d4rl_mujoco_ant

• বর্ণনা :

D4RL অফলাইন রিইনফোর্সমেন্ট শেখার জন্য একটি ওপেন সোর্স বেঞ্চমার্ক। এটি প্রশিক্ষণ এবং বেঞ্চমার্কিং অ্যালগরিদমের জন্য মানসম্মত পরিবেশ এবং ডেটাসেট সরবরাহ করে।

ডেটাসেটগুলি ধাপ এবং পর্বগুলি উপস্থাপন করতে RLDS বিন্যাস অনুসরণ করে।

• কনফিগারের বিবরণ : https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#gym- এ টাস্ক এবং এর সংস্করণ সম্পর্কে আরও বিশদ দেখুন

• হোমপেজ : https://sites.google.com/view/d4rl-anonymous

• সোর্স কোড : tfds.d4rl.d4rl_mujoco_ant.D4rlMujocoAnt

• সংস্করণ :

  • 1.0.0 : প্রাথমিক প্রকাশ।
  • 1.1.0 : যোগ করা হয়েছে_শেষ।
  • 1.2.0 (ডিফল্ট): পরবর্তী পর্যবেক্ষণ বিবেচনায় নিতে আপডেট করা হয়েছে।

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): None

• চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

• উদ্ধৃতি :

@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_mujoco_ant/v0-expert (ডিফল্ট কনফিগারেশন)

• ডাউনলোড সাইজ : 131.34 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 464.94 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v0-মাধ্যম

• ডাউনলোড সাইজ : 131.39 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 464.78 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v0-মাধ্যম-বিশেষজ্ঞ

• ডাউনলোড সাইজ : 262.73 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 929.71 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v0-মিশ্রিত

• ডাউনলোডের আকার : 104.63 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 464.93 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v0-এলোমেলো

• ডাউনলোড আকার : 139.50 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 464.97 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-বিশেষজ্ঞ

• ডাউনলোড সাইজ : 220.72 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 968.63 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 111), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': 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=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-মাধ্যম

• ডাউনলোড সাইজ : 222.39 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 1023.71 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 111), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': 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=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-মাঝারি-বিশেষজ্ঞ

• ডাউনলোড সাইজঃ 442.25 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 1.13 GiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': 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=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-মাঝারি-রিপ্লে

• ডাউনলোড আকার : 132.05 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 175.27 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): শুধুমাত্র যখন shuffle_files=False (ট্রেন)

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float64),
        'discount': float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float64),
        'reward': float64,
    }),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-পূর্ণ-রিপ্লে

• ডাউনলোড সাইজ : 437.57 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 580.09 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float64),
        'discount': float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float64),
        'reward': float64,
    }),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-এলোমেলো

• ডাউনলোড সাইজ : 225.18 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 583.83 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': 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=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-বিশেষজ্ঞ

• ডাউনলোড সাইজ : 355.94 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 969.38 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 111), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-পূর্ণ-রিপ্লে

• ডাউনলোড সাইজঃ 428.57 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 580.09 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-মাধ্যম

• ডাউনলোড সাইজ : 358.81 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 1.01 GiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 111), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-মাঝারি-বিশেষজ্ঞ

• ডাউনলোডের আকার : 713.67 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 1.13 GiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-মিডিয়াম-রিপ্লে

• ডাউনলোড আকার : 130.16 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 175.27 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): শুধুমাত্র যখন shuffle_files=False (ট্রেন)

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-এলোমেলো

• ডাউনলোড সাইজ : 366.66 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 583.90 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):