class mindspore_rl.utils.TensorsQueue(dtype, shapes, size=0, name='TQ')

用来存Tensor列表的队列。

警告

• 这是一个实验特性，未来有可能被修改或删除。

参数：

• dtype (mindspore.dtype) - Tensor队列的数据类型。每个Tensor需要相同的类型。

• shapes (tuple[int64]) - Tensor队列中每个Tensor的shapes。

• size (int) - Tensor队列的大小。默认：0。

• name (str) - Tensor队列的名字。默认：”TQ”。

异常：

• TypeError - dtype 不是 MindSpore 数字类型.

• ValueError - size 小于0.

• ValueError - shapes 的长度小于1.

支持平台：

GPU CPU

样例：

>>> import mindspore as ms
>>> from mindspore import Tensor
>>> from mindspore_rl.utils import TensorsQueue
>>> data1 = Tensor([[0, 1], [1, 2]], dtype=ms.float32)
>>> data2 = Tensor([1], dtype=ms.float32)
>>> tq = TensorsQueue(dtype=ms.float32, shapes=((2, 2), (1,)), size=5)
>>> tq.put((data1, data2))
>>> ans = tq.pop()

clear()

清理创建的Tensor队列。仅重置该队列，清理数据和重置大小，保留队列实例。

返回：

True。

close()

关闭动态数组。

警告

• 一旦关闭了Tensor队列，每个属于该Tensor队列的方法都将失效。所有该队列中的资源也将被清除。如果该队列还将在别的地方使用，如下一个循环，请用 clear 代替。

返回：

True。

get()

从Tensor队列的头部取出一个元素。

返回：

tuple(Tensor)，一个元素。

pop()

从Tensor队列的头部取出一个元素并删除。

返回：

tuple(Tensor)，一个元素。

put(element)

向Tensor队列的底部放入元素（tuple(Tensors)）。

参数：

• element (tuple(Tensor) 或 list[tensor]) - 写入的元素。

返回：

True。

size()

Tensor队列的已使用大小。

返回：

Tensor(mindspore.int64)，Tensor队列的已使用大小。