数据接口
最后更新：05/19/2025（API 文档字符串是自动生成的）。
DataProto 是数据交换的接口。
verl.DataProto 类包含两个关键成员：
batch：一个
tensordict.TensorDict对象，用于存放实际数据meta_info：一个
Dict，包含额外的元信息
TensorDict
DataProto.batch 构建于 tensordict 之上，这是一个 PyTorch 生态系统中的项目。
TensorDict 是一种类字典（dict-like）的张量容器。要实例化一个 TensorDict，你必须指定键值对（key-value pairs）以及批次大小（batch size）。
>>> import torch
>>> from tensordict import TensorDict
>>> tensordict = TensorDict({"zeros": torch.zeros(2, 3, 4), "ones": torch.ones(2, 3, 5)}, batch_size=[2,])
>>> tensordict["twos"] = 2 * torch.ones(2, 5, 6)
>>> zeros = tensordict["zeros"]
>>> tensordict
TensorDict(
fields={
ones: Tensor(shape=torch.Size([2, 3, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
twos: Tensor(shape=torch.Size([2, 5, 6]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
zeros: Tensor(shape=torch.Size([2, 3, 4]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
batch_size=torch.Size([2]),
device=None,
is_shared=False)
你还可以沿着其 batch_size 对 TensorDict 进行索引。同时，也可以对 TensorDict 的内容进行集体操作。
>>> tensordict[..., :1]
TensorDict(
fields={
ones: Tensor(shape=torch.Size([1, 3, 5]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
twos: Tensor(shape=torch.Size([1, 5, 6]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False),
zeros: Tensor(shape=torch.Size([1, 3, 4]), device=cpu, dtype=torch.float32, is_shared=False)},
batch_size=torch.Size([1]),
device=None,
is_shared=False)
>>> tensordict = tensordict.to("cuda:0")
>>> tensordict = tensordict.reshape(6)
有关 tensordict.TensorDict 用法的更多信息，请参阅官方 tensordict 文档。