- 설명 :
D4RL은 오프라인 강화 학습을 위한 오픈 소스 벤치마크입니다. 이는 훈련 및 벤치마킹 알고리즘을 위한 표준화된 환경과 데이터세트를 제공합니다.
데이터 세트는 RLDS 형식을 따라 단계와 에피소드를 나타냅니다.
구성 설명 : https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#gym 에서 작업 및 해당 버전에 대한 자세한 내용을 확인하세요.
소스 코드 :
tfds.d4rl.d4rl_mujoco_halfcheetah.D4rlMujocoHalfcheetah
버전 :
-
1.0.0
: 최초 릴리스. -
1.0.1
: 에피소드 및 단계 메타데이터를 지원하고 모든 구성에서 보상 형태를 통합합니다. -
1.1.0
: is_last가 추가되었습니다. -
1.2.0
(기본값): 다음 관찰을 고려하도록 업데이트되었습니다.
-
감독되는 키 (
as_supervised
doc 참조):None
그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.
인용 :
@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_halfcheetah/v0-expert (기본 구성)
다운로드 크기 :
83.44 MiB
데이터세트 크기 :
98.43 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 1,002 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
'discount': float32,
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
'reward': float32,
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (6,) | float32 | |
걸음수/할인 | 텐서 | float32 | ||
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 텐서 | (17,) | float32 | |
걸음수/보상 | 텐서 | float32 |
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-medium
다운로드 크기 :
82.92 MiB
데이터세트 크기 :
98.43 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 1,002 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
'discount': float32,
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
'reward': float32,
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (6,) | float32 | |
걸음수/할인 | 텐서 | float32 | ||
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 텐서 | (17,) | float32 | |
걸음수/보상 | 텐서 | float32 |
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-medium-expert
다운로드 크기 :
166.36 MiB
데이터세트 크기 :
196.86 MiB
자동 캐시 ( 문서 ):
shuffle_files=False
인 경우에만(학습)분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 2,004 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
'discount': float32,
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
'reward': float32,
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (6,) | float32 | |
걸음수/할인 | 텐서 | float32 | ||
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 텐서 | (17,) | float32 | |
걸음수/보상 | 텐서 | float32 |
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-혼합
다운로드 크기 :
8.60 MiB
데이터세트 크기 :
9.94 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 101 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
'discount': float32,
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
'reward': float32,
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (6,) | float32 | |
걸음수/할인 | 텐서 | float32 | ||
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 텐서 | (17,) | float32 | |
걸음수/보상 | 텐서 | float32 |
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-random
다운로드 크기 :
84.79 MiB
데이터세트 크기 :
98.43 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 1,002 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
'discount': float32,
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
'reward': float32,
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (6,) | float32 | |
걸음수/할인 | 텐서 | float32 | ||
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 텐서 | (17,) | float32 | |
걸음수/보상 | 텐서 | float32 |
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-전문가
다운로드 크기 :
146.94 MiB
데이터세트 크기 :
451.88 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 1,000 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'algorithm': string,
'iteration': int32,
'policy': FeaturesDict({
'fc0': FeaturesDict({
'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
'weight': Tensor(shape=(256, 17), dtype=float32),
}),
'fc1': FeaturesDict({
'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
}),
'last_fc': FeaturesDict({
'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=float32),
}),
'last_fc_log_std': FeaturesDict({
'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=float32),
}),
'nonlinearity': string,
'output_distribution': string,
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
'discount': float32,
'infos': FeaturesDict({
'action_log_probs': float32,
'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
}),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
'reward': float32,
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
연산 | 텐서 | 끈 | ||
반복 | 텐서 | 정수32 | ||
정책 | 특징Dict | |||
정책/fc0 | 특징Dict | |||
정책/fc0/편향 | 텐서 | (256,) | float32 | |
정책/fc0/가중치 | 텐서 | (256, 17) | float32 | |
정책/fc1 | 특징Dict | |||
정책/fc1/편향 | 텐서 | (256,) | float32 | |
정책/fc1/가중치 | 텐서 | (256, 256) | float32 | |
정책/last_fc | 특징Dict | |||
정책/last_fc/bias | 텐서 | (6,) | float32 | |
정책/last_fc/체중 | 텐서 | (6, 256) | float32 | |
정책/last_fc_log_std | 특징Dict | |||
정책/last_fc_log_std/bias | 텐서 | (6,) | float32 | |
정책/last_fc_log_std/weight | 텐서 | (6, 256) | float32 | |
정책/비선형성 | 텐서 | 끈 | ||
정책/출력_배포 | 텐서 | 끈 | ||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (6,) | float32 | |
걸음수/할인 | 텐서 | float32 | ||
단계/정보 | 특징Dict | |||
단계/정보/action_log_probs | 텐서 | float32 | ||
단계/정보/qpos | 텐서 | (9,) | float32 | |
단계/정보/qvel | 텐서 | (9,) | float32 | |
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 텐서 | (17,) | float32 | |
걸음수/보상 | 텐서 | float32 |
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-medium
다운로드 크기 :
146.65 MiB
데이터세트 크기 :
451.88 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 1,000 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'algorithm': string,
'iteration': int32,
'policy': FeaturesDict({
'fc0': FeaturesDict({
'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
'weight': Tensor(shape=(256, 17), dtype=float32),
}),
'fc1': FeaturesDict({
'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
}),
'last_fc': FeaturesDict({
'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=float32),
}),
'last_fc_log_std': FeaturesDict({
'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=float32),
}),
'nonlinearity': string,
'output_distribution': string,
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
'discount': float32,
'infos': FeaturesDict({
'action_log_probs': float32,
'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
}),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
'reward': float32,
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
연산 | 텐서 | 끈 | ||
반복 | 텐서 | 정수32 | ||
정책 | 특징Dict | |||
정책/fc0 | 특징Dict | |||
정책/fc0/편향 | 텐서 | (256,) | float32 | |
정책/fc0/가중치 | 텐서 | (256, 17) | float32 | |
정책/fc1 | 특징Dict | |||
정책/fc1/편향 | 텐서 | (256,) | float32 | |
정책/fc1/가중치 | 텐서 | (256, 256) | float32 | |
정책/last_fc | 특징Dict | |||
정책/last_fc/bias | 텐서 | (6,) | float32 | |
정책/last_fc/체중 | 텐서 | (6, 256) | float32 | |
정책/last_fc_log_std | 특징Dict | |||
정책/last_fc_log_std/bias | 텐서 | (6,) | float32 | |
정책/last_fc_log_std/weight | 텐서 | (6, 256) | float32 | |
정책/비선형성 | 텐서 | 끈 | ||
정책/출력_배포 | 텐서 | 끈 | ||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (6,) | float32 | |
걸음수/할인 | 텐서 | float32 | ||
단계/정보 | 특징Dict | |||
단계/정보/action_log_probs | 텐서 | float32 | ||
단계/정보/qpos | 텐서 | (9,) | float32 | |
단계/정보/qvel | 텐서 | (9,) | float32 | |
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 텐서 | (17,) | float32 | |
걸음수/보상 | 텐서 | float32 |
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-medium-expert
다운로드 크기 :
293.00 MiB
데이터세트 크기 :
342.37 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 2,000 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
'discount': float32,
'infos': FeaturesDict({
'action_log_probs': float32,
'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
}),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
'reward': float32,
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (6,) | float32 | |
걸음수/할인 | 텐서 | float32 | ||
단계/정보 | 특징Dict | |||
단계/정보/action_log_probs | 텐서 | float32 | ||
단계/정보/qpos | 텐서 | (9,) | float32 | |
단계/정보/qvel | 텐서 | (9,) | float32 | |
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 텐서 | (17,) | float32 | |
걸음수/보상 | 텐서 | float32 |
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-medium-replay
다운로드 크기 :
57.68 MiB
데이터세트 크기 :
34.59 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 202 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'algorithm': string,
'iteration': int32,
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
'discount': float64,
'infos': FeaturesDict({
'action_log_probs': float64,
'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
}),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float64),
'reward': float64,
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
연산 | 텐서 | 끈 | ||
반복 | 텐서 | 정수32 | ||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (6,) | float64 | |
걸음수/할인 | 텐서 | float64 | ||
단계/정보 | 특징Dict | |||
단계/정보/action_log_probs | 텐서 | float64 | ||
단계/정보/qpos | 텐서 | (9,) | float64 | |
단계/정보/qvel | 텐서 | (9,) | float64 | |
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 텐서 | (17,) | float64 | |
걸음수/보상 | 텐서 | float64 |
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-전체 재생
다운로드 크기 :
285.01 MiB
데이터세트 크기 :
171.22 MiB
자동 캐시 ( 문서 ):
shuffle_files=False
인 경우에만(학습)분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 1,000 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'algorithm': string,
'iteration': int32,
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
'discount': float64,
'infos': FeaturesDict({
'action_log_probs': float64,
'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
}),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float64),
'reward': float64,
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
연산 | 텐서 | 끈 | ||
반복 | 텐서 | 정수32 | ||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (6,) | float64 | |
걸음수/할인 | 텐서 | float64 | ||
단계/정보 | 특징Dict | |||
단계/정보/action_log_probs | 텐서 | float64 | ||
단계/정보/qpos | 텐서 | (9,) | float64 | |
단계/정보/qvel | 텐서 | (9,) | float64 | |
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 텐서 | (17,) | float64 | |
걸음수/보상 | 텐서 | float64 |
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-random
다운로드 크기 :
145.19 MiB
데이터세트 크기 :
171.18 MiB
자동 캐시 ( 문서 ):
shuffle_files=False
인 경우에만(학습)분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 1,000 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
'discount': float32,
'infos': FeaturesDict({
'action_log_probs': float32,
'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
}),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
'reward': float32,
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (6,) | float32 | |
걸음수/할인 | 텐서 | float32 | ||
단계/정보 | 특징Dict | |||
단계/정보/action_log_probs | 텐서 | float32 | ||
단계/정보/qpos | 텐서 | (9,) | float32 | |
단계/정보/qvel | 텐서 | (9,) | float32 | |
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 텐서 | (17,) | float32 | |
걸음수/보상 | 텐서 | float32 |
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-전문가
다운로드 크기 :
226.46 MiB
데이터세트 크기 :
451.88 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 1,000 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'algorithm': string,
'iteration': int32,
'policy': FeaturesDict({
'fc0': FeaturesDict({
'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
'weight': Tensor(shape=(256, 17), dtype=float32),
}),
'fc1': FeaturesDict({
'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
}),
'last_fc': FeaturesDict({
'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=float32),
}),
'last_fc_log_std': FeaturesDict({
'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=float32),
}),
'nonlinearity': string,
'output_distribution': string,
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
'discount': float32,
'infos': FeaturesDict({
'action_log_probs': float64,
'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
}),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
'reward': float32,
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
연산 | 텐서 | 끈 | ||
반복 | 텐서 | 정수32 | ||
정책 | 특징Dict | |||
정책/fc0 | 특징Dict | |||
정책/fc0/편향 | 텐서 | (256,) | float32 | |
정책/fc0/가중치 | 텐서 | (256, 17) | float32 | |
정책/fc1 | 특징Dict | |||
정책/fc1/편향 | 텐서 | (256,) | float32 | |
정책/fc1/가중치 | 텐서 | (256, 256) | float32 | |
정책/last_fc | 특징Dict | |||
정책/last_fc/bias | 텐서 | (6,) | float32 | |
정책/last_fc/체중 | 텐서 | (6, 256) | float32 | |
정책/last_fc_log_std | 특징Dict | |||
정책/last_fc_log_std/bias | 텐서 | (6,) | float32 | |
정책/last_fc_log_std/weight | 텐서 | (6, 256) | float32 | |
정책/비선형성 | 텐서 | 끈 | ||
정책/출력_배포 | 텐서 | 끈 | ||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (6,) | float32 | |
걸음수/할인 | 텐서 | float32 | ||
단계/정보 | 특징Dict | |||
단계/정보/action_log_probs | 텐서 | float64 | ||
단계/정보/qpos | 텐서 | (9,) | float64 | |
단계/정보/qvel | 텐서 | (9,) | float64 | |
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 텐서 | (17,) | float32 | |
걸음수/보상 | 텐서 | float32 |
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-전체 재생
다운로드 크기 :
277.88 MiB
데이터세트 크기 :
171.22 MiB
자동 캐시 ( 문서 ):
shuffle_files=False
인 경우에만(학습)분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 1,000 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'algorithm': string,
'iteration': int32,
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
'discount': float32,
'infos': FeaturesDict({
'action_log_probs': float64,
'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
}),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
'reward': float32,
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
연산 | 텐서 | 끈 | ||
반복 | 텐서 | 정수32 | ||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (6,) | float32 | |
걸음수/할인 | 텐서 | float32 | ||
단계/정보 | 특징Dict | |||
단계/정보/action_log_probs | 텐서 | float64 | ||
단계/정보/qpos | 텐서 | (9,) | float64 | |
단계/정보/qvel | 텐서 | (9,) | float64 | |
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 텐서 | (17,) | float32 | |
걸음수/보상 | 텐서 | float32 |
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-medium
다운로드 크기 :
226.71 MiB
데이터세트 크기 :
451.88 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 1,000 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'algorithm': string,
'iteration': int32,
'policy': FeaturesDict({
'fc0': FeaturesDict({
'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
'weight': Tensor(shape=(256, 17), dtype=float32),
}),
'fc1': FeaturesDict({
'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
}),
'last_fc': FeaturesDict({
'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=float32),
}),
'last_fc_log_std': FeaturesDict({
'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=float32),
}),
'nonlinearity': string,
'output_distribution': string,
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
'discount': float32,
'infos': FeaturesDict({
'action_log_probs': float64,
'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
}),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
'reward': float32,
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
연산 | 텐서 | 끈 | ||
반복 | 텐서 | 정수32 | ||
정책 | 특징Dict | |||
정책/fc0 | 특징Dict | |||
정책/fc0/편향 | 텐서 | (256,) | float32 | |
정책/fc0/가중치 | 텐서 | (256, 17) | float32 | |
정책/fc1 | 특징Dict | |||
정책/fc1/편향 | 텐서 | (256,) | float32 | |
정책/fc1/가중치 | 텐서 | (256, 256) | float32 | |
정책/last_fc | 특징Dict | |||
정책/last_fc/bias | 텐서 | (6,) | float32 | |
정책/last_fc/체중 | 텐서 | (6, 256) | float32 | |
정책/last_fc_log_std | 특징Dict | |||
정책/last_fc_log_std/bias | 텐서 | (6,) | float32 | |
정책/last_fc_log_std/weight | 텐서 | (6, 256) | float32 | |
정책/비선형성 | 텐서 | 끈 | ||
정책/출력_배포 | 텐서 | 끈 | ||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (6,) | float32 | |
걸음수/할인 | 텐서 | float32 | ||
단계/정보 | 특징Dict | |||
단계/정보/action_log_probs | 텐서 | float64 | ||
단계/정보/qpos | 텐서 | (9,) | float64 | |
단계/정보/qvel | 텐서 | (9,) | float64 | |
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 텐서 | (17,) | float32 | |
걸음수/보상 | 텐서 | float32 |
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-medium-expert
다운로드 크기 :
452.58 MiB
데이터세트 크기 :
342.37 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 2,000 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
'discount': float32,
'infos': FeaturesDict({
'action_log_probs': float64,
'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
}),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
'reward': float32,
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (6,) | float32 | |
걸음수/할인 | 텐서 | float32 | ||
단계/정보 | 특징Dict | |||
단계/정보/action_log_probs | 텐서 | float64 | ||
단계/정보/qpos | 텐서 | (9,) | float64 | |
단계/정보/qvel | 텐서 | (9,) | float64 | |
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 텐서 | (17,) | float32 | |
걸음수/보상 | 텐서 | float32 |
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-medium-replay
다운로드 크기 :
56.69 MiB
데이터세트 크기 :
34.59 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 202 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'algorithm': string,
'iteration': int32,
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
'discount': float32,
'infos': FeaturesDict({
'action_log_probs': float64,
'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
}),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
'reward': float32,
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
연산 | 텐서 | 끈 | ||
반복 | 텐서 | 정수32 | ||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (6,) | float32 | |
걸음수/할인 | 텐서 | float32 | ||
단계/정보 | 특징Dict | |||
단계/정보/action_log_probs | 텐서 | float64 | ||
단계/정보/qpos | 텐서 | (9,) | float64 | |
단계/정보/qvel | 텐서 | (9,) | float64 | |
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 텐서 | (17,) | float32 | |
걸음수/보상 | 텐서 | float32 |
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-random
다운로드 크기 :
226.34 MiB
데이터세트 크기 :
171.18 MiB
자동 캐시 ( 문서 ):
shuffle_files=False
인 경우에만(학습)분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 1,000 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
'discount': float32,
'infos': FeaturesDict({
'action_log_probs': float64,
'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
}),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
'reward': float32,
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (6,) | float32 | |
걸음수/할인 | 텐서 | float32 | ||
단계/정보 | 특징Dict | |||
단계/정보/action_log_probs | 텐서 | float64 | ||
단계/정보/qpos | 텐서 | (9,) | float64 | |
단계/정보/qvel | 텐서 | (9,) | float64 | |
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 텐서 | (17,) | float32 | |
걸음수/보상 | 텐서 | float32 |
- 예 ( tfds.as_dataframe ):