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d4rl_mujoco_halfcheetah

  • 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।

  • होमपेज: https://sites.google.com/view/d4rl/home

  • स्रोत कोड: tfds.d4rl.d4rl_mujoco_halfcheetah.D4rlMujocoHalfcheetah

  • संस्करण:

    • 1.0.0 : प्रारंभिक रिलीज़।
    • 1.0.1 : सभी कॉन्फ़िगरेशन भर में प्रकरण और कदम मेटाडाटा, और इनाम आकार के एकीकरण के लिए समर्थन।

    • 1.1.0 (डिफ़ॉल्ट): is_last जोड़ा गया।

  • पर्यवेक्षित कुंजियों (देखें as_supervised डॉक ): None

  • चित्रा ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं।

  • प्रशस्ति पत्र:

@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-विशेषज्ञ (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)

  • डाउनलोड का आकार: 83.44 MiB

  • डेटासेट का आकार: 98.43 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,002
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-मध्यम

  • डाउनलोड का आकार: 82.92 MiB

  • डेटासेट का आकार: 98.43 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,002
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-मध्यम-विशेषज्ञ

  • डाउनलोड का आकार: 166.36 MiB

  • डेटासेट का आकार: 196.86 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): केवल जब shuffle_files=False (ट्रेन)

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 2,004
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-मिश्रित

  • डाउनलोड का आकार: 8.60 MiB

  • डेटासेट का आकार: 9.94 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' १०१
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-random

  • डाउनलोड का आकार: 84.79 MiB

  • डेटासेट का आकार: 98.43 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,002
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-विशेषज्ञ

  • डाउनलोड का आकार: 146.94 MiB

  • डेटासेट का आकार: 451.71 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): नहीं

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,000
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 17), dtype=tf.float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'nonlinearity': tf.string,
        'output_distribution': tf.string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float32,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-माध्यम

  • डाउनलोड का आकार: 146.65 MiB

  • डेटासेट का आकार: 451.71 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): नहीं

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,000
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 17), dtype=tf.float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'nonlinearity': tf.string,
        'output_distribution': tf.string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float32,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-मध्यम-विशेषज्ञ

  • डाउनलोड का आकार: 293.00 MiB

  • डेटासेट का आकार: 342.02 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): नहीं

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 2,000
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float32,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-मीडियम-रीप्ले

  • डाउनलोड का आकार: 57.68 MiB

  • डेटासेट का आकार: 34.55 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 202
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float64,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float64),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float64),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float64),
        'reward': tf.float64,
    }),
})

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-फुल-रीप्ले

  • डाउनलोड का आकार: 285.01 MiB

  • डेटासेट का आकार: 171.05 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): केवल जब shuffle_files=False (ट्रेन)

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,000
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float64),
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            'action_log_probs': tf.float64,
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            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float64),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float64),
        'reward': tf.float64,
    }),
})

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-random

  • डाउनलोड का आकार: 145.19 MiB

  • डेटासेट का आकार: 171.01 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): केवल जब shuffle_files=False (ट्रेन)

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,000
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float32,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-expert

  • डाउनलोड का आकार: 209.48 MiB

  • डेटासेट का आकार: 451.71 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): नहीं

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,000
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 17), dtype=tf.float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'nonlinearity': tf.string,
        'output_distribution': tf.string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float32,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-पूर्ण-रीप्ले

  • डाउनलोड का आकार: 285.01 MiB

  • डेटासेट का आकार: 171.05 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): केवल जब shuffle_files=False (ट्रेन)

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,000
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float64,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float64),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float64),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float64),
        'reward': tf.float64,
    }),
})

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-मध्यम

  • डाउनलोड का आकार: 209.48 MiB

  • डेटासेट का आकार: 451.71 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): नहीं

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,000
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 17), dtype=tf.float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'nonlinearity': tf.string,
        'output_distribution': tf.string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float32,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-मध्यम-विशेषज्ञ

  • डाउनलोड का आकार: 418.37 MiB

  • डेटासेट का आकार: 342.02 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): नहीं

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 2,000
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float32,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-मध्यम-रीप्ले

  • डाउनलोड का आकार: 57.68 MiB

  • डेटासेट का आकार: 34.55 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 202
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float64,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float64),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float64),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float64),
        'reward': tf.float64,
    }),
})

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-random

  • डाउनलोड का आकार: 208.68 MiB

  • डेटासेट का आकार: 171.01 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): केवल जब shuffle_files=False (ट्रेन)

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,000
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float32,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})