Python中的storageRolloutStorage()：生成随机数据并存储操作

storageRolloutStorage()是Python中用于生成随机数据并存储操作的函数。它是PyTorch库中用于深度强化学习的一部分。该函数用于存储在强化学习训练过程中使用的数据，包括状态、行动、奖励等。下面我们将详细介绍storageRolloutStorage()的使用方法和一个使用例子。

首先，我们需要导入相应的库和模块：

import torch
from torch.distributions import Categorical
from torch.utils.data.sampler import BatchSampler, SubsetRandomSampler

然后，定义一个storageRolloutStorage类：

class storageRolloutStorage(object):
    def __init__(self, num_steps, num_processes, obs_shape, action_space):
        self.obs = torch.zeros(num_steps + 1, num_processes, *obs_shape)
        self.rewards = torch.zeros(num_steps, num_processes, 1)
        self.value_preds = torch.zeros(num_steps + 1, num_processes, 1)
        self.returns = torch.zeros(num_steps + 1, num_processes, 1)
        self.action_log_probs = torch.zeros(num_steps, num_processes, 1)
        self.actions = torch.zeros(num_steps, num_processes, 1).long()

        self.num_steps = num_steps
        self.num_processes = num_processes
        self.obs_shape = obs_shape
        self.action_space = action_space

在storageRolloutStorage类的构造函数中，我们初始化了存储所需的各个变量，包括观察值、奖励、值预测、返回值、动作概率和动作。

接下来，我们定义了一个add方法，用于将数据添加到storageRolloutStorage对象中：

    def add(self, obs, actions, action_log_probs, value_preds, rewards, masks):
        self.obs[0].copy_(obs)
        self.actions.copy_(actions)
        self.action_log_probs.copy_(action_log_probs)
        self.value_preds[0].copy_(value_preds)
        self.rewards.copy_(rewards)

        for step in range(self.num_steps):
            mask = masks[step]
            self.obs[step + 1].copy_(obs * mask.unsqueeze(1))

        self._compute_returns()

add方法接收观察值（obs）、动作（actions）、动作概率的对数（action_log_probs）、值预测（value_preds）、奖励（rewards）和掩码（masks）作为输入。它将这些数据复制到storageRolloutStorage对象的相应变量中，并通过_compute_returns()方法计算返回值。

最后，我们定义了一个_compute_returns()方法，用于计算返回值：

    def _compute_returns(self):
        self.returns[-1] = self.value_preds[-1]
        for step in reversed(range(self.rewards.size(0))):
            self.returns[step] = self.returns[step + 1] * \
                gamma * self.masks[step + 1] + self.rewards[step]

_compute_returns()方法使用递归的方式计算返回值，然后将结果存储在returns变量中。

下面是一个使用storageRolloutStorage的例子：

num_steps = 5
num_processes = 2
obs_shape = (3, 84, 84)
action_space = 6

storage = storageRolloutStorage(num_steps, num_processes, obs_shape, action_space)

for i in range(num_steps):
    obs = torch.randn(num_processes, *obs_shape)
    actions = torch.randint(action_space, (num_processes, 1))
    action_log_probs = torch.randn(num_processes, 1)
    value_preds = torch.randn(num_processes, 1)
    rewards = torch.randn(num_processes, 1)
    masks = torch.randn(num_processes, 1)

    storage.add(obs, actions, action_log_probs, value_preds, rewards, masks)

在这个例子中，我们创建了一个storageRolloutStorage对象，并通过循环向其中添加了一些随机生成的数据。最后，我们可以通过访问storage对象的各个变量来使用存储的数据。例如，obs变量存储了观察值数据，actions变量存储了动作数据，等等。

总结：storageRolloutStorage()函数是一个用于生成随机数据并存储操作的函数，用于深度强化学习中的训练过程。通过使用该函数，我们可以方便地存储和使用在训练过程中生成的数据。示例中展示了如何使用storageRolloutStorage类来存储数据并访问已存储的数据。