d4rl_mujoco_ant

• 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.

• Описание конфигурации : более подробную информацию о задаче и ее версиях см. на странице https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#gym.

• Домашняя страница : https://sites.google.com/view/d4rl-anonymous

• Исходный код : tfds.d4rl.d4rl_mujoco_ant.D4rlMujocoAnt

• Версии :

  • 1.0.0 : Начальная версия.
  • 1.1.0 : Добавлен is_last.
  • 1.2.0 (по умолчанию): обновлено с учетом следующего наблюдения.

• Контролируемые ключи (см. документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

• Цитата :

@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_ant/v0-expert (конфигурация по умолчанию)

• Размер загрузки : 131.34 MiB

• Размер набора данных : 464.94 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

Расколоть	Примеры
'train'	1288

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(8,)	поплавок32
шаги/скидка	Тензор		поплавок32
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	Тензор	(111,)	поплавок32
шаги/награда	Тензор		поплавок32

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v0-medium

• Размер загрузки : 131.39 MiB

• Размер набора данных : 464.78 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

Расколоть	Примеры
'train'	1122

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(8,)	поплавок32
шаги/скидка	Тензор		поплавок32
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	Тензор	(111,)	поплавок32
шаги/награда	Тензор		поплавок32

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v0-medium-expert

• Размер загрузки : 262.73 MiB

• Размер набора данных : 929.71 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

Расколоть	Примеры
'train'	2410

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(8,)	поплавок32
шаги/скидка	Тензор		поплавок32
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	Тензор	(111,)	поплавок32
шаги/награда	Тензор		поплавок32

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v0-смешанный

• Размер загрузки : 104.63 MiB

• Размер набора данных : 464.93 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

Расколоть	Примеры
'train'	1320

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(8,)	поплавок32
шаги/скидка	Тензор		поплавок32
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	Тензор	(111,)	поплавок32
шаги/награда	Тензор		поплавок32

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v0-random

• Размер загрузки : 139.50 MiB

• Размер набора данных : 464.97 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

Расколоть	Примеры
'train'	1377

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(8,)	поплавок32
шаги/скидка	Тензор		поплавок32
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	Тензор	(111,)	поплавок32
шаги/награда	Тензор		поплавок32

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-эксперт

• Размер загрузки : 220.72 MiB

• Размер набора данных : 968.63 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

Расколоть	Примеры
'train'	1033

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 111), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
алгоритм	Тензор		нить
итерация	Тензор		int32
политика	ВозможностиDict
политика/fc0	ВозможностиDict
политика/fc0/предвзятость	Тензор	(256,)	поплавок32
политика/fc0/вес	Тензор	(256, 111)	поплавок32
политика/FC1	ВозможностиDict
политика/fc1/предвзятость	Тензор	(256,)	поплавок32
политика/fc1/вес	Тензор	(256, 256)	поплавок32
политика/last_fc	ВозможностиDict
политика/last_fc/bias	Тензор	(8,)	поплавок32
политика/last_fc/вес	Тензор	(8, 256)	поплавок32
политика/last_fc_log_std	ВозможностиDict
политика/last_fc_log_std/bias	Тензор	(8,)	поплавок32
политика/last_fc_log_std/вес	Тензор	(8, 256)	поплавок32
политика/нелинейность	Тензор		нить
политика/выходное_распределение	Тензор		нить
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(8,)	поплавок32
шаги/скидка	Тензор		поплавок32
шаги/информация	ВозможностиDict
шаги/информация/action_log_probs	Тензор		поплавок32
шаги/информация/qpos	Тензор	(15,)	поплавок32
шаги/информация/qvel	Тензор	(14,)	поплавок32
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	Тензор	(111,)	поплавок32
шаги/награда	Тензор		поплавок32

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-medium

• Размер загрузки : 222.39 MiB

• Размер набора данных : 1023.71 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

Расколоть	Примеры
'train'	1179

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 111), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
алгоритм	Тензор		нить
итерация	Тензор		int32
политика	ВозможностиDict
политика/fc0	ВозможностиDict
политика/fc0/предвзятость	Тензор	(256,)	поплавок32
политика/fc0/вес	Тензор	(256, 111)	поплавок32
политика/FC1	ВозможностиDict
политика/fc1/предвзятость	Тензор	(256,)	поплавок32
политика/fc1/вес	Тензор	(256, 256)	поплавок32
политика/last_fc	ВозможностиDict
политика/last_fc/bias	Тензор	(8,)	поплавок32
политика/last_fc/вес	Тензор	(8, 256)	поплавок32
политика/last_fc_log_std	ВозможностиDict
политика/last_fc_log_std/bias	Тензор	(8,)	поплавок32
политика/last_fc_log_std/вес	Тензор	(8, 256)	поплавок32
политика/нелинейность	Тензор		нить
политика/выходное_распределение	Тензор		нить
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(8,)	поплавок32
шаги/скидка	Тензор		поплавок32
шаги/информация	ВозможностиDict
шаги/информация/action_log_probs	Тензор		поплавок32
шаги/информация/qpos	Тензор	(15,)	поплавок32
шаги/информация/qvel	Тензор	(14,)	поплавок32
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	Тензор	(111,)	поплавок32
шаги/награда	Тензор		поплавок32

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-medium-expert

• Размер загрузки : 442.25 MiB

• Размер набора данных : 1.13 GiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

Расколоть	Примеры
'train'	2211

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(8,)	поплавок32
шаги/скидка	Тензор		поплавок32
шаги/информация	ВозможностиDict
шаги/информация/action_log_probs	Тензор		поплавок32
шаги/информация/qpos	Тензор	(15,)	поплавок32
шаги/информация/qvel	Тензор	(14,)	поплавок32
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	Тензор	(111,)	поплавок32
шаги/награда	Тензор		поплавок32

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-medium-replay

• Размер загрузки : 132.05 MiB

• Размер набора данных : 175.27 MiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): только если shuffle_files=False (поезд)

• Расколы :

Расколоть	Примеры
'train'	485

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float64),
        'discount': float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float64),
        'reward': float64,
    }),
})

• Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
алгоритм	Тензор		нить
итерация	Тензор		int32
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(8,)	float64
шаги/скидка	Тензор		float64
шаги/информация	ВозможностиDict
шаги/информация/action_log_probs	Тензор		float64
шаги/информация/qpos	Тензор	(15,)	float64
шаги/информация/qvel	Тензор	(14,)	float64
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	Тензор	(111,)	float64
шаги/награда	Тензор		float64

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-full-replay

• Размер загрузки : 437.57 MiB

• Размер набора данных : 580.09 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

Расколоть	Примеры
'train'	1319

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float64),
        'discount': float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float64),
        'reward': float64,
    }),
})

• Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
алгоритм	Тензор		нить
итерация	Тензор		int32
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(8,)	float64
шаги/скидка	Тензор		float64
шаги/информация	ВозможностиDict
шаги/информация/action_log_probs	Тензор		float64
шаги/информация/qpos	Тензор	(15,)	float64
шаги/информация/qvel	Тензор	(14,)	float64
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	Тензор	(111,)	float64
шаги/награда	Тензор		float64

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-random

• Размер загрузки : 225.18 MiB

• Размер набора данных : 583.83 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

Расколоть	Примеры
'train'	5,741

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(8,)	поплавок32
шаги/скидка	Тензор		поплавок32
шаги/информация	ВозможностиDict
шаги/информация/action_log_probs	Тензор		поплавок32
шаги/информация/qpos	Тензор	(15,)	поплавок32
шаги/информация/qvel	Тензор	(14,)	поплавок32
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	Тензор	(111,)	поплавок32
шаги/награда	Тензор		поплавок32

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-эксперт

• Размер загрузки : 355.94 MiB

• Размер набора данных : 969.38 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

Расколоть	Примеры
'train'	1035

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 111), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
алгоритм	Тензор		нить
итерация	Тензор		int32
политика	ВозможностиDict
политика/fc0	ВозможностиDict
политика/fc0/предвзятость	Тензор	(256,)	поплавок32
политика/fc0/вес	Тензор	(256, 111)	поплавок32
политика/FC1	ВозможностиDict
политика/fc1/предвзятость	Тензор	(256,)	поплавок32
политика/fc1/вес	Тензор	(256, 256)	поплавок32
политика/last_fc	ВозможностиDict
политика/last_fc/bias	Тензор	(8,)	поплавок32
политика/last_fc/вес	Тензор	(8, 256)	поплавок32
политика/last_fc_log_std	ВозможностиDict
политика/last_fc_log_std/bias	Тензор	(8,)	поплавок32
политика/last_fc_log_std/вес	Тензор	(8, 256)	поплавок32
политика/нелинейность	Тензор		нить
политика/выходное_распределение	Тензор		нить
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(8,)	поплавок32
шаги/скидка	Тензор		поплавок32
шаги/информация	ВозможностиDict
шаги/информация/action_log_probs	Тензор		float64
шаги/информация/qpos	Тензор	(15,)	float64
шаги/информация/qvel	Тензор	(14,)	float64
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	Тензор	(111,)	поплавок32
шаги/награда	Тензор		поплавок32

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-full-replay

• Размер загрузки : 428.57 MiB

• Размер набора данных : 580.09 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

Расколоть	Примеры
'train'	1319

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
алгоритм	Тензор		нить
итерация	Тензор		int32
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(8,)	поплавок32
шаги/скидка	Тензор		поплавок32
шаги/информация	ВозможностиDict
шаги/информация/action_log_probs	Тензор		float64
шаги/информация/qpos	Тензор	(15,)	float64
шаги/информация/qvel	Тензор	(14,)	float64
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	Тензор	(111,)	поплавок32
шаги/награда	Тензор		поплавок32

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-средний

• Размер загрузки : 358.81 MiB

• Размер набора данных : 1.01 GiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

Расколоть	Примеры
'train'	1203

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 111), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
алгоритм	Тензор		нить
итерация	Тензор		int32
политика	ВозможностиDict
политика/fc0	ВозможностиDict
политика/fc0/предвзятость	Тензор	(256,)	поплавок32
политика/fc0/вес	Тензор	(256, 111)	поплавок32
политика/FC1	ВозможностиDict
политика/fc1/предвзятость	Тензор	(256,)	поплавок32
политика/fc1/вес	Тензор	(256, 256)	поплавок32
политика/last_fc	ВозможностиDict
политика/last_fc/bias	Тензор	(8,)	поплавок32
политика/last_fc/вес	Тензор	(8, 256)	поплавок32
политика/last_fc_log_std	ВозможностиDict
политика/last_fc_log_std/bias	Тензор	(8,)	поплавок32
политика/last_fc_log_std/вес	Тензор	(8, 256)	поплавок32
политика/нелинейность	Тензор		нить
политика/выходное_распределение	Тензор		нить
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(8,)	поплавок32
шаги/скидка	Тензор		поплавок32
шаги/информация	ВозможностиDict
шаги/информация/action_log_probs	Тензор		float64
шаги/информация/qpos	Тензор	(15,)	float64
шаги/информация/qvel	Тензор	(14,)	float64
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	Тензор	(111,)	поплавок32
шаги/награда	Тензор		поплавок32

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-средний-эксперт

• Размер загрузки : 713.67 MiB

• Размер набора данных : 1.13 GiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

Расколоть	Примеры
'train'	2237

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(8,)	поплавок32
шаги/скидка	Тензор		поплавок32
шаги/информация	ВозможностиDict
шаги/информация/action_log_probs	Тензор		float64
шаги/информация/qpos	Тензор	(15,)	float64
шаги/информация/qvel	Тензор	(14,)	float64
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	Тензор	(111,)	поплавок32
шаги/награда	Тензор		поплавок32

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-medium-replay

• Размер загрузки : 130.16 MiB

• Размер набора данных : 175.27 MiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): только если shuffle_files=False (поезд)

• Расколы :

Расколоть	Примеры
'train'	485

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
алгоритм	Тензор		нить
итерация	Тензор		int32
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(8,)	поплавок32
шаги/скидка	Тензор		поплавок32
шаги/информация	ВозможностиDict
шаги/информация/action_log_probs	Тензор		float64
шаги/информация/qpos	Тензор	(15,)	float64
шаги/информация/qvel	Тензор	(14,)	float64
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	Тензор	(111,)	поплавок32
шаги/награда	Тензор		поплавок32

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-random

• Размер загрузки : 366.66 MiB

• Размер набора данных : 583.90 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

Расколоть	Примеры
'train'	5,822

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(8,)	поплавок32
шаги/скидка	Тензор		поплавок32
шаги/информация	ВозможностиDict
шаги/информация/action_log_probs	Тензор		float64
шаги/информация/qpos	Тензор	(15,)	float64
шаги/информация/qvel	Тензор	(14,)	float64
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	Тензор	(111,)	поплавок32
шаги/награда	Тензор		поплавок32

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):