ray.rllib.core.models.catalog.Catalog._get_encoder_config#

classmethod Catalog._get_encoder_config(observation_space: gymnasium.Space, model_config_dict: dict, action_space: gymnasium.Space = None, view_requirements=None) → ModelConfig[源代码]#

返回给定 input_space 和 model_config_dict 的 EncoderConfig。

编码器通常用于 RLModules 中，将输入空间转换为潜在空间，然后将其输入到头部。返回的 EncoderConfig 对象对应于 RLlib 中的内置编码器类。例如，对于简单的 1D-Box input_space，RLlib 提供了一个 MLPEncoder，因此此方法返回 MLPEncoderConfig。您可以重写此方法以生成特定于您的自定义模型的 EncoderConfigs。

以下输入空间导致以下配置： - 1D-Box：MLPEncoderConfig - 3D-Box：CNNEncoderConfig # TODO (Artur): 在这里支持更多空间 # …

参数:

  • observation_space – 要使用的观察空间。

  • model_config_dict – 要使用的模型配置。

  • action_space – 如果要编码动作，则使用动作空间。这通常是LSTM模型的情况。

  • view_requirements – 如果要编码的内容不仅仅是 observation_space 或 action_space，则使用视图要求。这表示一个高级用例。

返回:

编码器配置。