使用TensorDictPrioritizedReplayBuffer是否需存储td_error字段？

直接给结论：调用add()或extend()时，TensorDict不需要包含td_error字段，完全可以按需计算td_error而不存储，且LazyMemmapStorage下PrioritizedSampler也能正常工作，具体逻辑如下：

• 缓冲区内部维护独立的优先级存储：TensorDictPrioritizedReplayBuffer的优先级管理和TensorDict数据是分离的，它有自己的优先级结构记录每个样本的采样权重。调用add()/extend()时，如果没显式指定优先级，缓冲区会自动使用预设的默认值（通常是当前缓冲区的最大优先级，保证新样本能被优先采样），不需要提前计算td_error。

• 按需计算td_error完全可行：你可以在网络更新阶段，从缓冲区采样出TensorDict数据后再计算td_error，接着调用update_tensordict_priority()把新的优先级（一般是td_error的绝对值加epsilon）传入缓冲区即可。这个操作会直接更新缓冲区内部的优先级存储，和TensorDict本身是否保存td_error无关。

• LazyMemmapStorage不影响采样逻辑：PrioritizedSampler的工作依赖缓冲区内部维护的优先级数据，而非TensorDict中的字段。哪怕用LazyMemmapStorage存储TensorDict数据，只要你在更新时正确调用update_tensordict_priority()同步优先级，采样器就能正常按权重采样，不会因为TensorDict里没有td_error出问题。

• 避免无效计算提升效率：不需要在添加样本时就计算td_error——初始用默认优先级足够，只有当样本被采样用于网络更新后，再计算并更新优先级，这样能省去大量不必要的计算，反而提升整体效率。

举个简单的代码片段示例：

# 初始化缓冲区
buffer = TensorDictPrioritizedReplayBuffer(
    storage=LazyMemmapStorage(max_size=10000),
    sampler=PrioritizedSampler(),
    default_priority=1.0,  # 新样本的默认优先级
)

# 添加样本，TensorDict里不需要td_error
new_data = TensorDict({"obs": obs, "action": action, "reward": reward}, batch_size=[])
buffer.add(new_data)

# 训练阶段：采样、计算td_error、更新优先级
sampled_data = buffer.sample(batch_size=32)
# 计算td_error（省略网络前向、误差计算逻辑）
td_error = compute_td_error(sampled_data, actor, critic)
# 更新缓冲区优先级
buffer.update_tensordict_priority(sampled_data, td_error.abs() + 1e-6)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bejo