d4rl_mujoco_ant,d4rl_mujoco_ant

• คำอธิบาย :

D4RL เป็นเกณฑ์มาตรฐานแบบโอเพ่นซอร์สสำหรับการเรียนรู้แบบเสริมกำลังแบบออฟไลน์ โดยจัดเตรียมสภาพแวดล้อมและชุดข้อมูลที่เป็นมาตรฐานสำหรับอัลกอริธึมการฝึกอบรมและการวัดประสิทธิภาพ

ชุดข้อมูลเป็นไปตาม รูปแบบ RLDS เพื่อแสดงขั้นตอนและตอน

• คำอธิบายการกำหนดค่า : ดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับงานและเวอร์ชันใน https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#gym

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

• ซอร์สโค้ด : tfds.d4rl.d4rl_mujoco_ant.D4rlMujocoAnt

• รุ่น :

  • 1.0.0 : การเปิดตัวครั้งแรก
  • 1.1.0 : เพิ่ม is_last
  • 1.2.0 (ค่าเริ่มต้น): อัปเดตเพื่อคำนึงถึงข้อสังเกตถัดไป

• คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): None

• รูปภาพ ( tfds.show_examples ): ไม่รองรับ

• การอ้างอิง :

@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-ผู้เชี่ยวชาญ (การกำหนดค่าเริ่มต้น)

• ขนาดดาวน์โหลด : 131.34 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 464.94 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): No

• แยก :

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

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,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v0-ปานกลาง

• ขนาดดาวน์โหลด : 131.39 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 464.78 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): No

• แยก :

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

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,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v0-ผู้เชี่ยวชาญระดับกลาง

• ขนาดดาวน์โหลด : 262.73 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 929.71 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): No

• แยก :

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

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,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v0-ผสม

• ขนาดดาวน์โหลด : 104.63 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 464.93 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): No

• แยก :

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

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,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v0-สุ่ม

• ขนาดดาวน์โหลด : 139.50 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 464.97 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): No

• แยก :

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

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,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-ผู้เชี่ยวชาญ

• ขนาดดาวน์โหลด : 220.72 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 968.63 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): No

• แยก :

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

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,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-ปานกลาง

• ขนาดดาวน์โหลด : 222.39 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 1023.71 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): No

• แยก :

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

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,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-ผู้เชี่ยวชาญระดับกลาง

• ขนาดดาวน์โหลด : 442.25 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 1.13 GiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): No

• แยก :

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

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,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-เล่นซ้ำขนาดกลาง

• ขนาดดาวน์โหลด : 132.05 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 175.27 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): เฉพาะเมื่อ shuffle_files=False (train)

• แยก :

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

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,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-เล่นซ้ำเต็ม

• ขนาดการดาวน์โหลด : 437.57 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 580.09 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): No

• แยก :

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

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,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-สุ่ม

• ขนาดดาวน์โหลด : 225.18 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 583.83 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): No

• แยก :

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

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,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-ผู้เชี่ยวชาญ

• ขนาดดาวน์โหลด : 355.94 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 969.38 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): No

• แยก :

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

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,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-เล่นซ้ำเต็ม

• ขนาดการดาวน์โหลด : 428.57 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 580.09 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): No

• แยก :

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

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,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-ปานกลาง

• ขนาดดาวน์โหลด : 358.81 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 1.01 GiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): No

• แยก :

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

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,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-ผู้เชี่ยวชาญระดับกลาง

• ขนาดดาวน์โหลด : 713.67 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 1.13 GiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): No

• แยก :

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

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,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-เล่นซ้ำขนาดกลาง

• ขนาดดาวน์โหลด : 130.16 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 175.27 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): เฉพาะเมื่อ shuffle_files=False (train)

• แยก :

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

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,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-สุ่ม

• ขนาดดาวน์โหลด : 366.66 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 583.90 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): No

• แยก :

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

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,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):