09:00 पीएसटी पर एमएल संगोष्ठी इस मंगलवार, 19 अक्टूबर में पहले महिलाओं में ट्यून रजिस्टर अब

d4rl_mujoco_hopper

  • 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।

@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_hopper/v0-विशेषज्ञ (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)

  • डाउनलोड का आकार: 51.56 MiB

  • डेटासेट का आकार: 64.10 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,029
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_hopper/v0-मध्यम

  • डाउनलोड का आकार: 51.74 MiB

  • डेटासेट का आकार: 64.68 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' ३,०६४
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
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        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_hopper/v0-मध्यम-विशेषज्ञ

  • डाउनलोड का आकार: 62.01 MiB

  • डेटासेट का आकार: 77.25 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 2,277
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'is_first': tf.bool,
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        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_hopper/v0-मिश्रित

  • डाउनलोड का आकार: 10.48 MiB

  • डेटासेट का आकार: 13.15 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,250
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_hopper/v0-यादृच्छिक

  • डाउनलोड का आकार: 51.83 MiB

  • डेटासेट का आकार: 66.06 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 8,793
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
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        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_hopper/v1-विशेषज्ञ

  • डाउनलोड का आकार: 93.19 MiB

  • डेटासेट का आकार: 608.03 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): नहीं

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,836
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 11), 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=(3,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'nonlinearity': tf.string,
        'output_distribution': tf.string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
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            'action_log_probs': tf.float32,
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        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_hopper/v1-माध्यम

  • डाउनलोड का आकार: 92.03 MiB

  • डेटासेट का आकार: 1.78 GiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): नहीं

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 6,328
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 11), 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=(3,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'nonlinearity': tf.string,
        'output_distribution': tf.string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
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        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_hopper/v1-मध्यम-विशेषज्ञ

  • डाउनलोड का आकार: 184.59 MiB

  • डेटासेट का आकार: 230.23 MiB

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

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 8,163
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
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        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_hopper/v1-मध्यम-रीप्ले

  • डाउनलोड का आकार: 55.65 MiB

  • डेटासेट का आकार: 34.74 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,151
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
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        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float64,
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        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
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        'reward': tf.float64,
    }),
})

d4rl_mujoco_hopper/v1-फुल-रीप्ले

  • डाउनलोड का आकार: 183.32 MiB

  • डेटासेट का आकार: 114.66 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' २,९०७
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
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            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float64),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=tf.float64),
        'reward': tf.float64,
    }),
})

d4rl_mujoco_hopper/v1-यादृच्छिक

  • डाउनलोड का आकार: 91.11 MiB

  • डेटासेट का आकार: 130.73 MiB

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

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 45,265
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float32,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_hopper/v2-विशेषज्ञ

  • डाउनलोड का आकार: 134.46 MiB

  • डेटासेट का आकार: 390.29 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): नहीं

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 1,028
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 11), 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=(3,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'nonlinearity': tf.string,
        'output_distribution': tf.string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float32,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_hopper/v2-पूर्ण-रीप्ले

  • डाउनलोड का आकार: 182.80 MiB

  • डेटासेट का आकार: 114.92 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 3,515
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float64),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=tf.float64),
        'reward': tf.float64,
    }),
})

d4rl_mujoco_hopper/v2-माध्यम

  • डाउनलोड का आकार: 134.93 MiB

  • डेटासेट का आकार: 702.57 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): नहीं

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' २,१८७
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 11), 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=(3,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'nonlinearity': tf.string,
        'output_distribution': tf.string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float32,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        }),
        'is_first': tf.bool,
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        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_hopper/v2-मध्यम-विशेषज्ञ

  • डाउनलोड का आकार: 268.78 MiB

  • डेटासेट का आकार: 228.17 MiB

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

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 3,214
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float32,
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        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
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        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_hopper/v2-मध्यम-रीप्ले

  • डाउनलोड का आकार: 73.67 MiB

  • डेटासेट का आकार: 46.47 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 2,041
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float64),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=tf.float64),
        'reward': tf.float64,
    }),
})

d4rl_mujoco_hopper/v2-यादृच्छिक

  • डाउनलोड का आकार: 132.99 MiB

  • डेटासेट का आकार: 130.72 MiB

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

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' 45,240
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float32,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
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