TFDS اکنون از فرمت Croissant 🥐 پشتیبانی می کند! برای دانستن بیشتر مستندات را بخوانید.

این صفحه به‌وسیله ‏Cloud Translation API‏ ترجمه شده است.

d4rl_adroit_door

شرح :

D4RL یک معیار منبع باز برای یادگیری تقویتی آفلاین است. این محیط ها و مجموعه داده های استاندارد شده را برای آموزش و الگوریتم های محک ارائه می کند.

مجموعه داده ها از فرمت RLDS پیروی می کنند تا مراحل و قسمت ها را نشان دهند.

توضیحات پیکربندی : جزئیات بیشتر در مورد کار و نسخه های آن را در https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#adroit ببینید
صفحه اصلی : https://sites.google.com/view/d4rl-anonymous
کد منبع : tfds.d4rl.d4rl_adroit_door.D4rlAdroitDoor
نسخه ها :
- 1.0.0 : انتشار اولیه.
- 1.1.0 (پیش فرض): اضافه شده is_last.
کلیدهای نظارت شده (به as_supervised doc مراجعه کنید): None
شکل ( tfds.show_examples ): پشتیبانی نمی شود.
نقل قول :

@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_adroit_door/v0-human (پیکربندی پیش فرض)

حجم دانلود : 2.97 MiB
حجم مجموعه داده : 3.36 MiB
ذخیره خودکار ( اسناد ): بله
تقسیم ها :

شکاف	مثال ها
`'train'`	50

ساختار ویژگی :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

مستندات ویژگی :

ویژگی	کلاس	شکل	نوع D
	FeaturesDict
مراحل	مجموعه داده
مراحل/عمل	تانسور	(28،)	float32
مراحل/تخفیف	تانسور		float32
مراحل/اطلاعات	FeaturesDict
Steps/infos/qpos	تانسور	(30،)	float32
Steps/infos/qvel	تانسور	(30،)	float32
Steps/is_first	تانسور		بوول
Steps/is_last	تانسور		بوول
Steps/is_terminal	تانسور		بوول
مراحل / مشاهده	تانسور	(39،)	float32
مراحل/پاداش	تانسور		float32

مثال‌ها ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_adroit_door/v0-cloned

حجم دانلود : 602.42 MiB
حجم مجموعه داده : 497.47 MiB
ذخیره خودکار ( اسناد ): خیر
تقسیمات :

شکاف	مثال ها
`'train'`	6214

ساختار ویژگی :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
        'discount': float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(30,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float64),
        'reward': float64,
    }),
})

مستندات ویژگی :

ویژگی	کلاس	شکل	نوع D
	FeaturesDict
مراحل	مجموعه داده
مراحل/عمل	تانسور	(28،)	float32
مراحل/تخفیف	تانسور		float64
مراحل/اطلاعات	FeaturesDict
Steps/infos/qpos	تانسور	(30،)	float64
Steps/infos/qvel	تانسور	(30،)	float64
Steps/is_first	تانسور		بوول
Steps/is_last	تانسور		بوول
Steps/is_terminal	تانسور		بوول
مراحل / مشاهده	تانسور	(39،)	float64
مراحل/پاداش	تانسور		float64

مثال‌ها ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_adroit_door/v0-expert

حجم دانلود : 511.05 MiB
حجم مجموعه داده : 710.30 MiB
ذخیره خودکار ( اسناد ): خیر
تقسیمات :

شکاف	مثال ها
`'train'`	5000

ساختار ویژگی :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_logstd': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
            'action_mean': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

مستندات ویژگی :

ویژگی	کلاس	شکل	نوع D
	FeaturesDict
مراحل	مجموعه داده
مراحل/عمل	تانسور	(28،)	float32
مراحل/تخفیف	تانسور		float32
مراحل/اطلاعات	FeaturesDict
Steps/infos/action_logstd	تانسور	(28،)	float32
Steps/infos/action_mean	تانسور	(28،)	float32
Steps/infos/qpos	تانسور	(30،)	float32
Steps/infos/qvel	تانسور	(30،)	float32
Steps/is_first	تانسور		بوول
Steps/is_last	تانسور		بوول
Steps/is_terminal	تانسور		بوول
مراحل / مشاهده	تانسور	(39،)	float32
مراحل/پاداش	تانسور		float32

مثال‌ها ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_adroit_door/v1-human

حجم دانلود : 2.98 MiB
حجم مجموعه داده : 3.42 MiB
ذخیره خودکار ( اسناد ): بله
تقسیم ها :

شکاف	مثال ها
`'train'`	25

ساختار ویژگی :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'door_body_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

مستندات ویژگی :

ویژگی	کلاس	شکل	نوع D
	FeaturesDict
مراحل	مجموعه داده
مراحل/عمل	تانسور	(28،)	float32
مراحل/تخفیف	تانسور		float32
مراحل/اطلاعات	FeaturesDict
Steps/infos/door_body_pos	تانسور	(3،)	float32
Steps/infos/qpos	تانسور	(30،)	float32
Steps/infos/qvel	تانسور	(30،)	float32
Steps/is_first	تانسور		بوول
Steps/is_last	تانسور		بوول
Steps/is_terminal	تانسور		بوول
مراحل / مشاهده	تانسور	(39،)	float32
مراحل/پاداش	تانسور		float32

مثال‌ها ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_adroit_door/v1-cloned

حجم دانلود : 280.72 MiB
حجم مجموعه داده : 1.85 GiB
ذخیره خودکار ( اسناد ): خیر
تقسیم ها :

شکاف	مثال ها
`'train'`	4,358

ساختار ویژگی :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(39, 256), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 28), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'door_body_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

مستندات ویژگی :

ویژگی	کلاس	شکل	نوع D
	FeaturesDict
الگوریتم	تانسور		رشته
خط مشی	FeaturesDict
Policy/fc0	FeaturesDict
Policy/fc0/bias	تانسور	(256،)	float32
سیاست/fc0/وزن	تانسور	(39, 256)	float32
Policy/fc1	FeaturesDict
Policy/fc1/bias	تانسور	(256،)	float32
سیاست/fc1/وزن	تانسور	(256، 256)	float32
Policy/last_fc	FeaturesDict
Policy/last_fc/bias	تانسور	(28،)	float32
Policy/last_fc/weight	تانسور	(256، 28)	float32
سیاست/غیرخطی	تانسور		رشته
سیاست/خروجی_توزیع	تانسور		رشته
مراحل	مجموعه داده
مراحل/عمل	تانسور	(28،)	float32
مراحل/تخفیف	تانسور		float32
مراحل/اطلاعات	FeaturesDict
Steps/infos/door_body_pos	تانسور	(3،)	float32
Steps/infos/qpos	تانسور	(30،)	float32
Steps/infos/qvel	تانسور	(30،)	float32
Steps/is_first	تانسور		بوول
Steps/is_last	تانسور		بوول
Steps/is_terminal	تانسور		بوول
مراحل / مشاهده	تانسور	(39،)	float32
مراحل/پاداش	تانسور		float32

مثال‌ها ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_adroit_door/v1-expert

حجم دانلود : 511.22 MiB
حجم مجموعه داده : 803.48 MiB
ذخیره خودکار ( اسناد ): خیر
تقسیمات :

شکاف	مثال ها
`'train'`	5000

ساختار ویژگی :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(32,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(32, 39), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(32,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(32, 32), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(28, 32), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(28, 32), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_std': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
            'action_mean': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
            'door_body_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

مستندات ویژگی :

ویژگی	کلاس	شکل	نوع D
	FeaturesDict
الگوریتم	تانسور		رشته
خط مشی	FeaturesDict
Policy/fc0	FeaturesDict
Policy/fc0/bias	تانسور	(32،)	float32
سیاست/fc0/وزن	تانسور	(32، 39)	float32
Policy/fc1	FeaturesDict
Policy/fc1/bias	تانسور	(32،)	float32
سیاست/fc1/وزن	تانسور	(32، 32)	float32
Policy/last_fc	FeaturesDict
Policy/last_fc/bias	تانسور	(28،)	float32
Policy/last_fc/weight	تانسور	(28، 32)	float32
Policy/last_fc_log_std	FeaturesDict
Policy/last_fc_log_std/bias	تانسور	(28،)	float32
Policy/last_fc_log_std/weight	تانسور	(28، 32)	float32
سیاست/غیرخطی	تانسور		رشته
سیاست/خروجی_توزیع	تانسور		رشته
مراحل	مجموعه داده
مراحل/عمل	تانسور	(28،)	float32
مراحل/تخفیف	تانسور		float32
مراحل/اطلاعات	FeaturesDict
Steps/infos/action_log_std	تانسور	(28،)	float32
Steps/infos/action_mean	تانسور	(28،)	float32
Steps/infos/door_body_pos	تانسور	(3،)	float32
Steps/infos/qpos	تانسور	(30،)	float32
Steps/infos/qvel	تانسور	(30،)	float32
Steps/is_first	تانسور		بوول
Steps/is_last	تانسور		بوول
Steps/is_terminal	تانسور		بوول
مراحل / مشاهده	تانسور	(39،)	float32
مراحل/پاداش	تانسور		float32

مثال‌ها ( tfds.as_dataframe ):