d4rl_antmaze

  • विवरण :

D4RL ऑफ़लाइन सुदृढीकरण सीखने के लिए एक ओपन-सोर्स बेंचमार्क है। यह प्रशिक्षण और बेंचमार्किंग एल्गोरिदम के लिए मानकीकृत वातावरण और डेटासेट प्रदान करता है।

डेटासेट चरणों और एपिसोड का प्रतिनिधित्व करने के लिए आरएलडीएस प्रारूप का पालन करते हैं।

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'goal': Tensor(shape=(2,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(29,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीप्रकार विवरण
फीचर्सडिक्ट
कदम डेटासेट
कदम/कार्रवाई टेन्सर (8,) फ्लोट32
कदम/छूट टेन्सर फ्लोट32
चरण/जानकारी फीचर्सडिक्ट
चरण/जानकारी/लक्ष्य टेन्सर (2,) फ्लोट32
चरण/जानकारी/क्यूपीओएस टेन्सर (15,) फ्लोट32
चरण/जानकारी/qvel टेन्सर (14,) फ्लोट32
चरण/पहला है टेन्सर बूल
चरण/अंतिम है टेन्सर बूल
चरण/is_terminal टेन्सर बूल
चरण/अवलोकन टेन्सर (29,) फ्लोट32
कदम/इनाम टेन्सर फ्लोट32
  • पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

  • चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

  • उद्धरण :

@misc{fu2020d4rl,
    title={D4RL: Datasets for Deep Data-Driven Reinforcement Learning},
    author={Justin Fu and Aviral Kumar and Ofir Nachum and George Tucker and Sergey Levine},
    year={2020},
    eprint={2004.07219},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}

d4rl_antmaze/umaze-v0 (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)

  • डाउनलोड आकार : 221.76 MiB

  • डेटासेट का आकार : 274.83 MiB

  • विभाजन :

विभाजित करना उदाहरण
'train' 10,154

d4rl_antmaze/umaze-divers-v0

  • डाउनलोड आकार : 220.16 MiB

  • डेटासेट का आकार : 270.23 MiB

  • विभाजन :

विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,154

d4rl_antmaze/मीडियम-प्ले-v0

  • डाउनलोड आकार : 220.40 MiB

  • डेटासेट का आकार : 275.20 MiB

  • विभाजन :

विभाजित करना उदाहरण
'train' 10,695

d4rl_antmaze/मध्यम-विविध-v0

  • डाउनलोड आकार : 220.39 MiB

  • डेटासेट का आकार : 271.18 MiB

  • विभाजन :

विभाजित करना उदाहरण
'train' 2,924

d4rl_antmaze/large-divers-v0

  • डाउनलोड आकार : 220.47 MiB

  • डेटासेट का आकार : 273.36 MiB

  • विभाजन :

विभाजित करना उदाहरण
'train' 7,141

d4rl_antmaze/large-play-v0

  • डाउनलोड आकार : 220.19 MiB

  • डेटासेट का आकार : 276.61 MiB

  • विभाजन :

विभाजित करना उदाहरण
'train' 13,458

d4rl_antmaze/umaze-v2

  • डाउनलोड आकार : 221.76 MiB

  • डेटासेट का आकार : 274.83 MiB

  • विभाजन :

विभाजित करना उदाहरण
'train' 10,154

d4rl_antmaze/umaze-divers-v2

  • डाउनलोड आकार : 220.16 MiB

  • डेटासेट का आकार : 270.20 MiB

  • विभाजन :

विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,036

d4rl_antmaze/मीडियम-प्ले-v2

  • डाउनलोड आकार : 220.40 MiB

  • डेटासेट का आकार : 275.22 MiB

  • विभाजन :

विभाजित करना उदाहरण
'train' 10,768

d4rl_antmaze/मध्यम-विविध-v2

  • डाउनलोड आकार : 220.39 MiB

  • डेटासेट का आकार : 271.19 MiB

  • विभाजन :

विभाजित करना उदाहरण
'train' 2,959

d4rl_antmaze/large-divers-v2

  • डाउनलोड आकार : 220.47 MiB

  • डेटासेट का आकार : 273.38 MiB

  • विभाजन :

विभाजित करना उदाहरण
'train' 7,189

d4rl_antmaze/large-play-v2

  • डाउनलोड आकार : 220.18 MiB

  • डेटासेट का आकार : 276.63 MiB

  • विभाजन :

विभाजित करना उदाहरण
'train' 13,517