之前将输入张量强制转换为 dtype。这有助于防止数据类型溢出。默认值：None。

• reduce (bool, optional) – 如果为True，则将跨所有TensorDict值进行约简，并返回一个约简后的张量。默认为False。

示例

>>> from tensordict import TensorDict
>>> import torch
>>> td = TensorDict(
...     a=torch.randn(3, 4, 5),
...     b=TensorDict(
...         c=torch.randn(3, 4, 5, 6),
...         d=torch.randn(3, 4, 5),
...         batch_size=(3, 4, 5),
...     ),
...     batch_size=(3, 4)
... )
>>> td.prod(dim=0)
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([4, 5, 6]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([4, 5]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([4]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td.prod()
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td.prod(reduce=True)
tensor(-0.)
>>> td.prod(dim="feature")
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([3, 4]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([3, 4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([3, 4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([3, 4, 5]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([3, 4]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td = TensorDict(
...     a=torch.ones(3, 4, 5),
...     b=TensorDict(
...         c=torch.ones(3, 4, 5),
...         d=torch.ones(3, 4, 5),
...         batch_size=(3, 4, 5),
...     ),
...     batch_size=(3, 4)
... )
>>> td.prod(reduce=True, dim="feature")
tensor([[1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1.]])
>>> td.prod(reduce=True, dim=0)
tensor([[1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1.]])

qint32()

将所有张量强制转换为 torch.qint32。

qint8()

将所有张量强制转换为 torch.qint8。

quint4x2()

将所有张量强制转换为 torch.quint4x2。

quint8()

将所有张量强制转换为 torch.quint8。

reciprocal() → T

计算 TensorDict 中每个元素的 reciprocal() 值。

reciprocal_() → T

原地计算 TensorDict 中每个元素的 reciprocal() 值。

record_stream(stream: Stream) → T

标记 TensorDict 已被此流使用。

当 TensorDict 被解除分配时，请确保在解除分配时该流上的所有工作完成之前，不要将张量内存重用于其他张量。

请参阅 record_stream() 以获取更多信息。

recv(src: int, *, group: 'torch.distributed.ProcessGroup' | None = None, init_tag: int = 0, pseudo_rand: bool = False) → int

接收 TensorDict 的内容并用其更新内容。

有关上下文，请查看 send 方法中的示例。

参数:

src (int) – 源工作进程的 rank。

关键字参数:

• group (torch.distributed.ProcessGroup, optional) – 如果设置，将使用指定的进程组进行通信。否则，将使用默认进程组。默认为 None。

• init_tag (int) – 源工作进程使用的 init_tag。

• pseudo_rand (bool) – 如果为 True，则标签序列将是伪随机的，允许从不同节点发送多个数据而不会发生重叠。请注意，生成这些伪随机数代价高昂（每秒 1e-5 次），这意味着它可能会减慢算法的运行速度。此值必须与传递给 send() 的值匹配。默认为 False。

reduce(dst, op=None, async_op=False, return_premature=False, group=None) → None

在所有机器上归约 TensorDict。

只有具有 rank dst 的进程才能接收最终结果。

refine_names(*names) → T

根据名称精炼 self 的维度名称。

精炼是重命名的特殊情况，它“提升”未命名维度。None 维度可以精炼为任何名称；已命名维度只能精炼为相同名称。

由于命名张量可以与未命名张量共存，因此细化名称提供了一种很好的方式来编写既适用于命名张量又适用于未命名张量的命名张量感知代码。

names 可以包含最多一个 Ellipsis (...)。Ellipsis 会贪婪地展开；它会就地展开以使 names 的长度与 self.dim() 相同，方法是使用 self.names 的相应索引处的名称。

Returns: 具有根据输入命名的维度的相同的 TensorDict。

示例

>>> td = TensorDict({}, batch_size=[3, 4, 5, 6])
>>> tdr = td.refine_names(None, None, None, "d")
>>> assert tdr.names == [None, None, None, "d"]
>>> tdr = td.refine_names("a", None, None, "d")
>>> assert tdr.names == ["a", None, None, "d"]

rename(*names, **rename_map)

返回一个克隆的 TensorDict，其中维度已重命名。

示例

>>> td = TensorDict({}, batch_size=[1, 2, 3 ,4])
>>> td.names = list("abcd")
>>> td_rename = td.rename(c="g")
>>> assert td_rename.names == list("abgd")

rename_(*names, **rename_map)

与 rename() 相同，但就地执行重命名。

示例

>>> td = TensorDict({}, batch_size=[1, 2, 3 ,4])
>>> td.names = list("abcd")
>>> assert td.rename_(c="g")
>>> assert td.names == list("abgd")

rename_key_(old_key: NestedKey, new_key: NestedKey, safe: bool = False) → PersistentTensorDict

用新字符串重命名一个键，并返回具有更新后的键名的相同 TensorDict。

参数:

• old_key (str 或 nested key) – 要重命名的键。

• new_key (str 或 nested key) – 条目的新名称。

• safe (bool, 可选) – 如果为 True，当新键已存在于 TensorDict 中时，将抛出错误。

返回:

self

repeat(*repeats: int) → TensorDictBase

沿指定维度重复此张量。

与 expand() 不同，此函数会复制张量的数据。

警告

repeat() 的行为与 numpy.repeat() 不同，但更类似于 numpy.tile()。对于类似于 numpy.repeat() 的运算符，请参阅 repeat_interleave()。

参数:

repeat (torch.Size, int..., int 元组 或 int 列表) – 重复此张量在每个维度的次数。

示例

>>> import torch
>>>
>>> from tensordict import TensorDict
>>>
>>> td = TensorDict(
...     {
...         "a": torch.randn(3, 4, 5),
...         "b": TensorDict({
...             "c": torch.randn(3, 4, 10, 1),
...             "a string": "a string!",
...         }, batch_size=[3, 4, 10])
...     }, batch_size=[3, 4],
... )
>>> print(td.repeat(1, 2))
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([3, 8, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                a string: NonTensorData(data=a string!, batch_size=torch.Size([3, 8, 10]), device=None),
                c: Tensor(shape=torch.Size([3, 8, 10, 1]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([3, 8, 10]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([3, 8]),
    device=None,
    is_shared=False)

repeat_interleave(repeats: torch.Tensor | int, dim: Optional[int] = None, *, output_size: Optional[int] = None) → T

重复 TensorDict 的元素。

警告

This is different from repeat() but similar to numpy.repeat().

参数:

• repeats (torch.Tensor or int) – The number of repetitions for each element. repeats is broadcast to fit the shape of the given axis.

• dim (int, optional) – The dimension along which to repeat values. By default, use the flattened input array, and return a flat output array.

关键字参数:

output_size (int, optional) – Total output size for the given axis (e.g. sum of repeats). If given, it will avoid stream synchronization needed to calculate output shape of the tensordict.

返回:

重复的 TensorDict，其形状与输入相同，除了在给定轴上。

示例

>>> import torch
>>>
>>> from tensordict import TensorDict
>>>
>>> td = TensorDict(
...     {
...         "a": torch.randn(3, 4, 5),
...         "b": TensorDict({
...             "c": torch.randn(3, 4, 10, 1),
...             "a string": "a string!",
...         }, batch_size=[3, 4, 10])
...     }, batch_size=[3, 4],
... )
>>> print(td.repeat_interleave(2, dim=0))
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([6, 4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                a string: NonTensorData(data=a string!, batch_size=torch.Size([6, 4, 10]), device=None),
                c: Tensor(shape=torch.Size([6, 4, 10, 1]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([6, 4, 10]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([6, 4]),
    device=None,
    is_shared=False)

replace(*args, **kwargs)

创建 TensorDict 的浅拷贝，其中条目已被替换。

Accepts one unnamed argument which must be a dictionary of a TensorDictBase subclass. Additionally, first-level entries can be updated with the named keyword arguments.

返回:

a copy of self with updated entries if the input is non-empty. If an empty dict or no dict is provided and the kwargs are empty, self is returned.

requires_grad_(requires_grad=True) → T

更改 autograd 是否应记录此张量上的操作：就地设置此张量的 requires_grad 属性。

返回此 TensorDict。

参数:

requires_grad (bool, optional) – whether or not autograd should record operations on this tensordict. Defaults to True.

reshape(*args, **kwargs) → T

返回所需形状的连续、重塑的张量。

参数:

*shape (int) – 结果 TensorDict 的新形状。

返回:

具有重塑键的 TensorDict。

示例

>>> td = TensorDict({
...     'x': torch.arange(12).reshape(3, 4),
... }, batch_size=[3, 4])
>>> td = td.reshape(12)
>>> print(td['x'])
torch.Tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])

round() → T

计算 TensorDict 中每个元素的 round() 值。

round_() → T

原地计算 TensorDict 中每个元素的 round() 值。

rsub(other: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor | float, *, alpha: float | None = None, default: str | torch.Tensor | None = None)

Subtracts self from other, scaled by alpha, from self.

\[\text{{out}}_i = \text{{input}}_i - \text{{alpha}} \times \text{{other}}_i\]

支持广播、类型提升以及整数、浮点数和复数输入。

参数:

other (TensorDict, Tensor 或 Number) – 要从 self 中减去的张量或数字。

关键字参数:

• alpha (Number) – other 的乘数。

• default (torch.Tensor 或 str, 可选) – 用于独占条目的默认值。如果未提供，则两个 tensordict 的键列表必须完全匹配。如果传递 default="intersection"，则只考虑交集的键集，其他键将被忽略。在所有其他情况下，default 将用于操作双方的所有缺失条目。

save(prefix: Optional[str] = None, copy_existing: bool = False, *, num_threads: int = 0, return_early: bool = False, share_non_tensor: bool = False) → T

将tensordict保存到磁盘。

此函数是memmap()的代理。

property saved_path

返回 memmap 保存的 TensorDict 存储的路径。

此参数在 is_memmap() 返回 False（例如，当 TensorDict 解锁时）后即失效。

select(*keys: NestedKey, inplace: bool = False, strict: bool = True) → T

选择 TensorDict 的键，并返回一个仅包含所选键的新 TensorDict。

值不会被复制：对原始tensordict或新tensordict的张量的就地修改将导致两个tensordict都发生变化。

参数:

• *keys (str) – 要选择的键。

• inplace (bool) – 如果为True，则tensordict将被原地修剪。默认为False。

• strict (bool, optional) – whether selecting a key that is not present will return an error or not. Default: True.

返回:

一个新的 tensordict（如果 inplace=True 则为同一 tensordict），仅包含选定的键。

注意

To select keys in a tensordict and return a version of this tensordict deprived of these keys, see the split_keys() method.

示例

>>> from tensordict import TensorDict
>>> td = TensorDict({"a": 0, "b": {"c": 1, "d": 2}}, [])
>>> td.select("a", ("b", "c"))
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td.select("a", "b")
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td.select("this key does not exist", strict=False)
TensorDict(
    fields={
    },
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)

send(dst: int, *, group: 'torch.distributed.ProcessGroup' | None = None, init_tag: int = 0, pseudo_rand: bool = False) → None

将 tensordict 的内容发送到远程工作进程。

参数:

dst (int) – 应将内容发送到的目标工作进程的 rank。

关键字参数:

• group (torch.distributed.ProcessGroup, optional) – 如果设置，将使用指定的进程组进行通信。否则，将使用默认进程组。默认为 None。

• init_tag (int) – 用于标记张量的初始标签。注意，这将根据 TensorDict 中包含的张量数量进行递增。

• pseudo_rand (bool) – if True, 标签序列将是伪随机的，允许从不同节点发送多个数据而不会重叠。请注意，这些伪随机数的生成成本很高（每个数字 1e-5 秒），这意味着它可能会减慢算法的运行速度。默认为 False。

示例

>>> from torch import multiprocessing as mp
>>> from tensordict import TensorDict
>>> import torch
>>>
>>>
>>> def client():
...     torch.distributed.init_process_group(
...         "gloo",
...         rank=1,
...         world_size=2,
...         init_method=f"tcp://:10003",
...     )
...
...     td = TensorDict(
...         {
...             ("a", "b"): torch.randn(2),
...             "c": torch.randn(2, 3),
...             "_": torch.ones(2, 1, 5),
...         },
...         [2],
...     )
...     td.send(0)
...
>>>
>>> def server(queue):
...     torch.distributed.init_process_group(
...         "gloo",
...         rank=0,
...         world_size=2,
...         init_method=f"tcp://:10003",
...     )
...     td = TensorDict(
...         {
...             ("a", "b"): torch.zeros(2),
...             "c": torch.zeros(2, 3),
...             "_": torch.zeros(2, 1, 5),
...         },
...         [2],
...     )
...     td.recv(1)
...     assert (td != 0).all()
...     queue.put("yuppie")
...
>>>
>>> if __name__=="__main__":
...     queue = mp.Queue(1)
...     main_worker = mp.Process(target=server, args=(queue,))
...     secondary_worker = mp.Process(target=client)
...
...     main_worker.start()
...     secondary_worker.start()
...     out = queue.get(timeout=10)
...     assert out == "yuppie"
...     main_worker.join()
...     secondary_worker.join()

separates(*keys: NestedKey, default: Any = _NoDefault.ZERO, strict: bool = True, filter_empty: bool = True) → T

将指定的键从 tensordict 中分离（就地操作）。

另请参阅

This method is equivalent to calling split_keys() with inplace=True on a single split.

另请参阅

This method is equivalent to calling exclude() except that it returns the other split of the data.

参数:

• keys (NestedKey) – 要从 tensordict 中分离的键。

• default (Any, optional) – the value to be returned when a key is missing. If not specified and strict=True, an exception is raised. Otherwise, the default of any missing key will be None unless specified otherwise.

• strict (bool, optional) – if True, an exception is raised when a key is missing. Defaults to True.

• filter_empty (bool, optional) – if True, empty tensordicts within self will be removed. Defaults to True.

返回:

分离出的 tensordict。

返回类型:

T

示例

>>> td = TensorDict(
...     a=0,
...     b=0,
...     c=0,
...     d=0,
... )
>>> td_a_c = td.separates("a", "c")
>>> print(td_a_c)
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False),
        c: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> print(td)
TensorDict(
    fields={
        b: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False),
        d: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)

set(key: NestedKey, item: Tensor, inplace: bool = False, *, non_blocking: bool = False, **kwargs: Any) → T

设置一个新的键值对。

参数:

• key (str, str 元组) – 要设置的键的名称。

• item (torch.Tensor or equivalent, TensorDictBase instance) – value to be stored in the tensordict.

• inplace (bool, optional) – if True and if a key matches an existing key in the tensordict, then the update will occur in-place for that key-value pair. If inplace is True and the entry cannot be found, it will be added. For a more restrictive in-place operation, use set_() instead. Defaults to False.

关键字参数:

non_blocking (bool, optional) – if True and this copy is between different devices, the copy may occur asynchronously with respect to the host.

返回:

self

示例

>>> td = TensorDict({}, batch_size[3, 4])
>>> td.set("x", torch.randn(3, 4))
>>> y = torch.randn(3, 4, 5)
>>> td.set("y", y, inplace=True) # works, even if 'y' is not present yet
>>> td.set("y", torch.zeros_like(y), inplace=True)
>>> assert (y==0).all() # y values are overwritten
>>> td.set("y", torch.ones(5), inplace=True) # raises an exception as shapes mismatch

set_(key: NestedKey, item: Tensor, *, non_blocking: bool = False) → T

设置现有键的值，同时保留原始存储。

参数:

• key (str) – 值的名称

• item (torch.Tensor or compatible type, TensorDictBase) – value to be stored in the tensordict

关键字参数:

non_blocking (bool, optional) – if True and this copy is between different devices, the copy may occur asynchronously with respect to the host.

返回:

self

示例

>>> td = TensorDict({}, batch_size[3, 4])
>>> x = torch.randn(3, 4)
>>> td.set("x", x)
>>> td.set_("x", torch.zeros_like(x))
>>> assert (x == 0).all()

set_at_(key: NestedKey, value: Tensor, index: Union[None, int, slice, str, Tensor, List[Any], Tuple[Any, ...]], *, non_blocking: bool = False) → T

就地在 index 指示的索引处设置值。

参数:

• key (str, str 元组) – 要修改的键。

• value (torch.Tensor) – 要在 index 处设置的值

• index (int, tensor or tuple) – index where to write the values.

关键字参数:

non_blocking (bool, optional) – if True and this copy is between different devices, the copy may occur asynchronously with respect to the host.

返回:

self

示例

>>> td = TensorDict({}, batch_size[3, 4])
>>> x = torch.randn(3, 4)
>>> td.set("x", x)
>>> td.set_at_("x", value=torch.ones(1, 4), index=slice(1))
>>> assert (x[0] == 1).all()

set_non_tensor(key: NestedKey, value: Any)

Registers a non-tensor value in the tensordict using tensordict.tensorclass.NonTensorData.

The value can be retrieved using TensorDictBase.get_non_tensor() or directly using get, which will return the tensordict.tensorclass.NonTensorData object.

返回：self

示例

>>> data = TensorDict({}, batch_size=[])
>>> data.set_non_tensor(("nested", "the string"), "a string!")
>>> assert data.get_non_tensor(("nested", "the string")) == "a string!"
>>> # regular `get` works but returns a NonTensorData object
>>> data.get(("nested", "the string"))
NonTensorData(
    data='a string!',
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)

setdefault(key: NestedKey, default: Tensor, inplace: bool = False) → Tensor

Insert the key entry with a value of default if key is not in the tensordict.

Return the value for key if key is in the tensordict, else default.

参数:

• key (str 或 nested key) – 值的名称。

• default (torch.Tensor or compatible type, TensorDictBase) – value to be stored in the tensordict if the key is not already present.

返回:

tensordict 中 key 的值。如果 key 之前未设置，则为 default。

示例

>>> td = TensorDict({}, batch_size=[3, 4])
>>> val = td.setdefault("a", torch.zeros(3, 4))
>>> assert (val == 0).all()
>>> val = td.setdefault("a", torch.ones(3, 4))
>>> assert (val == 0).all() # output is still 0

property shape: Size

See batch_size.

share_memory_()

将所有张量放入共享内存。

The TensorDict is then locked, meaning that any writing operations that isn’t in-place will throw an exception (eg, rename, set or remove an entry). Conversely, once the tensordict is unlocked, the share_memory attribute is turned to False, because cross-process identity is not guaranteed anymore.

返回:

self

sigmoid() → T

计算 TensorDict 中每个元素的 sigmoid() 值。

sigmoid_() → T

原地计算 TensorDict 中每个元素的 sigmoid() 值。

sign() → T

计算 TensorDict 中每个元素的 sign() 值。

sign_() → T

原地计算 TensorDict 中每个元素的 sign() 值。

sin() → T

计算 TensorDict 中每个元素的 sin() 值。

sin_() → T

原地计算 TensorDict 中每个元素的 sin() 值。

sinh() → T

计算 TensorDict 中每个元素的 sinh() 值。

sinh_() → T

原地计算 TensorDict 中每个元素的 sinh() 值。

size(dim: Optional[int] = None) → torch.Size | int

返回由 dim 指定维度的尺寸。

如果未指定 dim，则返回 TensorDict 的 batch_size 属性。

softmax(dim: int, dtype: Optional[dtype] = None)

将 softmax 函数应用于 tensordict 元素。

参数:

• dim (int 或 int 元组) – 将在其上计算 softmax 的 tensordict 维度。

• dtype (torch.dtype, optional) – the desired data type of returned tensor. If specified, the input tensor is cast to dtype before the operation is performed. This is useful for preventing data type overflows.

property sorted_keys: list[tensordict._nestedkey.NestedKey]

按字母顺序返回键。

不支持其他参数。

如果 TensorDict 被锁定，键将被缓存，直到 TensorDict 解锁以获得更快的执行。

split(split_size: int | list[int], dim: int = 0) → tuple[tensordict.base.TensorDictBase, ...]

像 torch.split 一样，使用指定的尺寸在给定维度上分割 TensorDict 中的每个张量。

返回一个包含分割块视图的 TensorDict 实例列表。

参数:

• split_size (int or List(int)) – size of a single chunk or list of sizes for each chunk.

• dim (int) – 沿此维度分割张量。

返回:

一个具有给定维度中指定尺寸的 TensorDict 列表。

示例

>>> td = TensorDict({
...     'x': torch.arange(12).reshape(3, 4),
... }, batch_size=[3, 4])
>>> td0, td1 = td.split([1, 2], dim=0)
>>> print(td0['x'])
torch.Tensor([[0, 1, 2, 3]])

split_keys(*key_sets, inplace=False, default: Any = _NoDefault.ZERO, strict: bool = True, reproduce_struct: bool = False) → Tuple[T, ...]

根据一个或多个键集将 tensordict 分割成子集。

该方法将返回 N+1 个 tensordict，其中 N 是提供的参数数量。

参数:

• key_sets (键的序列 Dict[in_key, out_key] 或 键列表) – 各个分割。

• inplace (bool, optional) – if True, the keys are removed from self in-place. Defaults to False.

• default (Any, 可选) – 当 key 丢失时要返回的值。如果未指定且 strict=True，则会引发异常。

• strict (bool, optional) – if True, an exception is raised when a key is missing. Defaults to True.

• reproduce_struct (bool, optional) – if True, all tensordict returned have the same tree structure as self, even if some sub-tensordicts contain no leaves.

注意

None 非张量值将被忽略且不返回。

注意

该方法不检查提供的列表中的重复项。

示例

>>> td = TensorDict(
...     a=0,
...     b=0,
...     c=0,
...     d=0,
... )
>>> td_a, td_bc, td_d = td.split_keys(["a"], ["b", "c"])
>>> print(td_bc)

sqrt()

计算 self 的逐元素平方根。

sqrt_()

In-place version of sqrt().

squeeze(*args, **kwargs)

压缩维度在 -self.batch_dims+1 和 self.batch_dims-1 之间的所有张量，并将它们返回到一个新的 tensordict 中。

参数:

dim (Optional[int]) – dimension along which to squeeze. If dim is None, all singleton dimensions will be squeezed. Defaults to None.

示例

>>> td = TensorDict({
...     'x': torch.arange(24).reshape(3, 1, 4, 2),
... }, batch_size=[3, 1, 4])
>>> td = td.squeeze()
>>> td.shape
torch.Size([3, 4])
>>> td.get("x").shape
torch.Size([3, 4, 2])

This operation can be used as a context manager too. Changes to the original tensordict will occur out-place, i.e. the content of the original tensors will not be altered. This also assumes that the tensordict is not locked (otherwise, unlocking the tensordict is necessary). This functionality is not compatible with implicit squeezing.

>>> td = TensorDict({
...     'x': torch.arange(24).reshape(3, 1, 4, 2),
... }, batch_size=[3, 1, 4])
>>> with td.squeeze(1) as tds:
...     tds.set("y", torch.zeros(3, 4))
>>> assert td.get("y").shape == [3, 1, 4]

classmethod stack(input, dim: int = 0, *, out=None)

沿给定维度将 tensordicts 堆叠成一个单一的 tensordict。

This call is equivalent to calling torch.stack() but is compatible with torch.compile.

stack_from_tensordict(dim: int = 0, *, sorted: Optional[Union[bool, List[NestedKey]]] = None, out: Optional[Tensor] = None) → Tensor

将 tensordict 的所有条目堆叠成一个张量。

参数:

dim (int, optional) – 条目应堆叠的维度。

关键字参数:

• sorted (bool or list of NestedKeys) – if True, the entries will be stacked in alphabetical order. If False (default), the dict order will be used. Alternatively, a list of key names can be provided and the tensors will be stacked accordingly. This incurs some overhead as the list of keys will be checked against the list of leaf names in the tensordict.

• out (torch.Tensor, optional) – an optional destination tensor for the stack operation.

stack_tensors(*keys: NestedKey, out_key: NestedKey, dim: int = 0, keep_entries: bool = False) → T

将条目堆叠到新的条目中，并可能移除原始值。

参数:

keys (NestedKey 序列) – 要堆叠的条目。

关键字参数

out_key (NestedKey): new key name for the stacked inputs. keep_entries (bool, optional): if False, entries in keys will be deleted.

默认为False。

dim (int, optional): 必须发生堆叠的维度。

默认为0。

返回: self

示例

>>> td = TensorDict(a=torch.zeros(()), b=torch.ones(()))
>>> td.stack_tensors("a", "b", out_key="c")
>>> assert "a" not in td
>>> assert (td["c"] == torch.tensor([0, 1])).all()

state_dict(destination=None, prefix='', keep_vars=False, flatten=False) → OrderedDict[str, Any]

从 tensordict 中生成 state_dict。

state_dict 的结构将保持嵌套，除非将 flatten 设置为 True。

tensordict state_dict 包含重建 tensordict 所需的所有张量和元数据（目前不支持名称）。

参数:

• destination (dict, optional) – If provided, the state of tensordict will be updated into the dict and the same object is returned. Otherwise, an OrderedDict will be created and returned. Default: None.

• prefix (str, optional) – a prefix added to tensor names to compose the keys in state_dict. Default: ''.

• keep_vars (bool, optional) – by default the torch.Tensor items returned in the state dict are detached from autograd. If it’s set to True, detaching will not be performed. Default: False.

• flatten (bool, optional) – whether the structure should be flattened with the "." character or not. Defaults to False.

示例

>>> data = TensorDict({"1": 1, "2": 2, "3": {"3": 3}}, [])
>>> sd = data.state_dict()
>>> print(sd)
OrderedDict([('1', tensor(1)), ('2', tensor(2)), ('3', OrderedDict([('3', tensor(3)), ('__batch_size', torch.Size([])), ('__device', None)])), ('__batch_size', torch.Size([])), ('__device', None)])
>>> sd = data.state_dict(flatten=True)
OrderedDict([('1', tensor(1)), ('2', tensor(2)), ('3.3', tensor(3)), ('__batch_size', torch.Size([])), ('__device', None)])

std(dim: Union[int, Tuple[int], Literal['feature']] = _NoDefault.ZERO, keepdim: bool = _NoDefault.ZERO, *, correction: int = 1, reduce: Optional[bool] = None) → tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor

返回输入 tensordict 中所有元素的标准差值。

参数:

• dim (int, tuple of int, optional) – if None, returns a dimensionless tensordict containing the sum value of all leaves (if this can be computed). If integer or tuple of integers, std is called upon the dimension specified if and only if this dimension is compatible with the tensordict shape. Only the “feature” string is currently permitted. Using dim=”feature” will achieve the reduction over all feature dimensions. If reduce=True, a tensor of the shape of the TensorDict’s batch-size will be returned. Otherwise, a new tensordict with the same structure as self with reduced feature dimensions will be returned.

• keepdim (bool) – 输出张量是否保留维度。

关键字参数:

• correction (int) – difference between the sample size and sample degrees of freedom. Defaults to Bessel’s correction, correction=1.

• reduce (bool, optional) – 如果为True，则将跨所有TensorDict值进行约简，并返回一个约简后的张量。默认为False。

示例

>>> from tensordict import TensorDict
>>> import torch
>>> td = TensorDict(
...     a=torch.randn(3, 4, 5),
...     b=TensorDict(
...         c=torch.randn(3, 4, 5, 6),
...         d=torch.randn(3, 4, 5),
...         batch_size=(3, 4, 5),
...     ),
...     batch_size=(3, 4)
... )
>>> td.std(dim=0)
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([4, 5, 6]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([4, 5]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([4]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td.std()
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td.std(reduce=True)
tensor(1.0006)
>>> td.std(dim="feature")
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([3, 4]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([3, 4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([3, 4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([3, 4, 5]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([3, 4]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td = TensorDict(
...     a=torch.ones(3, 4, 5),
...     b=TensorDict(
...         c=torch.ones(3, 4, 5),
...         d=torch.ones(3, 4, 5),
...         batch_size=(3, 4, 5),
...     ),
...     batch_size=(3, 4)
... )
>>> td.std(reduce=True, dim="feature")
tensor([[0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.]])
>>> td.std(reduce=True, dim=0)
tensor([[0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0.]])

sub(other: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor | float, *, alpha: float | None = None, default: str | torch.Tensor | None = None)

Subtracts other, scaled by alpha, from self.

\[\text{{out}}_i = \text{{input}}_i - \text{{alpha}} \times \text{{other}}_i\]

支持广播、类型提升以及整数、浮点数和复数输入。

参数:

other (TensorDict, Tensor 或 Number) – 要从 self 中减去的张量或数字。

关键字参数:

• alpha (Number) – other 的乘数。

• default (torch.Tensor 或 str, 可选) – 用于独占条目的默认值。如果未提供，则两个 tensordict 的键列表必须完全匹配。如果传递 default="intersection"，则只考虑交集的键集，其他键将被忽略。在所有其他情况下，default 将用于操作双方的所有缺失条目。

sub_(other: tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor | float, alpha: Optional[float] = None)

In-place version of sub().

注意

原地 sub 不支持 default 关键字参数。

sum(dim: Union[int, Tuple[int], Literal['feature']] = _NoDefault.ZERO, keepdim: bool = _NoDefault.ZERO, *, dtype: Optional[dtype] = None, reduce: Optional[bool] = None) → tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor

返回输入 tensordict 中所有元素的总和值。

参数:

• dim (int, int 元组, 可选) – 如果为 None，则返回一个无量纲的 tensordict，其中包含所有叶子的总和值（如果可以计算）。如果为整数或整数元组，则 sum 将在指定的维度上调用，前提是该维度与 tensordict 的形状兼容。目前只允许使用 “feature” 字符串。使用 dim=”feature” 将在所有特征维度上执行约简。如果 reduce=True，则返回一个具有 TensorDict 批次大小形状的张量。否则，将返回一个与 self 结构相同的、特征维度已约简的新 tensordict。

• keepdim (bool) – 输出张量是否保留维度。

关键字参数:

• dtype (torch.dtype, 可选) – 返回张量的所需数据类型。如果指定，将在执行操作之前将输入张量强制转换为 dtype。这有助于防止数据类型溢出。默认值：None。

• reduce (bool, optional) – 如果为True，则将跨所有TensorDict值进行约简，并返回一个约简后的张量。默认为False。

示例

>>> from tensordict import TensorDict
>>> import torch
>>> td = TensorDict(
...     a=torch.randn(3, 4, 5),
...     b=TensorDict(
...         c=torch.randn(3, 4, 5, 6),
...         d=torch.randn(3, 4, 5),
...         batch_size=(3, 4, 5),
...     ),
...     batch_size=(3, 4)
... )
>>> td.sum(dim=0)
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([4, 5, 6]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([4, 5]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([4]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td.sum()
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td.sum(reduce=True)
tensor(-0.)
>>> td.sum(dim="feature")
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([3, 4]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([3, 4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([3, 4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([3, 4, 5]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([3, 4]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td = TensorDict(
...     a=torch.ones(3, 4, 5),
...     b=TensorDict(
...         c=torch.ones(3, 4, 5),
...         d=torch.ones(3, 4, 5),
...         batch_size=(3, 4, 5),
...     ),
...     batch_size=(3, 4)
... )
>>> td.sum(reduce=True, dim="feature")
tensor([[15., 15., 15., 15.],
        [15., 15., 15., 15.],
        [15., 15., 15., 15.]])
>>> td.sum(reduce=True, dim=0)
tensor([[9., 9., 9., 9., 9.],
        [9., 9., 9., 9., 9.],
        [9., 9., 9., 9., 9.],
        [9., 9., 9., 9., 9.]])

tan() → T

计算 TensorDict 中每个元素的 tan() 值。

tan_() → T

原地计算 TensorDict 中每个元素的 tan() 值。

tanh() → T

计算 TensorDict 中每个元素的 tanh() 值。

tanh_() → T

原地计算 TensorDict 中每个元素的 tanh() 值。

to(*args, **kwargs: Any) → PersistentTensorDict

将 TensorDictBase 子类映射到另一个设备、dtype 或另一个 TensorDictBase 子类（如果允许）。

不允许将张量转换为新的 dtype，因为 tensordict 不会绑定到只包含单一 tensor dtype。

参数:

• device (torch.device, optional) – tensordict 的目标设备。

• dtype (torch.dtype, optional) – the desired floating point or complex dtype of the tensordict.

• tensor (torch.Tensor, optional) – Tensor whose dtype and device are the desired dtype and device for all tensors in this TensorDict.

关键字参数:

• non_blocking (bool, optional) – whether the operations should be blocking.

• memory_format (torch.memory_format, optional) – the desired memory format for 4D parameters and buffers in this tensordict.

• batch_size (torch.Size, optional) – 输出 tensordict 的结果批次大小。

• other (TensorDictBase, optional) –

  TensorDict 实例，其 dtype 和 device 是该 TensorDict 中所有张量的目标 dtype 和 device。

  注意

  Since TensorDictBase instances do not have a dtype, the dtype is gathered from the example leaves. If there are more than one dtype, then no dtype casting is undertook.

• non_blocking_pin (bool, optional) –

  if True, the tensors are pinned before being sent to device. This will be done asynchronously but can be controlled via the num_threads argument.

  注意

  Calling tensordict.pin_memory().to("cuda") will usually be much slower than tensordict.to("cuda", non_blocking_pin=True) as the pin_memory is called asynchronously in the second case. Multithreaded pin_memory will usually be beneficial if the tensors are large and numerous: when there are too few tensors to be sent, the overhead of spawning threads and collecting data outweighs the benefits of multithreading, and if the tensors are small the overhead of iterating over a long list is also prohibitively large.

• num_threads (int or None, optional) – if non_blocking_pin=True, the number of threads to be used for pin_memory. By default, max(1, torch.get_num_threads()) threads will be spawn. num_threads=0 will cancel any multithreading for the pin_memory() calls.

• inplace (bool, optional) – if True, the data will be written in-place in the same tensordict. This can be significantly faster whenever building a tensordict is CPU-overhead bound. Defaults to False.

返回:

a new tensordict instance if the device differs from the tensordict device and/or if the dtype is passed. The same tensordict otherwise. batch_size only modifications are done in-place.

注意

如果 TensorDict 是合并的，结果 TensorDict 也将是合并的。每个新张量都是映射到目标设备的合并存储的视图。

示例

>>> data = TensorDict({"a": 1.0}, [], device=None)
>>> data_cuda = data.to("cuda:0")  # casts to cuda
>>> data_int = data.to(torch.int)  # casts to int
>>> data_cuda_int = data.to("cuda:0", torch.int)  # multiple casting
>>> data_cuda = data.to(torch.randn(3, device="cuda:0"))  # using an example tensor
>>> data_cuda = data.to(other=TensorDict({}, [], device="cuda:0"))  # using a tensordict example

to_dict(*, retain_none: bool = True, convert_tensors: bool = False, tolist_first: bool = False) → dict[str, Any]

返回一个键值对与 tensordict 匹配的字典。

参数:

• retain_none (bool) – if True, the None values from tensorclass instances will be written in the dictionary. Otherwise, they will be discarded. Default: True.

• convert_tensors (bool) – if True, tensors will be converted to lists when creating the dictionary. Otherwise, they will remain as tensors. Default: False.

• tolist_first (bool) – if True, the tensordict will be converted to a list first when it has batch dimensions. Default: False.

返回:

tensordict 的字典表示。

另请参阅

tolist()

示例

>>> import torch
>>> from tensordict import TensorDict
>>>
>>> td = TensorDict(
...     a=torch.arange(24).view(2, 3, 4),
...     b=TensorDict(c=torch.arange(12).reshape(2, 3, 2), batch_size=(2, 3, 2)),
...     batch_size=(2, 3)
... )
>>> print(td.to_dict())
{'a': tensor([[[ 0,  1,  2,  3],
         [ 4,  5,  6,  7],
         [ 8,  9, 10, 11]],

[[12, 13, 14, 15],

[16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23]]]), ‘b’: {‘c’: tensor([[[ 0, 1], [ 2, 3], [ 4, 5]],

[[ 6, 7],

[ 8, 9], [10, 11]]])}}

>>> print(td.to_dict(convert_tensors=True))
{'a': [[[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23]]], 'b': {'c': [[[0, 1], [2, 3], [4, 5]], [[6, 7], [8, 9], [10, 11]]]}}

to_h5(filename, **kwargs)

将 tensordict 转换为具有 h5 后端的 PersistentTensorDict。

参数:

• filename (str 或 path) – h5 文件的路径。

• **kwargs – 传递给 h5py.File.create_dataset() 的其他参数。

返回:

指向新创建文件的 PersitentTensorDict 实例。

示例

>>> import tempfile
>>> import timeit
>>>
>>> from tensordict import TensorDict, MemoryMappedTensor
>>> td = TensorDict({
...     "a": MemoryMappedTensor.from_tensor(torch.zeros(()).expand(1_000_000)),
...     "b": {"c": MemoryMappedTensor.from_tensor(torch.zeros(()).expand(1_000_000, 3))},
... }, [1_000_000])
>>>
>>> file = tempfile.NamedTemporaryFile()
>>> td_h5 = td.to_h5(file.name, compression="gzip", compression_opts=9)
>>> print(td_h5)
PersistentTensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([1000000]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: PersistentTensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([1000000, 3]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([1000000]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([1000000]),
    device=None,
    is_shared=False)

to_lazystack(dim: int = 0)

将 TensorDict 转换为 LazyStackedTensorDict 或等价物。

注意

此方法可用于更改 LazyStackedTensorDict 的堆叠维度。例如，如果您有一个 stack_dim=1 的 LazyStackedTensorDict，您可以使用此方法将其更改为 stack_dim=0。

>>> td = TensorDict({"a": torch.zeros(2, 3), "b": torch.ones(2, 3)}, batch_size=(2, 3))
>>> td2 = td.to_lazystack()
>>> td2.batch_size
torch.Size([2, 3])
>>> assert isinstance(td2, LazyStackedTensorDict)
>>> assert td2.stack_dim == 0
>>> td3 = td2.to_lazystack(1)
>>> assert td3.stack_dim == 1
>>> td3.batch_size
torch.Size([2, 3])

参数:

dim (int, optional) – the dimension along which to stack the tensordict. Defaults to 0.

返回:

LazyStackedTensorDict 实例。

示例

>>> from tensordict import TensorDict
>>> td = TensorDict({"a": torch.zeros(2, 3), "b": torch.ones(2, 3)}, batch_size=(2, 3))
>>> td2 = td.to_lazystack()
>>> td2.batch_size
torch.Size([2, 3])
>>> assert isinstance(td2, LazyStackedTensorDict)

to_module(module: Module, *, inplace: bool | None = None, return_swap: bool = True, swap_dest=None, use_state_dict: bool = False, non_blocking: bool = False, memo=None)

将 TensorDictBase 实例的内容递归地写入指定的 nn.Module 属性。

to_module 也可以用作上下文管理器，用于临时用一组参数/缓冲区填充模块（请参阅下面的示例）。

参数:

module (nn.Module) – 要将参数写入的模块。

关键字参数:

• inplace (bool, optional) – 如果 True，则模块中的参数或张量将被就地更新。默认为 False。

• return_swap (bool, optional) – 如果 True，将返回旧的参数配置。默认为 False。

• swap_dest (TensorDictBase, optional) – 如果 return_swap 为 True，则为写入交换的目标 tensordict。

• use_state_dict (bool, optional) – 如果 True，将使用 state-dict API 加载参数（包括 state-dict 钩子）。默认为 False。

• non_blocking (bool, optional) – if True and this copy is between different devices, the copy may occur asynchronously with respect to the host.

示例

>>> from torch import nn
>>> module = nn.TransformerDecoder(
...     decoder_layer=nn.TransformerDecoderLayer(nhead=4, d_model=4),
...     num_layers=1)
>>> params = TensorDict.from_module(module)
>>> params.data.zero_()
>>> params.to_module(module)
>>> assert (module.layers[0].linear1.weight == 0).all()

将 tensordict 用作上下文管理器可以方便地进行函数调用： .. rubric:: 示例

>>> from tensordict import from_module
>>> module = nn.TransformerDecoder(
...     decoder_layer=nn.TransformerDecoderLayer(nhead=4, d_model=4),
...     num_layers=1)
>>> params = TensorDict.from_module(module)
>>> params = params.data * 0 # Use TensorDictParams to remake these tensors regular nn.Parameter instances
>>> with params.to_module(module):
...     # Call the module with zeroed params
...     y = module(*inputs)
>>> # The module is repopulated with its original params
>>> assert (TensorDict.from_module(module) != 0).any()

返回:

如果 return_swap 为 True，则包含模块中值的 tensordict，否则为 None。

to_namedtuple(dest_cls: Optional[type] = None)

将 tensordict 转换为命名元组。

参数:

dest_cls (Type, optional) – 一个可选的命名元组类。

示例

>>> from tensordict import TensorDict
>>> import torch
>>> data = TensorDict({
...     "a_tensor": torch.zeros((3)),
...     "nested": {"a_tensor": torch.zeros((3)), "a_string": "zero!"}}, [3])
>>> data.to_namedtuple()
GenericDict(a_tensor=tensor([0., 0., 0.]), nested=GenericDict(a_tensor=tensor([0., 0., 0.]), a_string='zero!'))

to_padded_tensor(padding=0.0, mask_key: Optional[NestedKey] = None) → T

将所有嵌套张量转换为填充版本并相应地调整批次大小。

参数:

• padding (float) – tensordict 中张量的填充值。默认为 0.0。

• mask_key (NestedKey, optional) – 如果提供，则为有效值掩码写入的键。如果异构维度不是 tensordict 批次大小的一部分，则会导致错误。默认为 None

to_pytree()

将 tensordict 转换为 PyTree。

如果 tensordict 不是从 pytree 创建的，此方法将仅返回 self 而不进行修改。

有关更多信息和示例，请参阅 from_pytree()。

to_struct_array()

将 tensordict 转换为 numpy 结构化数组。

在 from_struct_array() - to_struct_array() 循环中，输入和输出数组的内容应匹配。但是，to_struct_array 不会保留原始数组的内存内容。

另请参阅

有关更多信息，请参阅 from_struct_array()。

返回:

输入 TensorDict 的 numpy 结构化数组表示。

示例

>>> import torch
>>> from tensordict import TensorDict
>>> td = TensorDict({'a': torch.tensor([1, 2, 3]), 'b': torch.tensor([4.0, 5.0, 6.0])}, batch_size=[3])
>>> arr = td.to_struct_array()
>>> print(arr)
[(1, 4.) (2, 5.) (3, 6.)]

to_tensordict(*, retain_none: Optional[bool] = None) → T

从 TensorDictBase 返回一个常规的 TensorDict 实例。

参数:

retain_none (bool) – 如果 True，则 tensorclass 实例中的 None 值将被写入 tensordict。否则将被丢弃。默认值：True。

返回:

包含相同值的新 TensorDict 对象。

tolist(*, convert_nodes: bool = True, convert_tensors: bool = False, tolist_first: bool = False) → List[Any]

返回 tensordict 的嵌套列表表示。

如果 tensordict 没有批次维度，则此方法返回单个列表或字典。否则，它返回一个嵌套列表，其中每个内部列表代表一个批次维度。

参数:

• convert_nodes (bool) – 如果 True，叶节点将被转换为字典。否则，它们将作为值列表返回。默认值：True。

• convert_tensors (bool) – if True, tensors will be converted to lists when creating the dictionary. Otherwise, they will remain as tensors. Default: False.

• tolist_first (bool) – if True, the tensordict will be converted to a list first when it has batch dimensions. Default: False.

返回:

tensordict 的嵌套列表表示。

示例

>>> import torch
>>> from tensordict import TensorDict
>>>
>>> td = TensorDict(
...     a=torch.arange(24).view(2, 3, 4),
...     b=TensorDict(c=torch.arange(12).reshape(2, 3, 2), batch_size=(2, 3, 2)),
...     batch_size=(2, 3)
... )
>>> print(td.tolist(tolist_first=True))
[[{'a': tensor([0, 1, 2, 3]), 'b': [{'c': tensor(0)}, {'c': tensor(1)}]}, {'a': tensor([4, 5, 6, 7]), 'b': [{'c': tensor(2)}, {'c': tensor(3)}]}, {'a': tensor([ 8,  9, 10, 11]), 'b': [{'c': tensor(4)}, {'c': tensor(5)}]}], [{'a': tensor([12, 13, 14, 15]), 'b': [{'c': tensor(6)}, {'c': tensor(7)}]}, {'a': tensor([16, 17, 18, 19]), 'b': [{'c': tensor(8)}, {'c': tensor(9)}]}, {'a': tensor([20, 21, 22, 23]), 'b': [{'c': tensor(10)}, {'c': tensor(11)}]}]]
>>> print(td.tolist(tolist_first=False))
[[{'a': tensor([0, 1, 2, 3]), 'b': {'c': tensor([0, 1])}}, {'a': tensor([4, 5, 6, 7]), 'b': {'c': tensor([2, 3])}}, {'a': tensor([ 8,  9, 10, 11]), 'b': {'c': tensor([4, 5])}}], [{'a': tensor([12, 13, 14, 15]), 'b': {'c': tensor([6, 7])}}, {'a': tensor([16, 17, 18, 19]), 'b': {'c': tensor([8, 9])}}, {'a': tensor([20, 21, 22, 23]), 'b': {'c': tensor([10, 11])}}]]
>>> print(td.tolist(convert_tensors=False))
[[{'a': [0, 1, 2, 3], 'b': [{'c': 0}, {'c': 1}]}, {'a': [4, 5, 6, 7], 'b': [{'c': 2}, {'c': 3}]}, {'a': [8, 9, 10, 11], 'b': [{'c': 4}, {'c': 5}]}], [{'a': [12, 13, 14, 15], 'b': [{'c': 6}, {'c': 7}]}, {'a': [16, 17, 18, 19], 'b': [{'c': 8}, {'c': 9}]}, {'a': [20, 21, 22, 23], 'b': [{'c': 10}, {'c': 11}]}]]
>>> print(td.tolist(convert_nodes=False))
[[[tensor([0, 1, 2, 3]), TensorDict(
    fields={
        c: Tensor(shape=torch.Size([2]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([2]),
    device=None,
    is_shared=False)], [tensor([4, 5, 6, 7]), TensorDict(
    fields={
        c: Tensor(shape=torch.Size([2]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([2]),
    device=None,
    is_shared=False)], [tensor([ 8,  9, 10, 11]), TensorDict(
    fields={
        c: Tensor(shape=torch.Size([2]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([2]),
    device=None,
    is_shared=False)]], [[tensor([12, 13, 14, 15]), TensorDict(
    fields={
        c: Tensor(shape=torch.Size([2]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([2]),
    device=None,
    is_shared=False)], [tensor([16, 17, 18, 19]), TensorDict(
    fields={
        c: Tensor(shape=torch.Size([2]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([2]),
    device=None,
    is_shared=False)], [tensor([20, 21, 22, 23]), TensorDict(
    fields={
        c: Tensor(shape=torch.Size([2]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([2]),
    device=None,
    is_shared=False)]]]

transpose(dim0, dim1)

返回输入转置版本的 tensordict。交换给定的维度 dim0 和 dim1。

转置 tensordict 的原地或非原地修改也会影响原始 tensordict，因为内存是共享的，并且操作会映射回原始 tensordict。

示例

>>> tensordict = TensorDict({"a": torch.randn(3, 4, 5)}, [3, 4])
>>> tensordict_transpose = tensordict.transpose(0, 1)
>>> print(tensordict_transpose.shape)
torch.Size([4, 3])
>>> tensordict_transpose.set("b",, torch.randn(4, 3))
>>> print(tensordict.get("b").shape)
torch.Size([3, 4])

trunc() → T

计算 TensorDict 每个元素的 trunc() 值。

trunc_() → T

原地计算 TensorDict 每个元素的 trunc() 值。

type(dst_type)

将所有张量转换为 dst_type。

参数:

dst_type (type or string) – 所需类型

uint16()

将所有张量转换为 torch.uint16。

uint32()

将所有张量转换为 torch.uint32。

uint64()

将所有张量转换为 torch.uint64。

uint8()

将所有张量转换为 torch.uint8。

unbind(dim: int) → tuple[T, ...]

返回一个已解绑的 tensordict 索引元组，沿指定的维度。

示例

>>> td = TensorDict({
...     'x': torch.arange(12).reshape(3, 4),
... }, batch_size=[3, 4])
>>> td0, td1, td2 = td.unbind(0)
>>> td0['x']
tensor([0, 1, 2, 3])
>>> td1['x']
tensor([4, 5, 6, 7])

unflatten(dim, unflattened_size)

展平 tensordict 的一个维度，将其扩展为所需的形状。

参数:

• dim (int) – 指定要展平的输入张量的维度。

• unflattened_size (shape) – 是 tensordict 展平维度的新的形状。

示例

>>> td = TensorDict({
...     "a": torch.arange(60).view(3, 4, 5),
...     "b": torch.arange(12).view(3, 4)},
...     batch_size=[3, 4])
>>> td_flat = td.flatten(0, 1)
>>> td_unflat = td_flat.unflatten(0, [3, 4])
>>> assert (td == td_unflat).all()

unflatten_keys(separator: str = '.', inplace: bool = False) → T

将扁平的 tensordict 递归地转换为嵌套的 tensordict。

TensorDict 类型将被丢失，结果将是简单的 TensorDict 实例。嵌套 tensordicts 的元数据将从根推断：数据树中的所有实例将共享相同的批次大小、维度名称和设备。

参数:

• separator (str, optional) – 嵌套项之间的分隔符。

• inplace (bool, optional) – 如果为True，则结果tensordict将与调用它的tensordict具有相同的身份。默认为False。

示例

>>> data = TensorDict({"a": 1, "b - c": 2, "e - f - g": 3}, batch_size=[])
>>> data.unflatten_keys(separator=" - ")
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=None,
            is_shared=False),
        e: TensorDict(
            fields={
                f: TensorDict(
                    fields={
                        g: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.int64, is_shared=False)},
                    batch_size=torch.Size([]),
                    device=None,
                    is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)

此方法和unflatten_keys()在处理state-dicts时特别有用，因为它们使得能够无缝地将扁平字典转换为模仿模型结构的“数据结构”。

示例

>>> model = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(3 ,4))
>>> ddp_model = torch.ao.quantization.QuantWrapper(model)
>>> state_dict = TensorDict(ddp_model.state_dict(), batch_size=[]).unflatten_keys(".")
>>> print(state_dict)
TensorDict(
    fields={
        module: TensorDict(
            fields={
                0: TensorDict(
                    fields={
                        bias: Tensor(shape=torch.Size([4]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                        weight: Tensor(shape=torch.Size([4, 3]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
                    batch_size=torch.Size([]),
                    device=None,
                    is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> model_state_dict = state_dict.get("module")
>>> print(model_state_dict)
TensorDict(
    fields={
        0: TensorDict(
            fields={
                bias: Tensor(shape=torch.Size([4]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                weight: Tensor(shape=torch.Size([4, 3]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> model.load_state_dict(dict(model_state_dict.flatten_keys(".")))

unlock_() → T

解锁 tensordict 以进行非原地操作。

可用作装饰器。

请参阅 lock_() 获取更多详细信息。

unsqueeze(*args, **kwargs)

为介于 -td.batch_dims 和 td.batch_dims 之间的维度扩展所有张量，并将它们返回到一个新的 tensordict 中。

参数:

dim (int) – 要扩展的维度

示例

>>> td = TensorDict({
...     'x': torch.arange(24).reshape(3, 4, 2),
... }, batch_size=[3, 4])
>>> td = td.unsqueeze(-2)
>>> td.shape
torch.Size([3, 1, 4])
>>> td.get("x").shape
torch.Size([3, 1, 4, 2])

此操作也可以用作上下文管理器。对原始 tensordict 的更改将在原地发生，即原始张量的内容不会被更改。这还假设 tensordict 未锁定（否则，有必要解锁 tensordict）。

>>> td = TensorDict({
...     'x': torch.arange(24).reshape(3, 4, 2),
... }, batch_size=[3, 4])
>>> with td.unsqueeze(-2) as tds:
...     tds.set("y", torch.zeros(3, 1, 4))
>>> assert td.get("y").shape == [3, 4]

update(input_dict_or_td: Union[dict[str, torch.Tensor], T], clone: bool = False, inplace: bool = False, *, non_blocking: bool = False, keys_to_update: Optional[Sequence[NestedKey]] = None, is_leaf: Optional[Callable[[Type], bool]] = None, update_batch_size: bool = False, ignore_lock: bool = False) → T

使用来自字典或其他 TensorDict 的值来更新 TensorDict。

警告

update 在 try/except 块中调用时会损坏数据。不要在这些块中使用此方法来尝试捕获和修补执行过程中发生的错误。

参数:

• input_dict_or_td (TensorDictBase or dict) – 要写入 self 中的输入数据。

• clone (bool, optional) – 在设置之前是否应克隆输入（张量）字典中的张量。默认为 False。

• inplace (bool, optional) – 如果 True 且键匹配 tensordict 中的现有键，则更新将就地进行。如果找不到该条目，它将被添加。默认为 False。

关键字参数:

• keys_to_update (sequence of NestedKeys, optional) – 如果提供，则只更新 key_to_update 中的键列表。旨在避免调用 data_dest.update(data_src.select(*keys_to_update))。

• non_blocking (bool, optional) – if True and this copy is between different devices, the copy may occur asynchronously with respect to the host.

• is_leaf (Callable[[Type], bool], optional) –

  一个指示对象类型是应被视为叶子节点并被交换，还是应被视为张量集合的可调用对象。

  另请参阅

  请参见is_leaf_nontensor() 和 default_is_leaf()。

• update_batch_size (bool, optional) –

  如果 True，update 将尝试更新目标（self）的批次大小，如果它与源的批次大小不匹配。默认为 False。

  注意

  在批次大小不匹配的情况下，LazyStackTensorDict 实例将被清空其内容，并将使用来自源的 tensordicts 的副本重新填充容器。

  注意

  此参数假定 keys_to_update 为空，并且 inplace=False。如果目标（self）的键不是源键的子集，则会引发异常，因为 TensorDict 将无法推断如何处理额外的目标条目。

• ignore_lock (bool, optional) – 如果 True，则无论其锁定状态如何，任何 tensordict 都可以被更新。默认为 False。

注意

当使用另一个具有 M 个元素的 LazyStackedTensorDict 更新具有 N 个元素的 LazyStackedTensorDict 时，沿堆叠维度，update 方法会将额外 tensordicts 的副本追加到目标（self）的懒惰堆栈中。这允许用户依赖 update 来渐进式地增加懒惰堆栈。

返回:

self

示例

>>> td = TensorDict({}, batch_size=[3])
>>> a = torch.randn(3)
>>> b = torch.randn(3, 4)
>>> other_td = TensorDict({"a": a, "b": b}, batch_size=[])
>>> td.update(other_td, inplace=True) # writes "a" and "b" even though they can't be found
>>> assert td['a'] is other_td['a']
>>> other_td = other_td.clone().zero_()
>>> td.update(other_td)
>>> assert td['a'] is not other_td['a']

update_(input_dict_or_td: Union[dict[str, torch.Tensor], T], clone: bool = False, *, non_blocking: bool = False, keys_to_update: Optional[Sequence[NestedKey]] = None) → T

使用来自字典或其他 TensorDict 的值原地更新 TensorDict。

与 update() 不同，此函数在键未知于 self 时会引发错误。

参数:

• input_dict_or_td (TensorDictBase or dict) – 要写入 self 中的输入数据。

• clone (bool, optional) – 在设置之前是否应克隆输入（张量）字典中的张量。默认为 False。

关键字参数:

• keys_to_update (sequence of NestedKeys, optional) – 如果提供，则只更新 key_to_update 中的键列表。旨在避免调用 data_dest.update_(data_src.select(*keys_to_update))。

• non_blocking (bool, optional) – if True and this copy is between different devices, the copy may occur asynchronously with respect to the host.

返回:

self

示例

>>> a = torch.randn(3)
>>> b = torch.randn(3, 4)
>>> td = TensorDict({"a": a, "b": b}, batch_size=[3])
>>> other_td = TensorDict({"a": a*0, "b": b*0}, batch_size=[])
>>> td.update_(other_td)
>>> assert td['a'] is not other_td['a']
>>> assert (td['a'] == other_td['a']).all()
>>> assert (td['a'] == 0).all()

update_at_(input_dict_or_td: Union[dict[str, torch.Tensor], T], idx: Union[None, int, slice, str, Tensor, List[Any], Tuple[Any, ...]], clone: bool = False, *, non_blocking: bool = False, keys_to_update: Optional[Sequence[NestedKey]] = None) → T

使用来自字典或其他 TensorDict 的值，在指定的索引处原地更新 TensorDict。

与 TensorDict.update 不同，此函数将在键未知于 TensorDict 时抛出错误。

参数:

• input_dict_or_td (TensorDictBase or dict) – 要写入 self 中的输入数据。

• idx (int, torch.Tensor, iterable, slice) – 要进行更新的 tensordict 的索引。

• clone (bool, optional) – 在设置之前是否应克隆输入（张量）字典中的张量。默认为 False。

关键字参数:

• keys_to_update (NestedKeys序列, 可选) – 如果提供，将仅更新 key_to_update 中的键列表。

• non_blocking (bool, optional) – if True and this copy is between different devices, the copy may occur asynchronously with respect to the host.

返回:

self

示例

>>> td = TensorDict({
...     'a': torch.zeros(3, 4, 5),
...     'b': torch.zeros(3, 4, 10)}, batch_size=[3, 4])
>>> td.update_at_(
...     TensorDict({
...         'a': torch.ones(1, 4, 5),
...         'b': torch.ones(1, 4, 10)}, batch_size=[1, 4]),
...    slice(1, 2))
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(torch.Size([3, 4, 5]), dtype=torch.float32),
        b: Tensor(torch.Size([3, 4, 10]), dtype=torch.float32)},
    batch_size=torch.Size([3, 4]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> assert (td[1] == 1).all()

values(include_nested: bool = False, leaves_only: bool = False, is_leaf=None, *, sort: bool = False) → Iterator[Tensor]

返回一个表示 tensordict 值的生成器。

参数:

• include_nested (bool, optional) – if True, nested values 将被返回。默认为 False。

• leaves_only (bool, optional) – if False, only leaves 将被返回。默认为 False。

• is_leaf (callable, optional) –

  一个作用于类类型的可调用对象，返回一个布尔值，指示该类是否应被视为叶子节点。

  注意

  is_leaf 的目的是不是阻止递归调用嵌套的tensordicts，而是为了在leaves_only=True时过滤某些类型。即使is_leaf(cls)返回True，如果include_nested=True，tensordict的嵌套结构仍将被遍历。换句话说，is_leaf 不控制递归深度，而是提供一种在leaves_only=True时过滤结果中某些类型的方法。这意味着树中的一个节点既可以是叶子也可以是具有子节点的节点。实际上，is_leaf 的默认值不包括tensordict和tensorclass实例作为叶子。

  另请参阅

  请参见is_leaf_nontensor() 和 default_is_leaf()。

关键字参数:

sort (bool, optional) – keys 是否应排序。对于嵌套键，键根据其连接的名称进行排序（即 ("a", "key") 在排序时将被计为 "a.key"）。请注意，在处理大型 tensordicts 时，排序可能会产生显著的开销。默认为 False。

var(dim: Union[int, Tuple[int], Literal['feature']] = _NoDefault.ZERO, keepdim: bool = _NoDefault.ZERO, *, correction: int = 1, reduce: Optional[bool] = None) → tensordict.base.TensorDictBase | torch.Tensor

返回输入 tensordict 中所有元素的方差值。

参数:

• dim (int, tuple of int, optional) – 如果 None，返回一个无维度的 tensordict，包含所有叶子的总和值（如果可以计算）。如果为整数或整数元组，则当该维度与 tensordict 形状兼容时，将在指定的维度上调用 var。目前只允许 “feature” 字符串。使用 dim=”feature” 将在所有特征维度上执行归约。如果 reduce=True，则将返回一个与 TensorDict 的批次大小形状相同的张量。否则，将返回一个结构与 self 相同的具有归约特征维度的新 tensordict。

• keepdim (bool) – 输出张量是否保留维度。

关键字参数:

• correction (int) – difference between the sample size and sample degrees of freedom. Defaults to Bessel’s correction, correction=1.

• reduce (bool, optional) – 如果为True，则将跨所有TensorDict值进行约简，并返回一个约简后的张量。默认为False。

示例

>>> from tensordict import TensorDict
>>> import torch
>>> td = TensorDict(
...     a=torch.randn(3, 4, 5),
...     b=TensorDict(
...         c=torch.randn(3, 4, 5, 6),
...         d=torch.randn(3, 4, 5),
...         batch_size=(3, 4, 5),
...     ),
...     batch_size=(3, 4)
... )
>>> td.var(dim=0)
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([4, 5, 6]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([4, 5]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([4]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td.var()
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td.var(reduce=True)
tensor(1.0006)
>>> td.var(dim="feature")
TensorDict(
    fields={
        a: Tensor(shape=torch.Size([3, 4]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
        b: TensorDict(
            fields={
                c: Tensor(shape=torch.Size([3, 4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
                d: Tensor(shape=torch.Size([3, 4, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
            batch_size=torch.Size([3, 4, 5]),
            device=None,
            is_shared=False)},
    batch_size=torch.Size([3, 4]),
    device=None,
    is_shared=False)
>>> td = TensorDict(
...     a=torch.ones(3, 4, 5),
...     b=TensorDict(
...         c=torch.ones(3, 4, 5),
...         d=torch.ones(3, 4, 5),
...         batch_size=(3, 4, 5),
...     ),
...     batch_size=(3, 4)
... )
>>> td.var(reduce=True, dim="feature")
tensor([[0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.]])
>>> td.var(reduce=True, dim=0)
tensor([[0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0.]])

view(*shape: int, size: list | tuple | torch.Size | None = None, batch_size: torch.Size | None = None)

返回一个 tensordict，其中包含与 tensordict batch_size 兼容的新形状的张量视图。

或者，可以提供 dtype 作为第一个无名参数。在这种情况下，所有张量都将使用相应的 dtype 进行视图操作。请注意，这假定新形状与提供的 dtype 兼容。有关 dtype 视图的信息，请参阅 view()。

参数:

• *shape (int) – 结果 TensorDict 的新形状。

• dtype (torch.dtype) – 或者，用于表示张量内容的 dtype。

• size – 可迭代对象

关键字参数:

batch_size (torch.Size, optional) – 如果提供了 dtype，则可以使用此关键字参数重置批次大小。如果 view 使用形状调用，则此参数无效。

返回:

具有所需 batch_size 的新 tensordict。

示例

>>> td = TensorDict(source={'a': torch.zeros(3,4,5),
...    'b': torch.zeros(3,4,10,1)}, batch_size=torch.Size([3, 4]))
>>> td_view = td.view(12)
>>> print(td_view.get("a").shape)  # torch.Size([12, 5])
>>> print(td_view.get("b").shape)  # torch.Size([12, 10, 1])
>>> td_view = td.view(-1, 4, 3)
>>> print(td_view.get("a").shape)  # torch.Size([1, 4, 3, 5])
>>> print(td_view.get("b").shape)  # torch.Size([1, 4, 3, 10, 1])

where(condition: Tensor, other: torch.Tensor | tensordict.base.TensorDictBase, *, out: Optional[TensorDictBase] = None, pad: Optional[Union[int, bool]] = None, update_batch_size: bool = False)

根据 condition 从 self 或 other 中选择元素，并返回一个 TensorDict。

参数:

• condition (BoolTensor) – 当 True（非零）时，产生 self，否则产生 other。

• other (TensorDictBase or Scalar) – 当 other 为标量或在条件为 False 的索引处选择的值时。

关键字参数:

• out (TensorDictBase, optional) – 输出 TensorDictBase 实例。

• pad (scalar, optional) – 如果提供，则源或目标 tensordict 中缺失的键将作为 torch.where(mask, self, pad) 或 torch.where(mask, pad, other) 写入。默认为 None，即不容忍缺失的键。

• update_batch_size (bool, optional) – 如果 True 且提供了 out，则输出的批次大小将被更新以匹配条件的批次大小。默认为 False。

zero_() → T

原地将 tensordict 中的所有张量清零。

zero_grad(set_to_none: bool = True) → T

递归地将 TensorDict 的所有梯度清零。

参数:

set_to_none (bool, optional) – 如果 True，则 tensor.grad 将为 None，否则为 0。默认为 True。