RolloutStorage()：深度强化学习中的数据存储方式

在深度强化学习中，数据存储是一项非常重要的技术，尤其是在长时间的学习任务中。RolloutStorage是一种数据存储方式，旨在提供高效的存储和访问大量的训练数据，用于训练强化学习模型。

RolloutStorage的主要思想是将学习任务中的经验以回合（rollout）的方式进行存储。每一个回合包含了一个代理与环境进行交互的序列，包括观察、动作、奖励、下一个观察等信息。RolloutStorage通过存储这些回合序列，以供后续的学习使用。

RolloutStorage提供了几个重要的函数和属性来管理和访问存储的数据。

首先，我们可以通过push()函数将一个回合序列存储到RolloutStorage中。每个回合序列必须包含以下几个部分：

- obs：代理的观察序列

- actions：代理在每个观察中选择的动作序列

- rewards：每个观察的奖励序列

- masks：指示当前观察是否为回合结束的掩码序列

- next_obs：下一个观察序列

- next_state：下一个观察对应的内部状态（如果有的话）

例如，我们可以使用如下代码将一个回合序列存储到RolloutStorage中：

storage = RolloutStorage(...)
storage.push(obs, actions, rewards, masks, next_obs, next_state)

当需要从RolloutStorage中获取训练样本时，我们可以使用sample()函数。该函数会随机选择一批回合序列，并返回对应的观察、动作、奖励等信息。我们可以定义批次的大小，并指定是否需要将数据转换为张量。

下面是一个使用sample()函数获取训练样本的例子：

obs, actions, rewards, masks, next_obs, next_state = storage.sample(batch_size=32, device='cuda')

RolloutStorage还提供了一些其他的函数和属性，如clear()用于清除存储的数据，compute_returns()用于计算回报值等。

总之，RolloutStorage是一种高效的数据存储方式，可以帮助我们管理和访问大量的训练数据。通过将经验存储为回合序列并提供相应的访问接口，RolloutStorage为深度强化学习中的训练过程提供了方便和效率。