Google I/O — это обертка! Наверстать упущенное в сеансах TensorFlow Просмотреть сеансы

d4rl_antmaze

  • Описание :

D4RL — это тест с открытым исходным кодом для автономного обучения с подкреплением. Он предоставляет стандартизированные среды и наборы данных для алгоритмов обучения и сравнительного анализа.

Наборы данных соответствуют формату RLDS для представления шагов и эпизодов.

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'goal': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float32),
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=tf.float32),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=tf.float32),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(29,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})
  • Документация по функциям :
Характерная черта Класс Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
шаги Набор данных
шаги/действие Тензор (8,) tf.float32
шаги/скидка Тензор tf.float32
шаги/информация ОсобенностиDict
шаги/информация/цель Тензор (2,) tf.float32
шаги/информация/qpos Тензор (15,) tf.float32
шаги/информация/qvel Тензор (14,) tf.float32
шаги / is_first Тензор tf.bool
шаги/is_last Тензор tf.bool
шаги/is_terminal Тензор tf.bool
шаги/наблюдение Тензор (29,) tf.float32
шаги/награда Тензор tf.float32
@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 (конфигурация по умолчанию)

  • Размер загрузки : 221.76 MiB

  • Размер набора данных : 274.83 MiB .

  • Сплиты :

Расколоть Примеры
'train' 10 154

d4rl_antmaze/umaze-диверс-v0

  • Размер загрузки : 220.16 MiB

  • Размер набора данных : 270.23 MiB .

  • Сплиты :

Расколоть Примеры
'train' 1154

d4rl_antmaze/средняя игра-v0

  • Размер загрузки : 220.40 MiB

  • Размер набора данных : 275.20 MiB .

  • Сплиты :

Расколоть Примеры
'train' 10 695

d4rl_antmaze/среднеразнообразный-v0

  • Размер загрузки : 220.39 MiB

  • Размер набора данных : 271.18 MiB .

  • Сплиты :

Расколоть Примеры
'train' 2924

d4rl_antmaze/большой-разнообразный-v0

  • Размер загрузки : 220.47 MiB

  • Размер набора данных : 273.36 MiB .

  • Сплиты :

Расколоть Примеры
'train' 7141

d4rl_antmaze/большая игра-v0

  • Размер загрузки : 220.19 MiB

  • Размер набора данных : 276.61 MiB .

  • Сплиты :

Расколоть Примеры
'train' 13 458