d4rl_mujoco_halfcheetah

• 설명 :

D4RL은 오프라인 강화 학습을 위한 오픈 소스 벤치마크입니다. 학습 및 벤치마킹 알고리즘을 위한 표준화된 환경과 데이터 세트를 제공합니다.

데이터 세트는 RLDS 형식 을 따라 단계와 에피소드를 나타냅니다.

• 구성 설명 : https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#gym 에서 작업 및 해당 버전에 대한 자세한 내용을 확인하세요.

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

• 소스 코드 : tfds.d4rl.d4rl_mujoco_halfcheetah.D4rlMujocoHalfcheetah

• 버전 :

  • 1.0.0 : 최초 릴리스.
  • 1.0.1 : 에피소드 및 단계 메타데이터를 지원하고 모든 구성에서 보상 형태를 통합합니다.
  • 1.1.0 : is_last가 추가되었습니다.
  • 1.2.0 (기본값): 다음 관찰을 고려하도록 업데이트되었습니다.

• 감독된 키 ( as_supervised 문서 참조): None

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 인용 :

@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-expert(기본 구성)

• 다운로드 크기 : 83.44 MiB

• 데이터 세트 크기 : 98.43 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 예

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	1,002

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	D타입	설명
	풍모Dict
단계	데이터세트
단계/액션	텐서	(6,)	float32
단계/할인	텐서		float32
단계/is_first	텐서		부울
단계/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
단계/보상	텐서		float32

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-중간

• 다운로드 크기 : 82.92 MiB

• 데이터 세트 크기 : 98.43 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 예

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	1,002

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	D타입	설명
	풍모Dict
단계	데이터 세트
단계/액션	텐서	(6,)	float32
단계/할인	텐서		float32
단계/is_first	텐서		부울
단계/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
단계/보상	텐서		float32

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-중형-전문가

• 다운로드 크기 : 166.36 MiB

• 데이터 세트 크기 : 196.86 MiB

• 자동 캐시 됨( 문서 ): shuffle_files=False (트레인)인 경우에만

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	2,004

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	D타입	설명
	풍모Dict
단계	데이터세트
단계/액션	텐서	(6,)	float32
단계/할인	텐서		float32
단계/is_first	텐서		부울
단계/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
단계/보상	텐서		float32

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-혼합

• 다운로드 크기 : 8.60 MiB

• 데이터 세트 크기 : 9.94 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 예

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	101

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
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        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	D타입	설명
	풍모Dict
단계	데이터세트
단계/액션	텐서	(6,)	float32
단계/할인	텐서		float32
단계/is_first	텐서		부울
단계/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
단계/보상	텐서		float32

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-랜덤

• 다운로드 크기 : 84.79 MiB

• 데이터 세트 크기 : 98.43 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 예

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	1,002

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	D타입	설명
	풍모Dict
단계	데이터 세트
단계/액션	텐서	(6,)	float32
단계/할인	텐서		float32
단계/is_first	텐서		부울
단계/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
단계/보상	텐서		float32

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-전문가

• 다운로드 크기 : 146.94 MiB

• 데이터 세트 크기 : 451.88 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	1,000

• 기능 구조 :

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

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	D타입	설명
	풍모Dict
연산	텐서		끈
반복	텐서		int32
정책	풍모Dict
정책/fc0	풍모Dict
정책/fc0/바이어스	텐서	(256,)	float32
정책/fc0/무게	텐서	(256, 17)	float32
정책/fc1	풍모Dict
정책/fc1/바이어스	텐서	(256,)	float32
정책/fc1/가중치	텐서	(256, 256)	float32
정책/last_fc	풍모Dict
정책/last_fc/바이어스	텐서	(6,)	float32
정책/last_fc/무게	텐서	(6, 256)	float32
정책/last_fc_log_std	풍모Dict
정책/last_fc_log_std/바이어스	텐서	(6,)	float32
정책/last_fc_log_std/중량	텐서	(6, 256)	float32
정책/비선형성	텐서		끈
정책/output_distribution	텐서		끈
단계	데이터 세트
단계/액션	텐서	(6,)	float32
단계/할인	텐서		float32
단계/정보	풍모Dict
단계/정보/action_log_probs	텐서		float32
단계/정보/qpos	텐서	(9,)	float32
단계/정보/qvel	텐서	(9,)	float32
단계/is_first	텐서		부울
단계/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
단계/보상	텐서		float32

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-중간

• 다운로드 크기 : 146.65 MiB

• 데이터 세트 크기 : 451.88 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	1,000

• 기능 구조 :

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

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	D타입	설명
	풍모Dict
연산	텐서		끈
반복	텐서		int32
정책	풍모Dict
정책/fc0	풍모Dict
정책/fc0/바이어스	텐서	(256,)	float32
정책/fc0/무게	텐서	(256, 17)	float32
정책/fc1	풍모Dict
정책/fc1/바이어스	텐서	(256,)	float32
정책/fc1/가중치	텐서	(256, 256)	float32
정책/last_fc	풍모Dict
정책/last_fc/바이어스	텐서	(6,)	float32
정책/last_fc/무게	텐서	(6, 256)	float32
정책/last_fc_log_std	풍모Dict
정책/last_fc_log_std/바이어스	텐서	(6,)	float32
정책/last_fc_log_std/중량	텐서	(6, 256)	float32
정책/비선형성	텐서		끈
정책/output_distribution	텐서		끈
단계	데이터 세트
단계/액션	텐서	(6,)	float32
단계/할인	텐서		float32
단계/정보	풍모Dict
단계/정보/action_log_probs	텐서		float32
단계/정보/qpos	텐서	(9,)	float32
단계/정보/qvel	텐서	(9,)	float32
단계/is_first	텐서		부울
단계/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
단계/보상	텐서		float32

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-중형-전문가

• 다운로드 크기 : 293.00 MiB

• 데이터 세트 크기 : 342.37 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	2,000

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	D타입	설명
	풍모Dict
단계	데이터 세트
단계/액션	텐서	(6,)	float32
단계/할인	텐서		float32
단계/정보	풍모Dict
단계/정보/action_log_probs	텐서		float32
단계/정보/qpos	텐서	(9,)	float32
단계/정보/qvel	텐서	(9,)	float32
단계/is_first	텐서		부울
단계/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
단계/보상	텐서		float32

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-medium-replay

• 다운로드 크기 : 57.68 MiB

• 데이터 세트 크기 : 34.59 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 예

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	202

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        'discount': float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float64),
        'reward': float64,
    }),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	D타입	설명
	풍모Dict
연산	텐서		끈
반복	텐서		int32
단계	데이터 세트
단계/액션	텐서	(6,)	float64
단계/할인	텐서		float64
단계/정보	풍모Dict
단계/정보/action_log_probs	텐서		float64
단계/정보/qpos	텐서	(9,)	float64
단계/정보/qvel	텐서	(9,)	float64
단계/is_first	텐서		부울
단계/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float64
단계/보상	텐서		float64

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-전체 재생

• 다운로드 크기 : 285.01 MiB

• 데이터 세트 크기 : 171.22 MiB

• 자동 캐시 됨( 문서 ): shuffle_files=False (트레인)인 경우에만

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	1,000

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        'discount': float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float64),
        'reward': float64,
    }),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	D타입	설명
	풍모Dict
연산	텐서		끈
반복	텐서		int32
단계	데이터 세트
단계/액션	텐서	(6,)	float64
단계/할인	텐서		float64
단계/정보	풍모Dict
단계/정보/action_log_probs	텐서		float64
단계/정보/qpos	텐서	(9,)	float64
단계/정보/qvel	텐서	(9,)	float64
단계/is_first	텐서		부울
단계/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float64
단계/보상	텐서		float64

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-랜덤

• 다운로드 크기 : 145.19 MiB

• 데이터 세트 크기 : 171.18 MiB

• 자동 캐시 됨( 문서 ): shuffle_files=False (트레인)인 경우에만

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	1,000

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	D타입	설명
	풍모Dict
단계	데이터 세트
단계/액션	텐서	(6,)	float32
단계/할인	텐서		float32
단계/정보	풍모Dict
단계/정보/action_log_probs	텐서		float32
단계/정보/qpos	텐서	(9,)	float32
단계/정보/qvel	텐서	(9,)	float32
단계/is_first	텐서		부울
단계/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
단계/보상	텐서		float32

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-전문가

• 다운로드 크기 : 226.46 MiB

• 데이터 세트 크기 : 451.88 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	1,000

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 17), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
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        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	D타입	설명
	풍모Dict
연산	텐서		끈
반복	텐서		int32
정책	풍모Dict
정책/fc0	풍모Dict
정책/fc0/바이어스	텐서	(256,)	float32
정책/fc0/무게	텐서	(256, 17)	float32
정책/fc1	풍모Dict
정책/fc1/바이어스	텐서	(256,)	float32
정책/fc1/가중치	텐서	(256, 256)	float32
정책/last_fc	풍모Dict
정책/last_fc/바이어스	텐서	(6,)	float32
정책/last_fc/무게	텐서	(6, 256)	float32
정책/last_fc_log_std	풍모Dict
정책/last_fc_log_std/바이어스	텐서	(6,)	float32
정책/last_fc_log_std/중량	텐서	(6, 256)	float32
정책/비선형성	텐서		끈
정책/output_distribution	텐서		끈
단계	데이터세트
단계/액션	텐서	(6,)	float32
단계/할인	텐서		float32
단계/정보	풍모Dict
단계/정보/action_log_probs	텐서		float64
단계/정보/qpos	텐서	(9,)	float64
단계/정보/qvel	텐서	(9,)	float64
단계/is_first	텐서		부울
단계/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
단계/보상	텐서		float32

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-전체 재생

• 다운로드 크기 : 277.88 MiB

• 데이터 세트 크기 : 171.22 MiB

• 자동 캐시 됨( 문서 ): shuffle_files=False (트레인)인 경우에만

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	1,000

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
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        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	D타입	설명
	풍모Dict
연산	텐서		끈
반복	텐서		int32
단계	데이터세트
단계/액션	텐서	(6,)	float32
단계/할인	텐서		float32
단계/정보	풍모Dict
단계/정보/action_log_probs	텐서		float64
단계/정보/qpos	텐서	(9,)	float64
단계/정보/qvel	텐서	(9,)	float64
단계/is_first	텐서		부울
단계/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
단계/보상	텐서		float32

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-중간

• 다운로드 크기 : 226.71 MiB

• 데이터 세트 크기 : 451.88 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	1,000

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 17), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	D타입	설명
	풍모Dict
연산	텐서		끈
반복	텐서		int32
정책	풍모Dict
정책/fc0	풍모Dict
정책/fc0/바이어스	텐서	(256,)	float32
정책/fc0/무게	텐서	(256, 17)	float32
정책/fc1	풍모Dict
정책/fc1/바이어스	텐서	(256,)	float32
정책/fc1/가중치	텐서	(256, 256)	float32
정책/last_fc	풍모Dict
정책/last_fc/바이어스	텐서	(6,)	float32
정책/last_fc/무게	텐서	(6, 256)	float32
정책/last_fc_log_std	풍모Dict
정책/last_fc_log_std/바이어스	텐서	(6,)	float32
정책/last_fc_log_std/중량	텐서	(6, 256)	float32
정책/비선형성	텐서		끈
정책/output_distribution	텐서		끈
단계	데이터 세트
단계/액션	텐서	(6,)	float32
단계/할인	텐서		float32
단계/정보	풍모Dict
단계/정보/action_log_probs	텐서		float64
단계/정보/qpos	텐서	(9,)	float64
단계/정보/qvel	텐서	(9,)	float64
단계/is_first	텐서		부울
단계/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
단계/보상	텐서		float32

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-중형-전문가

• 다운로드 크기 : 452.58 MiB

• 데이터 세트 크기 : 342.37 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	2,000

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	D타입	설명
	풍모Dict
단계	데이터 세트
단계/액션	텐서	(6,)	float32
단계/할인	텐서		float32
단계/정보	풍모Dict
단계/정보/action_log_probs	텐서		float64
단계/정보/qpos	텐서	(9,)	float64
단계/정보/qvel	텐서	(9,)	float64
단계/is_first	텐서		부울
단계/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
단계/보상	텐서		float32

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-medium-replay

• 다운로드 크기 : 56.69 MiB

• 데이터 세트 크기 : 34.59 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 예

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	202

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	D타입	설명
	풍모Dict
연산	텐서		끈
반복	텐서		int32
단계	데이터세트
단계/액션	텐서	(6,)	float32
단계/할인	텐서		float32
단계/정보	풍모Dict
단계/정보/action_log_probs	텐서		float64
단계/정보/qpos	텐서	(9,)	float64
단계/정보/qvel	텐서	(9,)	float64
단계/is_first	텐서		부울
단계/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
단계/보상	텐서		float32

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-랜덤

• 다운로드 크기 : 226.34 MiB

• 데이터 세트 크기 : 171.18 MiB

• 자동 캐시 됨( 문서 ): shuffle_files=False (트레인)인 경우에만

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	1,000

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	D타입	설명
	풍모Dict
단계	데이터 세트
단계/액션	텐서	(6,)	float32
단계/할인	텐서		float32
단계/정보	풍모Dict
단계/정보/action_log_probs	텐서		float64
단계/정보/qpos	텐서	(9,)	float64
단계/정보/qvel	텐서	(9,)	float64
단계/is_first	텐서		부울
단계/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
단계/보상	텐서		float32

• 예 ( tfds.as_dataframe ):