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d4rl_mujoco_ant

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।

डेटासेट चरणों और एपिसोड का प्रतिनिधित्व करने के लिए आरएलडीएस प्रारूप का पालन करते हैं।

कॉन्फ़िगरेशन विवरण : कार्य और उसके संस्करणों के बारे में अधिक विवरण https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#gym में देखें
मुखपृष्ठ : https://sites.google.com/view/d4rl-anonymous
स्रोत कोड : tfds.d4rl.d4rl_mujoco_ant.D4rlMujocoAnt
संस्करण :
- 1.0.0 : प्रारंभिक रिलीज.
- 1.1.0 : जोड़ा गया_अंतिम है।
- 1.2.0 (डिफ़ॉल्ट): अगले अवलोकन को ध्यान में रखने के लिए अद्यतन किया गया।
पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None
चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।
उद्धरण :

@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-विशेषज्ञ (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)

डाउनलोड आकार : 131.34 MiB
डेटासेट का आकार : 464.94 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	1,288

फ़ीचर संरचना :

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,
    }),
})

फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीप्रकार
	फीचर्सडिक्ट
कदम	डेटासेट
कदम/कार्रवाई	टेन्सर	(8,)	फ्लोट32
कदम/छूट	टेन्सर		फ्लोट32
चरण/पहला है	टेन्सर		बूल
चरण/अंतिम है	टेन्सर		बूल
चरण/is_terminal	टेन्सर		बूल
चरण/अवलोकन	टेन्सर	(111,)	फ्लोट32
कदम/इनाम	टेन्सर		फ्लोट32

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v0-मध्यम

डाउनलोड आकार : 131.39 MiB
डेटासेट का आकार : 464.78 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	1,122

फ़ीचर संरचना :

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,
    }),
})

फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीप्रकार
	फीचर्सडिक्ट
कदम	डेटासेट
कदम/कार्रवाई	टेन्सर	(8,)	फ्लोट32
कदम/छूट	टेन्सर		फ्लोट32
चरण/पहला है	टेन्सर		बूल
चरण/अंतिम है	टेन्सर		बूल
चरण/is_terminal	टेन्सर		बूल
चरण/अवलोकन	टेन्सर	(111,)	फ्लोट32
कदम/इनाम	टेन्सर		फ्लोट32

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v0-मध्यम-विशेषज्ञ

डाउनलोड आकार : 262.73 MiB
डेटासेट का आकार : 929.71 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	2,410

फ़ीचर संरचना :

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,
    }),
})

फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीप्रकार
	फीचर्सडिक्ट
कदम	डेटासेट
कदम/कार्रवाई	टेन्सर	(8,)	फ्लोट32
कदम/छूट	टेन्सर		फ्लोट32
चरण/पहला है	टेन्सर		बूल
चरण/अंतिम है	टेन्सर		बूल
चरण/is_terminal	टेन्सर		बूल
चरण/अवलोकन	टेन्सर	(111,)	फ्लोट32
कदम/इनाम	टेन्सर		फ्लोट32

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v0-मिश्रित

डाउनलोड आकार : 104.63 MiB
डेटासेट का आकार : 464.93 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	1,320

फ़ीचर संरचना :

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,
    }),
})

फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीप्रकार
	फीचर्सडिक्ट
कदम	डेटासेट
कदम/कार्रवाई	टेन्सर	(8,)	फ्लोट32
कदम/छूट	टेन्सर		फ्लोट32
चरण/पहला है	टेन्सर		बूल
चरण/अंतिम है	टेन्सर		बूल
चरण/is_terminal	टेन्सर		बूल
चरण/अवलोकन	टेन्सर	(111,)	फ्लोट32
कदम/इनाम	टेन्सर		फ्लोट32

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v0-random

डाउनलोड आकार : 139.50 MiB
डेटासेट का आकार : 464.97 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	1,377

फ़ीचर संरचना :

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,
    }),
})

फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीप्रकार
	फीचर्सडिक्ट
कदम	डेटासेट
कदम/कार्रवाई	टेन्सर	(8,)	फ्लोट32
कदम/छूट	टेन्सर		फ्लोट32
चरण/पहला है	टेन्सर		बूल
चरण/अंतिम है	टेन्सर		बूल
चरण/is_terminal	टेन्सर		बूल
चरण/अवलोकन	टेन्सर	(111,)	फ्लोट32
कदम/इनाम	टेन्सर		फ्लोट32

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-विशेषज्ञ

डाउनलोड आकार : 220.72 MiB
डेटासेट का आकार : 968.63 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	1,033

फ़ीचर संरचना :

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,
    }),
})

फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीप्रकार
	फीचर्सडिक्ट
कलन विधि	टेन्सर		डोरी
यात्रा	टेन्सर		int32
नीति	फीचर्सडिक्ट
नीति/fc0	फीचर्सडिक्ट
नीति/fc0/पूर्वाग्रह	टेन्सर	(256,)	फ्लोट32
पॉलिसी/fc0/वज़न	टेन्सर	(256, 111)	फ्लोट32
नीति/एफसी1	फीचर्सडिक्ट
नीति/एफसी1/पूर्वाग्रह	टेन्सर	(256,)	फ्लोट32
पॉलिसी/एफसी1/वेट	टेन्सर	(256, 256)	फ्लोट32
नीति/last_fc	फीचर्सडिक्ट
नीति/अंतिम_एफसी/पूर्वाग्रह	टेन्सर	(8,)	फ्लोट32
नीति/अंतिम_एफसी/वजन	टेन्सर	(8,256)	फ्लोट32
नीति/last_fc_log_std	फीचर्सडिक्ट
नीति/last_fc_log_std/पूर्वाग्रह	टेन्सर	(8,)	फ्लोट32
पॉलिसी/last_fc_log_std/weight	टेन्सर	(8,256)	फ्लोट32
नीति/अरैखिकता	टेन्सर		डोरी
नीति/आउटपुट_वितरण	टेन्सर		डोरी
कदम	डेटासेट
कदम/कार्रवाई	टेन्सर	(8,)	फ्लोट32
कदम/छूट	टेन्सर		फ्लोट32
चरण/जानकारी	फीचर्सडिक्ट
चरण/जानकारी/कार्रवाई_लॉग_प्रोब्स	टेन्सर		फ्लोट32
चरण/जानकारी/क्यूपीओएस	टेन्सर	(15,)	फ्लोट32
चरण/जानकारी/qvel	टेन्सर	(14,)	फ्लोट32
चरण/पहला है	टेन्सर		बूल
चरण/अंतिम है	टेन्सर		बूल
चरण/is_terminal	टेन्सर		बूल
चरण/अवलोकन	टेन्सर	(111,)	फ्लोट32
कदम/इनाम	टेन्सर		फ्लोट32

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-मध्यम

डाउनलोड आकार : 222.39 MiB
डेटासेट का आकार : 1023.71 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	1,179

फ़ीचर संरचना :

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,
    }),
})

फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीप्रकार
	फीचर्सडिक्ट
कलन विधि	टेन्सर		डोरी
यात्रा	टेन्सर		int32
नीति	फीचर्सडिक्ट
नीति/fc0	फीचर्सडिक्ट
नीति/fc0/पूर्वाग्रह	टेन्सर	(256,)	फ्लोट32
पॉलिसी/fc0/वज़न	टेन्सर	(256, 111)	फ्लोट32
नीति/एफसी1	फीचर्सडिक्ट
नीति/एफसी1/पूर्वाग्रह	टेन्सर	(256,)	फ्लोट32
पॉलिसी/एफसी1/वेट	टेन्सर	(256, 256)	फ्लोट32
नीति/last_fc	फीचर्सडिक्ट
नीति/अंतिम_एफसी/पूर्वाग्रह	टेन्सर	(8,)	फ्लोट32
नीति/अंतिम_एफसी/वजन	टेन्सर	(8,256)	फ्लोट32
नीति/last_fc_log_std	फीचर्सडिक्ट
नीति/last_fc_log_std/पूर्वाग्रह	टेन्सर	(8,)	फ्लोट32
पॉलिसी/last_fc_log_std/weight	टेन्सर	(8,256)	फ्लोट32
नीति/अरैखिकता	टेन्सर		डोरी
नीति/आउटपुट_वितरण	टेन्सर		डोरी
कदम	डेटासेट
कदम/कार्रवाई	टेन्सर	(8,)	फ्लोट32
कदम/छूट	टेन्सर		फ्लोट32
चरण/जानकारी	फीचर्सडिक्ट
चरण/जानकारी/कार्रवाई_लॉग_प्रोब्स	टेन्सर		फ्लोट32
चरण/जानकारी/क्यूपीओएस	टेन्सर	(15,)	फ्लोट32
चरण/जानकारी/qvel	टेन्सर	(14,)	फ्लोट32
चरण/पहला है	टेन्सर		बूल
चरण/अंतिम है	टेन्सर		बूल
चरण/is_terminal	टेन्सर		बूल
चरण/अवलोकन	टेन्सर	(111,)	फ्लोट32
कदम/इनाम	टेन्सर		फ्लोट32

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-मध्यम-विशेषज्ञ

डाउनलोड आकार : 442.25 MiB
डेटासेट का आकार : 1.13 GiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	2,211

फ़ीचर संरचना :

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,
    }),
})

फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीप्रकार
	फीचर्सडिक्ट
कदम	डेटासेट
कदम/कार्रवाई	टेन्सर	(8,)	फ्लोट32
कदम/छूट	टेन्सर		फ्लोट32
चरण/जानकारी	फीचर्सडिक्ट
चरण/जानकारी/कार्रवाई_लॉग_प्रोब्स	टेन्सर		फ्लोट32
चरण/जानकारी/क्यूपीओएस	टेन्सर	(15,)	फ्लोट32
चरण/जानकारी/qvel	टेन्सर	(14,)	फ्लोट32
चरण/पहला है	टेन्सर		बूल
चरण/अंतिम है	टेन्सर		बूल
चरण/is_terminal	टेन्सर		बूल
चरण/अवलोकन	टेन्सर	(111,)	फ्लोट32
कदम/इनाम	टेन्सर		फ्लोट32

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-मध्यम-रीप्ले

डाउनलोड आकार : 132.05 MiB
डेटासेट का आकार : 175.27 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): केवल तभी जब shuffle_files=False (ट्रेन)
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	485

फ़ीचर संरचना :

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,
    }),
})

फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीप्रकार
	फीचर्सडिक्ट
कलन विधि	टेन्सर		डोरी
यात्रा	टेन्सर		int32
कदम	डेटासेट
कदम/कार्रवाई	टेन्सर	(8,)	फ्लोट64
कदम/छूट	टेन्सर		फ्लोट64
चरण/जानकारी	फीचर्सडिक्ट
चरण/जानकारी/कार्रवाई_लॉग_प्रोब्स	टेन्सर		फ्लोट64
चरण/जानकारी/क्यूपीओएस	टेन्सर	(15,)	फ्लोट64
चरण/जानकारी/qvel	टेन्सर	(14,)	फ्लोट64
चरण/पहला है	टेन्सर		बूल
चरण/अंतिम है	टेन्सर		बूल
चरण/is_terminal	टेन्सर		बूल
कदम/अवलोकन	टेन्सर	(111,)	फ्लोट64
कदम/इनाम	टेन्सर		फ्लोट64

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-पूर्ण-रीप्ले

डाउनलोड आकार : 437.57 MiB
डेटासेट का आकार : 580.09 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	1,319

फ़ीचर संरचना :

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,
    }),
})

फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीप्रकार
	फीचर्सडिक्ट
कलन विधि	टेन्सर		डोरी
यात्रा	टेन्सर		int32
कदम	डेटासेट
कदम/कार्रवाई	टेन्सर	(8,)	फ्लोट64
कदम/छूट	टेन्सर		फ्लोट64
चरण/जानकारी	फीचर्सडिक्ट
चरण/जानकारी/कार्रवाई_लॉग_प्रोब्स	टेन्सर		फ्लोट64
चरण/जानकारी/क्यूपीओएस	टेन्सर	(15,)	फ्लोट64
चरण/जानकारी/qvel	टेन्सर	(14,)	फ्लोट64
चरण/पहला है	टेन्सर		बूल
चरण/अंतिम है	टेन्सर		बूल
चरण/is_terminal	टेन्सर		बूल
कदम/अवलोकन	टेन्सर	(111,)	फ्लोट64
कदम/इनाम	टेन्सर		फ्लोट64

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-random

डाउनलोड आकार : 225.18 MiB
डेटासेट का आकार : 583.83 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	5,741

फ़ीचर संरचना :

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,
    }),
})

फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीप्रकार
	फीचर्सडिक्ट
कदम	डेटासेट
कदम/कार्रवाई	टेन्सर	(8,)	फ्लोट32
कदम/छूट	टेन्सर		फ्लोट32
चरण/जानकारी	फीचर्सडिक्ट
चरण/जानकारी/कार्रवाई_लॉग_प्रोब्स	टेन्सर		फ्लोट32
चरण/जानकारी/क्यूपीओएस	टेन्सर	(15,)	फ्लोट32
चरण/जानकारी/qvel	टेन्सर	(14,)	फ्लोट32
चरण/पहला है	टेन्सर		बूल
चरण/अंतिम है	टेन्सर		बूल
चरण/is_terminal	टेन्सर		बूल
चरण/अवलोकन	टेन्सर	(111,)	फ्लोट32
कदम/इनाम	टेन्सर		फ्लोट32

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-विशेषज्ञ

डाउनलोड आकार : 355.94 MiB
डेटासेट का आकार : 969.38 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	1,035

फ़ीचर संरचना :

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,
    }),
})

फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीप्रकार
	फीचर्सडिक्ट
कलन विधि	टेन्सर		डोरी
यात्रा	टेन्सर		int32
नीति	फीचर्सडिक्ट
नीति/fc0	फीचर्सडिक्ट
नीति/fc0/पूर्वाग्रह	टेन्सर	(256,)	फ्लोट32
पॉलिसी/fc0/वज़न	टेन्सर	(256, 111)	फ्लोट32
नीति/एफसी1	फीचर्सडिक्ट
नीति/एफसी1/पूर्वाग्रह	टेन्सर	(256,)	फ्लोट32
पॉलिसी/एफसी1/वेट	टेन्सर	(256, 256)	फ्लोट32
नीति/last_fc	फीचर्सडिक्ट
नीति/अंतिम_एफसी/पूर्वाग्रह	टेन्सर	(8,)	फ्लोट32
नीति/अंतिम_एफसी/वजन	टेन्सर	(8,256)	फ्लोट32
नीति/last_fc_log_std	फीचर्सडिक्ट
नीति/last_fc_log_std/पूर्वाग्रह	टेन्सर	(8,)	फ्लोट32
पॉलिसी/last_fc_log_std/weight	टेन्सर	(8,256)	फ्लोट32
नीति/अरैखिकता	टेन्सर		डोरी
नीति/आउटपुट_वितरण	टेन्सर		डोरी
कदम	डेटासेट
कदम/कार्रवाई	टेन्सर	(8,)	फ्लोट32
कदम/छूट	टेन्सर		फ्लोट32
चरण/जानकारी	फीचर्सडिक्ट
चरण/जानकारी/कार्रवाई_लॉग_प्रोब्स	टेन्सर		फ्लोट64
चरण/जानकारी/क्यूपीओएस	टेन्सर	(15,)	फ्लोट64
चरण/जानकारी/qvel	टेन्सर	(14,)	फ्लोट64
चरण/पहला है	टेन्सर		बूल
चरण/अंतिम है	टेन्सर		बूल
चरण/is_terminal	टेन्सर		बूल
चरण/अवलोकन	टेन्सर	(111,)	फ्लोट32
कदम/इनाम	टेन्सर		फ्लोट32

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-पूर्ण-रीप्ले

डाउनलोड आकार : 428.57 MiB
डेटासेट का आकार : 580.09 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	1,319

फ़ीचर संरचना :

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,
    }),
})

फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीप्रकार
	फीचर्सडिक्ट
कलन विधि	टेन्सर		डोरी
यात्रा	टेन्सर		int32
कदम	डेटासेट
कदम/कार्रवाई	टेन्सर	(8,)	फ्लोट32
कदम/छूट	टेन्सर		फ्लोट32
चरण/जानकारी	फीचर्सडिक्ट
चरण/जानकारी/कार्रवाई_लॉग_प्रोब्स	टेन्सर		फ्लोट64
चरण/जानकारी/क्यूपीओएस	टेन्सर	(15,)	फ्लोट64
चरण/जानकारी/qvel	टेन्सर	(14,)	फ्लोट64
चरण/पहला है	टेन्सर		बूल
चरण/अंतिम है	टेन्सर		बूल
चरण/is_terminal	टेन्सर		बूल
चरण/अवलोकन	टेन्सर	(111,)	फ्लोट32
कदम/इनाम	टेन्सर		फ्लोट32

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-मध्यम

डाउनलोड आकार : 358.81 MiB
डेटासेट का आकार : 1.01 GiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	1,203

फ़ीचर संरचना :

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,
    }),
})

फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीप्रकार
	फीचर्सडिक्ट
कलन विधि	टेन्सर		डोरी
यात्रा	टेन्सर		int32
नीति	फीचर्सडिक्ट
नीति/fc0	फीचर्सडिक्ट
नीति/fc0/पूर्वाग्रह	टेन्सर	(256,)	फ्लोट32
पॉलिसी/fc0/वज़न	टेन्सर	(256, 111)	फ्लोट32
नीति/एफसी1	फीचर्सडिक्ट
नीति/एफसी1/पूर्वाग्रह	टेन्सर	(256,)	फ्लोट32
पॉलिसी/एफसी1/वेट	टेन्सर	(256, 256)	फ्लोट32
नीति/last_fc	फीचर्सडिक्ट
नीति/अंतिम_एफसी/पूर्वाग्रह	टेन्सर	(8,)	फ्लोट32
नीति/अंतिम_एफसी/वजन	टेन्सर	(8,256)	फ्लोट32
नीति/last_fc_log_std	फीचर्सडिक्ट
नीति/last_fc_log_std/पूर्वाग्रह	टेन्सर	(8,)	फ्लोट32
पॉलिसी/last_fc_log_std/weight	टेन्सर	(8,256)	फ्लोट32
नीति/अरैखिकता	टेन्सर		डोरी
नीति/आउटपुट_वितरण	टेन्सर		डोरी
कदम	डेटासेट
कदम/कार्रवाई	टेन्सर	(8,)	फ्लोट32
कदम/छूट	टेन्सर		फ्लोट32
चरण/जानकारी	फीचर्सडिक्ट
चरण/जानकारी/कार्रवाई_लॉग_प्रोब्स	टेन्सर		फ्लोट64
चरण/जानकारी/क्यूपीओएस	टेन्सर	(15,)	फ्लोट64
चरण/जानकारी/qvel	टेन्सर	(14,)	फ्लोट64
चरण/पहला है	टेन्सर		बूल
चरण/अंतिम है	टेन्सर		बूल
चरण/is_terminal	टेन्सर		बूल
चरण/अवलोकन	टेन्सर	(111,)	फ्लोट32
कदम/इनाम	टेन्सर		फ्लोट32

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-मध्यम-विशेषज्ञ

डाउनलोड आकार : 713.67 MiB
डेटासेट का आकार : 1.13 GiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	2,237

फ़ीचर संरचना :

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,
    }),
})

फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीप्रकार
	फीचर्सडिक्ट
कदम	डेटासेट
कदम/कार्रवाई	टेन्सर	(8,)	फ्लोट32
कदम/छूट	टेन्सर		फ्लोट32
चरण/जानकारी	फीचर्सडिक्ट
चरण/जानकारी/कार्रवाई_लॉग_प्रोब्स	टेन्सर		फ्लोट64
चरण/जानकारी/क्यूपीओएस	टेन्सर	(15,)	फ्लोट64
चरण/जानकारी/qvel	टेन्सर	(14,)	फ्लोट64
चरण/पहला है	टेन्सर		बूल
चरण/अंतिम है	टेन्सर		बूल
चरण/is_terminal	टेन्सर		बूल
चरण/अवलोकन	टेन्सर	(111,)	फ्लोट32
कदम/इनाम	टेन्सर		फ्लोट32

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-मध्यम-रीप्ले

डाउनलोड आकार : 130.16 MiB
डेटासेट का आकार : 175.27 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): केवल तभी जब shuffle_files=False (ट्रेन)
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	485

फ़ीचर संरचना :

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,
    }),
})

फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीप्रकार
	फीचर्सडिक्ट
कलन विधि	टेन्सर		डोरी
यात्रा	टेन्सर		int32
कदम	डेटासेट
कदम/कार्रवाई	टेन्सर	(8,)	फ्लोट32
कदम/छूट	टेन्सर		फ्लोट32
चरण/जानकारी	फीचर्सडिक्ट
चरण/जानकारी/कार्रवाई_लॉग_प्रोब्स	टेन्सर		फ्लोट64
चरण/जानकारी/क्यूपीओएस	टेन्सर	(15,)	फ्लोट64
चरण/जानकारी/qvel	टेन्सर	(14,)	फ्लोट64
चरण/पहला है	टेन्सर		बूल
चरण/अंतिम है	टेन्सर		बूल
चरण/is_terminal	टेन्सर		बूल
चरण/अवलोकन	टेन्सर	(111,)	फ्लोट32
कदम/इनाम	टेन्सर		फ्लोट32

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-random

डाउनलोड आकार : 366.66 MiB
डेटासेट का आकार : 583.90 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	5,822

फ़ीचर संरचना :

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,
    }),
})

फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीप्रकार
	फीचर्सडिक्ट
कदम	डेटासेट
कदम/कार्रवाई	टेन्सर	(8,)	फ्लोट32
कदम/छूट	टेन्सर		फ्लोट32
चरण/जानकारी	फीचर्सडिक्ट
चरण/जानकारी/कार्रवाई_लॉग_प्रोब्स	टेन्सर		फ्लोट64
चरण/जानकारी/क्यूपीओएस	टेन्सर	(15,)	फ्लोट64
चरण/जानकारी/qvel	टेन्सर	(14,)	फ्लोट64
चरण/पहला है	टेन्सर		बूल
चरण/अंतिम है	टेन्सर		बूल
चरण/is_terminal	टेन्सर		बूल
चरण/अवलोकन	टेन्सर	(111,)	फ्लोट32
कदम/इनाम	टेन्सर		फ्लोट32

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):