d4rl_mujoco_walker2d

  • Açıklama :

D4RL, çevrimdışı pekiştirmeli öğrenim için açık kaynaklı bir kıyaslamadır. Eğitim ve kıyaslama algoritmaları için standartlaştırılmış ortamlar ve veri kümeleri sağlar.

Veri kümeleri, adımları ve bölümleri temsil etmek için RLDS biçimini izler.

@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_walker2d/v0-uzman (varsayılan yapılandırma)

  • İndirme boyutu : 78.41 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 98.64 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 1.628
  • Özellik yapısı :
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,
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (6,) şamandıra32
adımlar/indirim tensör şamandıra32
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem tensör (17,) şamandıra32
adımlar/ödül tensör şamandıra32

d4rl_mujoco_walker2d/v0-orta

  • İndirme boyutu : 80.83 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 99.72 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 5.315
  • Özellik yapısı :
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,
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (6,) şamandıra32
adımlar/indirim tensör şamandıra32
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem tensör (17,) şamandıra32
adımlar/ödül tensör şamandıra32

d4rl_mujoco_walker2d/v0-orta-uzman

  • İndirme boyutu : 159.24 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 198.36 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Yalnızca shuffle_files=False (tren) olduğunda

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 6.943
  • Özellik yapısı :
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,
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (6,) şamandıra32
adımlar/indirim tensör şamandıra32
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem tensör (17,) şamandıra32
adımlar/ödül tensör şamandıra32

d4rl_mujoco_walker2d/v0-karışık

  • İndirme boyutu : 8.42 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 10.06 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 501
  • Özellik yapısı :
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,
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (6,) şamandıra32
adımlar/indirim tensör şamandıra32
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem tensör (17,) şamandıra32
adımlar/ödül tensör şamandıra32

d4rl_mujoco_walker2d/v0-rasgele

  • İndirme boyutu : 78.41 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 112.04 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 50.988
  • Özellik yapısı :
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,
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (6,) şamandıra32
adımlar/indirim tensör şamandıra32
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem tensör (17,) şamandıra32
adımlar/ödül tensör şamandıra32

d4rl_mujoco_walker2d/v1-uzmanı

  • İndirme boyutu : 143.06 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 452.72 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 1.003
  • Özellik yapısı :
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,
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
algoritma tensör sicim
yineleme tensör int32
politika ÖzelliklerDict
ilke/fc0 ÖzelliklerDict
politika/fc0/bias tensör (256,) şamandıra32
ilke/fc0/ağırlık tensör (256, 17) şamandıra32
ilke/fc1 ÖzelliklerDict
politika/fc1/önyargı tensör (256,) şamandıra32
ilke/fc1/ağırlık tensör (256, 256) şamandıra32
ilke/last_fc ÖzelliklerDict
politika/last_fc/bias tensör (6,) şamandıra32
ilke/last_fc/ağırlık tensör (6, 256) şamandıra32
ilke/last_fc_log_std ÖzelliklerDict
ilke/last_fc_log_std/bias tensör (6,) şamandıra32
ilke/last_fc_log_std/ağırlık tensör (6, 256) şamandıra32
ilke/doğrusal olmama tensör sicim
politika/çıktı_dağıtımı tensör sicim
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (6,) şamandıra32
adımlar/indirim tensör şamandıra32
adımlar/bilgiler ÖzelliklerDict
adımlar/bilgiler/action_log_probs tensör şamandıra32
adımlar/bilgiler/qpos tensör (9,) şamandıra32
adımlar/bilgiler/qvel tensör (9,) şamandıra32
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem tensör (17,) şamandıra32
adımlar/ödül tensör şamandıra32

d4rl_mujoco_walker2d/v1-orta

  • İndirme boyutu : 144.23 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 510.08 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 1.207
  • Özellik yapısı :
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,
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
algoritma tensör sicim
yineleme tensör int32
politika ÖzelliklerDict
ilke/fc0 ÖzelliklerDict
politika/fc0/bias tensör (256,) şamandıra32
ilke/fc0/ağırlık tensör (256, 17) şamandıra32
ilke/fc1 ÖzelliklerDict
politika/fc1/önyargı tensör (256,) şamandıra32
ilke/fc1/ağırlık tensör (256, 256) şamandıra32
ilke/last_fc ÖzelliklerDict
politika/last_fc/bias tensör (6,) şamandıra32
ilke/last_fc/ağırlık tensör (6, 256) şamandıra32
ilke/last_fc_log_std ÖzelliklerDict
ilke/last_fc_log_std/bias tensör (6,) şamandıra32
ilke/last_fc_log_std/ağırlık tensör (6, 256) şamandıra32
ilke/doğrusal olmama tensör sicim
politika/çıktı_dağıtımı tensör sicim
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (6,) şamandıra32
adımlar/indirim tensör şamandıra32
adımlar/bilgiler ÖzelliklerDict
adımlar/bilgiler/action_log_probs tensör şamandıra32
adımlar/bilgiler/qpos tensör (9,) şamandıra32
adımlar/bilgiler/qvel tensör (9,) şamandıra32
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem tensör (17,) şamandıra32
adımlar/ödül tensör şamandıra32

d4rl_mujoco_walker2d/v1-orta-uzman

  • İndirme boyutu : 286.69 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 342.46 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 2.209
  • Özellik yapısı :
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,
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (6,) şamandıra32
adımlar/indirim tensör şamandıra32
adımlar/bilgiler ÖzelliklerDict
adımlar/bilgiler/action_log_probs tensör şamandıra32
adımlar/bilgiler/qpos tensör (9,) şamandıra32
adımlar/bilgiler/qvel tensör (9,) şamandıra32
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem tensör (17,) şamandıra32
adımlar/ödül tensör şamandıra32

d4rl_mujoco_walker2d/v1-orta-tekrar oynatma

  • İndirme boyutu : 84.37 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 52.10 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 1.093
  • Özellik yapısı :
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,
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
algoritma tensör sicim
yineleme tensör int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (6,) şamandıra64
adımlar/indirim tensör şamandıra64
adımlar/bilgiler ÖzelliklerDict
adımlar/bilgiler/action_log_probs tensör şamandıra64
adımlar/bilgiler/qpos tensör (9,) şamandıra64
adımlar/bilgiler/qvel tensör (9,) şamandıra64
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem tensör (17,) şamandıra64
adımlar/ödül tensör şamandıra64

d4rl_mujoco_walker2d/v1-tam tekrar oynatma

  • İndirme boyutu : 278.95 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 171.66 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Yalnızca shuffle_files=False (tren) olduğunda

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 1.888
  • Özellik yapısı :
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,
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
algoritma tensör sicim
yineleme tensör int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (6,) şamandıra64
adımlar/indirim tensör şamandıra64
adımlar/bilgiler ÖzelliklerDict
adımlar/bilgiler/action_log_probs tensör şamandıra64
adımlar/bilgiler/qpos tensör (9,) şamandıra64
adımlar/bilgiler/qvel tensör (9,) şamandıra64
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem tensör (17,) şamandıra64
adımlar/ödül tensör şamandıra64

d4rl_mujoco_walker2d/v1-rasgele

  • İndirme boyutu : 132.36 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 192.06 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Yalnızca shuffle_files=False (tren) olduğunda

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 48.790
  • Özellik yapısı :
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,
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (6,) şamandıra32
adımlar/indirim tensör şamandıra32
adımlar/bilgiler ÖzelliklerDict
adımlar/bilgiler/action_log_probs tensör şamandıra32
adımlar/bilgiler/qpos tensör (9,) şamandıra32
adımlar/bilgiler/qvel tensör (9,) şamandıra32
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem tensör (17,) şamandıra32
adımlar/ödül tensör şamandıra32

d4rl_mujoco_walker2d/v2-uzmanı

  • İndirme boyutu : 219.89 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 452.16 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 1.001
  • Özellik yapısı :
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,
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
algoritma tensör sicim
yineleme tensör int32
politika ÖzelliklerDict
ilke/fc0 ÖzelliklerDict
politika/fc0/bias tensör (256,) şamandıra32
ilke/fc0/ağırlık tensör (256, 17) şamandıra32
ilke/fc1 ÖzelliklerDict
politika/fc1/önyargı tensör (256,) şamandıra32
ilke/fc1/ağırlık tensör (256, 256) şamandıra32
ilke/last_fc ÖzelliklerDict
politika/last_fc/bias tensör (6,) şamandıra32
ilke/last_fc/ağırlık tensör (6, 256) şamandıra32
ilke/last_fc_log_std ÖzelliklerDict
ilke/last_fc_log_std/bias tensör (6,) şamandıra32
ilke/last_fc_log_std/ağırlık tensör (6, 256) şamandıra32
ilke/doğrusal olmama tensör sicim
politika/çıktı_dağıtımı tensör sicim
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (6,) şamandıra32
adımlar/indirim tensör şamandıra32
adımlar/bilgiler ÖzelliklerDict
adımlar/bilgiler/action_log_probs tensör şamandıra64
adımlar/bilgiler/qpos tensör (9,) şamandıra64
adımlar/bilgiler/qvel tensör (9,) şamandıra64
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem tensör (17,) şamandıra32
adımlar/ödül tensör şamandıra32

d4rl_mujoco_walker2d/v2-tam tekrar oynatma

  • İndirme boyutu : 271.91 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 171.66 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Yalnızca shuffle_files=False (tren) olduğunda

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 1.888
  • Özellik yapısı :
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,
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
algoritma tensör sicim
yineleme tensör int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (6,) şamandıra32
adımlar/indirim tensör şamandıra32
adımlar/bilgiler ÖzelliklerDict
adımlar/bilgiler/action_log_probs tensör şamandıra64
adımlar/bilgiler/qpos tensör (9,) şamandıra64
adımlar/bilgiler/qvel tensör (9,) şamandıra64
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem tensör (17,) şamandıra32
adımlar/ödül tensör şamandıra32

d4rl_mujoco_walker2d/v2-orta

  • İndirme boyutu : 221.50 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 505.58 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 1.191
  • Özellik yapısı :
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,
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
algoritma tensör sicim
yineleme tensör int32
politika ÖzelliklerDict
ilke/fc0 ÖzelliklerDict
politika/fc0/bias tensör (256,) şamandıra32
ilke/fc0/ağırlık tensör (256, 17) şamandıra32
ilke/fc1 ÖzelliklerDict
politika/fc1/önyargı tensör (256,) şamandıra32
ilke/fc1/ağırlık tensör (256, 256) şamandıra32
ilke/last_fc ÖzelliklerDict
politika/last_fc/bias tensör (6,) şamandıra32
ilke/last_fc/ağırlık tensör (6, 256) şamandıra32
ilke/last_fc_log_std ÖzelliklerDict
ilke/last_fc_log_std/bias tensör (6,) şamandıra32
ilke/last_fc_log_std/ağırlık tensör (6, 256) şamandıra32
ilke/doğrusal olmama tensör sicim
politika/çıktı_dağıtımı tensör sicim
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (6,) şamandıra32
adımlar/indirim tensör şamandıra32
adımlar/bilgiler ÖzelliklerDict
adımlar/bilgiler/action_log_probs tensör şamandıra64
adımlar/bilgiler/qpos tensör (9,) şamandıra64
adımlar/bilgiler/qvel tensör (9,) şamandıra64
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem tensör (17,) şamandıra32
adımlar/ödül tensör şamandıra32

d4rl_mujoco_walker2d/v2-orta-uzman

  • İndirme boyutu : 440.79 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 342.45 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 2.191
  • Özellik yapısı :
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,
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (6,) şamandıra32
adımlar/indirim tensör şamandıra32
adımlar/bilgiler ÖzelliklerDict
adımlar/bilgiler/action_log_probs tensör şamandıra64
adımlar/bilgiler/qpos tensör (9,) şamandıra64
adımlar/bilgiler/qvel tensör (9,) şamandıra64
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem tensör (17,) şamandıra32
adımlar/ödül tensör şamandıra32

d4rl_mujoco_walker2d/v2-orta-tekrar oynatma

  • İndirme boyutu : 82.32 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 52.10 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 1.093
  • Özellik yapısı :
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,
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
algoritma tensör sicim
yineleme tensör int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (6,) şamandıra32
adımlar/indirim tensör şamandıra32
adımlar/bilgiler ÖzelliklerDict
adımlar/bilgiler/action_log_probs tensör şamandıra64
adımlar/bilgiler/qpos tensör (9,) şamandıra64
adımlar/bilgiler/qvel tensör (9,) şamandıra64
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem tensör (17,) şamandıra32
adımlar/ödül tensör şamandıra32

d4rl_mujoco_walker2d/v2-rasgele

  • İndirme boyutu : 206.10 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 192.11 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Yalnızca shuffle_files=False (tren) olduğunda

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 48.908
  • Özellik yapısı :
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,
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (6,) şamandıra32
adımlar/indirim tensör şamandıra32
adımlar/bilgiler ÖzelliklerDict
adımlar/bilgiler/action_log_probs tensör şamandıra64
adımlar/bilgiler/qpos tensör (9,) şamandıra64
adımlar/bilgiler/qvel tensör (9,) şamandıra64
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem tensör (17,) şamandıra32
adımlar/ödül tensör şamandıra32