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2018-07-21T08:58:10.000Z
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2022-02-09T17:48:50.000Z
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2022-03-15T22:25:39.000Z
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# Fill in this file with the code to create a room membership from the Webex Teams exercise
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[
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# WSADMIN SCRIPT TO SHOW USEFUL ADMINTASK COMMANDS AND HELP TOWARDS THEM
# Santiago Garcia Arango
# Command:
# wsadmin.sh -lang jython -f /tmp/test.py
print("***** Showing AdminTask help *****")
print(AdminTask.help())
print("***** Showing AdminTask commands *****")
print(AdminTask.help("-commands"))
print("***** Showing AdminTask commands with <*something*> pattern *****")
print(AdminTask.help("-commands", "*server*"))
print(AdminTask.help("-commands", "*jvm*"))
print(AdminTask.help("-commands", "*user*"))
print("***** Showing AdminTask command groups *****")
print(AdminTask.help("-commandGroups"))
print("***** Showing AdminTask specific command help (some examples) *****")
print(AdminTask.help("listNodes"))
print(AdminTask.help("listServers"))
print(AdminTask.help("showServerInfo"))
print(AdminTask.help("setJVMProperties"))
print(AdminTask.help("showJVMProperties"))
print(AdminTask.help("createAuthDataEntry"))
print(AdminTask.help("modifyAuthDataEntry"))
print(AdminTask.help("modifyWMQQueue"))
print(AdminTask.help("createWMQQueue"))
print(AdminTask.help("listUserIDsOfAuthorizationGroup"))
print(AdminTask.help("listAuditUserIDsOfAuthorizationGroup"))
print(AdminTask.help("createUser"))
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TamaraAbells/okuna-api
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"MIT"
] | 188
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from django.apps import AppConfig
class OpenbookAuthConfig(AppConfig):
name = 'openbook_auth'
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"MIT"
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2015-09-02T22:36:15.000Z
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|
[
"MIT"
] | null | null | null |
import json
import datetime as dt
import platform
from ..pydata_lib import test_glob # example of relative import
def print_machine_stats():
try:
from ..pydata_lib import test_glob
except RuntimeError:
print('relative import failed')
print(dt.datetime.now())
print(platform.version())
print(platform.uname())
print(platform.machine())
print(platform.system())
print(platform.processor())
print(platform.system())
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gelmiro/movies
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|
[
"Unlicense"
] | null | null | null |
backend/movies/migrations/0002_omdb_viewset.py
|
gelmiro/movies
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5140fc5d50c40587938d2f1dc25e08ad71605249
|
[
"Unlicense"
] | null | null | null |
# Generated by Django 3.1.2 on 2020-10-09 10:01
from django.db import migrations
class Migration(migrations.Migration):
dependencies = [
('movies', '0001_initial'),
]
operations = [
migrations.RenameField(
model_name='movie',
old_name='poster',
new_name='Poster',
),
migrations.RenameField(
model_name='movie',
old_name='title',
new_name='Title',
),
migrations.RenameField(
model_name='movie',
old_name='type',
new_name='Type',
),
migrations.RenameField(
model_name='movie',
old_name='year',
new_name='Year',
),
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"MIT"
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2021-04-14T18:27:18.000Z
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utils/camera.py
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oktomus/blender_gamepad_controls
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[
"MIT"
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utils/camera.py
|
oktomus/blender_gamepad_controls
|
33a58fb396e07f6aa6be7fd2d739fee8ce217c81
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
import bpy
def get_selected_camera():
"""Return the selected camera."""
selected_objects = bpy.context.selected_objects
# None will be returned if nothing match
return next((obj for obj in selected_objects if obj.type == 'CAMERA'), None)
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[
"MIT"
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backend/durhack/cameras/admin.py
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2021-03-19T21:53:23.000Z
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|
OhmGeek/Durhack
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|
[
"MIT"
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from django.contrib import admin
from cameras.models import Camera
# Register your models here.
admin.site.register(Camera)
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config.py
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5cdbf6b268735cbb904edb47510e7eb260bd8efb
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
# -*- coding: utf-8 -*-
BOT_TOKEN = "b73225fbdf517ed6cbc842b4c2c9b0d19422071825c18a4efc62c52a5b0bf89d270434602d03c729d7fa3"
# Задержка перед ответом бота в секундах.
RESPONSE_DELAY = 3
# Шанс ответа в процентах (от 1 до 100).
RESPONSE_CHANCE = 25
| 25
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2021-11-08T12:46:47.000Z
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|
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|
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|
[
"bzip2-1.0.6"
] | null | null | null |
Lib/site-packages/virtualenv/version.py
|
tejoyv/Flask_Health_Dashboard
|
685d5bfbf32a3a94143ab75ab64530f9e6d953bd
|
[
"bzip2-1.0.6"
] | null | null | null |
__version__ = "20.0.5"
| 22
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py
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|
[
"Apache-2.0"
] | 8
|
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|
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|
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|
[
"Apache-2.0"
] | 6
|
2021-07-11T12:25:05.000Z
|
2022-01-04T21:14:50.000Z
|
import unittest
from lib_db import DBClient
class TestDBClient(unittest.TestCase):
client: DBClient
def setUp(self) -> None:
self.client = DBClient()
def test_integrity(self):
all_peer_ids = set(self.client.get_all_peer_ids())
online_peer_ids = set(self.client.get_online_peer_ids())
self.assertTrue(online_peer_ids.issubset(all_peer_ids))
offline_peer_ids = set(self.client.get_offline_peer_ids())
self.assertTrue(offline_peer_ids.issubset(all_peer_ids))
all_entering_peer_ids = set(self.client.get_all_entering_peer_ids())
self.assertTrue(all_entering_peer_ids.issubset(all_peer_ids))
self.assertTrue(all_entering_peer_ids.isdisjoint(online_peer_ids))
self.assertTrue(all_entering_peer_ids.isdisjoint(offline_peer_ids))
all_leaving_peer_ids = set(self.client.get_all_leaving_peer_ids())
self.assertTrue(all_leaving_peer_ids.issubset(all_peer_ids))
self.assertTrue(all_leaving_peer_ids.isdisjoint(online_peer_ids))
self.assertTrue(all_leaving_peer_ids.isdisjoint(offline_peer_ids))
# The following needn't be necessarily true but unlikely that it isn't
self.assertTrue(len(all_entering_peer_ids.intersection(all_leaving_peer_ids)) > 0)
only_entering_peer_ids = set(self.client.get_only_entering_peer_ids())
self.assertTrue(only_entering_peer_ids.issubset(all_peer_ids))
self.assertTrue(only_entering_peer_ids.isdisjoint(online_peer_ids))
self.assertTrue(only_entering_peer_ids.isdisjoint(offline_peer_ids))
self.assertTrue(only_entering_peer_ids.isdisjoint(all_leaving_peer_ids))
self.assertTrue(only_entering_peer_ids.issubset(all_entering_peer_ids))
only_leaving_peer_ids = set(self.client.get_only_leaving_peer_ids())
self.assertTrue(only_leaving_peer_ids.issubset(all_peer_ids))
self.assertTrue(only_leaving_peer_ids.isdisjoint(online_peer_ids))
self.assertTrue(only_leaving_peer_ids.isdisjoint(offline_peer_ids))
self.assertTrue(only_leaving_peer_ids.isdisjoint(all_entering_peer_ids))
self.assertTrue(only_leaving_peer_ids.issubset(all_leaving_peer_ids))
ephemeral_peer_ids = set(self.client.get_ephemeral_peer_ids())
self.assertTrue(ephemeral_peer_ids.issubset(all_entering_peer_ids))
self.assertTrue(ephemeral_peer_ids.issubset(all_leaving_peer_ids))
dangling_peer_ids = set(self.client.get_dangling_peer_ids())
self.assertTrue(dangling_peer_ids.issubset(all_peer_ids))
self.assertTrue(dangling_peer_ids.isdisjoint(online_peer_ids))
self.assertTrue(dangling_peer_ids.isdisjoint(offline_peer_ids))
self.assertTrue(dangling_peer_ids.issubset(all_entering_peer_ids))
self.assertTrue(dangling_peer_ids.issubset(all_leaving_peer_ids))
oneoff_peer_ids = set(self.client.get_oneoff_peer_ids())
self.assertTrue(oneoff_peer_ids.issubset(all_peer_ids))
self.assertTrue(oneoff_peer_ids.isdisjoint(online_peer_ids))
self.assertTrue(oneoff_peer_ids.isdisjoint(offline_peer_ids))
self.assertTrue(oneoff_peer_ids.isdisjoint(dangling_peer_ids))
self.assertTrue(oneoff_peer_ids.issubset(all_entering_peer_ids))
self.assertTrue(oneoff_peer_ids.issubset(all_leaving_peer_ids))
calculated_all_peer_ids = oneoff_peer_ids | online_peer_ids | offline_peer_ids | only_entering_peer_ids | only_leaving_peer_ids | dangling_peer_ids
self.assertEqual(len(all_peer_ids), len(calculated_all_peer_ids))
self.assertEqual(all_peer_ids, calculated_all_peer_ids)
def test_get_all_peer_ids_for_all_agent_versions(self):
all_agent_versions = self.client.get_all_agent_versions()
all_peer_ids_by_all_agent_versions = set(self.client.get_peer_ids_for_agent_versions(all_agent_versions))
online_peer_ids = set(self.client.get_online_peer_ids())
all_entering_peer_ids = set(self.client.get_all_entering_peer_ids())
dangling_peer_ids = set(self.client.get_dangling_peer_ids())
self.assertTrue(online_peer_ids.issubset(all_peer_ids_by_all_agent_versions))
self.assertTrue(all_entering_peer_ids.issubset(all_peer_ids_by_all_agent_versions))
self.assertTrue(dangling_peer_ids.issubset(all_peer_ids_by_all_agent_versions))
# Now there can be nodes that started their session before
# the beginning of the time interval, were then "crawlable" (we
# could extract the agent version) and then left.
left_peer_ids = all_peer_ids_by_all_agent_versions - online_peer_ids - all_entering_peer_ids - dangling_peer_ids
only_leaving_peer_ids = set(self.client.get_only_leaving_peer_ids())
self.assertTrue(left_peer_ids.issubset(only_leaving_peer_ids))
# TODO: there is a minor bug in the time calculation of session start/ends. When that's fixed:
# self.assertEqual(left_peer_ids, only_leaving_peer_ids)
def test_agent_version_queries(self):
agent_version_distribution = self.client.get_agent_versions_distribution()
agent_version = agent_version_distribution[0][0]
agent_version_count = agent_version_distribution[0][1]
peer_ids_by_agent_version = self.client.get_peer_ids_for_agent_versions([agent_version])
self.assertEqual(agent_version_count, len(peer_ids_by_agent_version))
agent_versions_for_peer_ids = self.client.get_agent_versions_for_peer_ids(peer_ids_by_agent_version)
self.assertEqual(agent_versions_for_peer_ids[0][1],
agent_version_count) # we only queried for peers with one agent
def test_geo_integrity(self):
import pandas as pd
all_peer_ids = set(self.client.get_all_peer_ids())
no_public_ip_peer_ids = set(self.client.get_no_public_ip_peer_ids())
self.assertTrue(no_public_ip_peer_ids.issubset(all_peer_ids))
countries = self.client.get_countries()
countries_peer_ids = set(pd.DataFrame(countries, columns=["peer_id", "country"])["peer_id"].unique())
self.assertTrue(countries_peer_ids.issubset(all_peer_ids))
self.assertTrue(countries_peer_ids.isdisjoint(no_public_ip_peer_ids))
countries_with_relays = self.client.get_countries_with_relays()
countries_with_relays_peer_ids = set(
pd.DataFrame(countries_with_relays, columns=["peer_id", "country"])["peer_id"].unique())
self.assertTrue(countries_with_relays_peer_ids.issubset(all_peer_ids))
self.assertTrue(countries_with_relays_peer_ids.isdisjoint(no_public_ip_peer_ids))
self.assertTrue(countries_peer_ids.issubset(countries_with_relays_peer_ids))
unresolved_peer_ids = set(self.client.get_unresolved_peer_ids())
self.assertTrue(unresolved_peer_ids.issubset(all_peer_ids))
self.assertTrue(unresolved_peer_ids.isdisjoint(no_public_ip_peer_ids))
self.assertTrue(unresolved_peer_ids.isdisjoint(countries_peer_ids))
self.assertTrue(unresolved_peer_ids.isdisjoint(countries_with_relays_peer_ids))
calculated_all = no_public_ip_peer_ids | countries_peer_ids | countries_with_relays_peer_ids | unresolved_peer_ids
self.assertEqual(all_peer_ids, calculated_all)
def test_flatten(self):
flattened = DBClient._DBClient__flatten([(1,), (2,)])
self.assertListEqual(flattened, [1, 2])
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
| 53.049645
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| 399
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py
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35e4423b94149b0ba291eafb0cd98260a70d5f31
|
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|
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|
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|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
models/__init__.py
|
milesgray/ImageFunctions
|
35e4423b94149b0ba291eafb0cd98260a70d5f31
|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
from .registry import register, make, lookup
from . import edsr
from . import rcan
from . import ddbpn
from . import rdn, rdn_v2, rdan, mardan, rdaidbn
from . import imdn
from . import freq_discriminator, mlp_discriminator
from . import mlp
from . import liif, liif_inr, itnsr
from . import dexined_v2, dexined_v3
from . import resnet, resnexter
from . import misc
from . import common
| 28.5
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| 218
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py
|
Python
|
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|
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|
0a2df78eac955d3966030bdca1731bf0aa63510c
|
[
"Apache-2.0"
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models/pegasusFiles.py
|
HadiOfBBG/pegasusrises
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0a2df78eac955d3966030bdca1731bf0aa63510c
|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
models/pegasusFiles.py
|
HadiOfBBG/pegasusrises
|
0a2df78eac955d3966030bdca1731bf0aa63510c
|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
from google.appengine.ext import db
from google.appengine.api import urlfetch
class PegasusFiles(db.Model):
name = db.StringProperty()
file = db.BlobProperty()
added = db.DateTimeProperty(auto_now_add=True)
| 24.222222
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| 304,455
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py
|
Python
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|
Yonv1943/DL_RL_Zoo
|
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|
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"Apache-2.0"
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|
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|
2020-08-11T14:58:46.000Z
|
examples/demo_DDPG_TD3_SAC.py
|
Yonv1943/DL_RL_Zoo
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|
[
"Apache-2.0"
] | 5
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2020-07-21T06:24:21.000Z
|
examples/demo_DDPG_TD3_SAC.py
|
Yonv1943/DL_RL_Zoo
|
a46c6079c7192e2e0b2db4ff5b6ed0cee63bd136
|
[
"Apache-2.0"
] | 35
|
2020-01-07T15:19:38.000Z
|
2020-08-10T05:32:27.000Z
|
<<<<<<< HEAD
import sys
import gym
from elegantrl.train.run import train_and_evaluate, train_and_evaluate_mp
from elegantrl.train.config import Arguments
from elegantrl.agents.AgentDDPG import AgentDDPG
from elegantrl.agents.AgentTD3 import AgentTD3
from elegantrl.agents.AgentSAC import AgentSAC, AgentReliableSAC
def demo_ddpg_td3_sac(gpu_id, drl_id, env_id): # 2022.02.02
env_name = ['Pendulum-v0',
'Pendulum-v1',
'LunarLanderContinuous-v2',
'BipedalWalker-v3',
'Hopper-v2',
'Humanoid-v3', ][env_id]
agent = [AgentDDPG, AgentTD3, AgentSAC, AgentReliableSAC][drl_id]
if env_name in {'Pendulum-v0', 'Pendulum-v1'}:
from elegantrl.envs.CustomGymEnv import PendulumEnv
env = PendulumEnv(env_name, target_return=-500)
"""
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
2 1.60e+03-1147.49 |-1147.49 179.2 200 0 | -2.61 0.90 0.55 1.00
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| UsedTime: 783 |
"""
args = Arguments(agent, env)
args.reward_scale = 2 ** -1 # RewardRange: -1800 < -200 < -50 < 0
args.gamma = 0.97
args.target_step = args.max_step * 2
args.eval_times = 2 ** 3
elif env_name == 'LunarLanderContinuous-v2':
"""
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
2 4.25e+03 -143.93 | -143.93 29.6 69 12 | -2.47 1.06 0.13 0.15
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| UsedTime: 4433 |
"""
# env = gym.make('LunarLanderContinuous-v2')
# get_gym_env_args(env=env, if_print=True)
env_func = gym.make
env_args = {'env_num': 1,
'env_name': 'LunarLanderContinuous-v2',
'max_step': 1000,
'state_dim': 8,
'action_dim': 2,
'if_discrete': False,
'target_return': 200,
'id': 'LunarLanderContinuous-v2'}
args = Arguments(agent, env_func=env_func, env_args=env_args)
args.target_step = args.max_step
args.gamma = 0.99
args.eval_times = 2 ** 5
elif env_name == 'BipedalWalker-v3':
"""
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
3 7.51e+03 -111.59 | -111.59 0.2 97 7 | -0.18 4.23 -0.03 0.02
3 1.48e+05 -110.19 | -110.19 1.6 84 30 | -0.59 2.46 3.18 0.03
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3 1.00e+06 -7.94 | -7.94 73.2 411 276 | -0.17 0.72 1.96 0.03
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3 1.20e+06 308.34 | 308.34 0.7 1106 20 | 0.29 0.72 4.56 0.05
| UsedTime: 8611 |
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
3 6.75e+03 -92.44 | -92.44 0.2 120 3 | -0.18 1.94 -0.00 0.02
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3 6.79e+05 -23.32 | -42.54 90.0 1197 599 | -0.02 0.91 1.57 0.04
3 6.93e+05 46.92 | 46.92 96.9 808 395 | -0.04 0.57 1.34 0.04
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| UsedTime: 9354 | SavedDir: ./BipedalWalker-v3_ModSAC_3
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
3 6.55e+03 -109.86 | -109.86 4.5 156 30 | -0.06 0.71 -0.01 0.02
3 1.24e+05 -88.28 | -88.28 26.2 475 650 | -0.15 0.15 0.04 0.02
3 3.01e+05 -47.89 | -56.76 21.7 1341 540 | -0.03 0.19 -2.76 0.05
3 3.82e+05 80.89 | 53.79 140.1 983 596 | -0.01 0.18 0.46 0.05
3 4.35e+05 137.70 | 28.54 104.7 936 581 | -0.01 0.21 0.63 0.06
3 4.80e+05 158.71 | 25.54 114.7 524 338 | 0.18 0.17 6.17 0.06
3 5.31e+05 205.81 | 203.27 143.9 1048 388 | 0.14 0.15 4.00 0.06
3 6.93e+05 254.40 | 252.74 121.1 992 280 | 0.21 0.12 7.34 0.06
3 7.11e+05 304.79 | 304.79 73.4 1015 151 | 0.21 0.12 5.69 0.06
| UsedTime: 3215 |
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
1 7.08e+03 -106.48 | -106.48 6.0 170 17 | -0.14 0.70 0.03 0.02
1 2.38e+05 -89.62 | -89.62 29.8 775 728 | -0.30 0.31 -13.44 0.04
1 4.12e+05 -33.40 | -34.50 27.6 1342 516 | -0.01 0.20 1.34 0.06
1 5.05e+05 2.54 | -47.29 20.9 1342 516 | 0.02 0.17 0.24 0.05
1 5.43e+05 52.93 | 52.93 107.6 1084 540 | -0.21 0.15 0.32 0.05
1 5.80e+05 138.30 | 136.60 77.6 1460 176 | 0.10 0.16 2.14 0.05
1 6.16e+05 188.98 | 171.72 99.2 1386 305 | 0.12 0.16 -0.40 0.05
1 7.06e+05 250.72 | 231.97 142.9 1247 448 | 0.12 0.13 2.81 0.05
1 8.06e+05 287.28 | -68.06 5.9 211 19 | -0.08 0.12 7.83 0.06
1 8.56e+05 291.10 | 286.19 56.0 1181 63 | 0.17 0.13 6.37 0.06
1 8.83e+05 314.54 | 314.54 1.0 1252 19 | 0.11 0.12 7.23 0.06
| UsedTime: 5008 |
"""
env_func = gym.make
env_args = {'env_num': 1,
'env_name': 'BipedalWalker-v3',
'max_step': 1600,
'state_dim': 24,
'action_dim': 4,
'if_discrete': False,
'target_return': 300,
'id': 'BipedalWalker-v3', }
args = Arguments(agent, env_func=env_func, env_args=env_args)
args.target_step = args.max_step
args.gamma = 0.98
args.eval_times = 2 ** 4
elif env_name == 'Hopper-v2':
"""
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
5 1.61e+04 131.99 | 131.99 3.6 81 2 | 0.03 0.09 0.03 -0.54
5 2.20e+05 391.44 | 391.44 0.3 158 0 | 0.08 0.01 -0.06 -0.75
5 4.25e+05 860.96 | 860.96 11.9 280 5 | 0.09 0.11 0.12 -0.84
5 6.27e+05 3001.43 | 3001.43 7.9 1000 0 | 0.10 0.78 -0.01 -0.85
5 1.64e+06 3203.09 | 3103.14 0.0 1000 0 | 0.10 1.82 -0.06 -0.76
5 2.86e+06 3256.43 | 3152.72 0.0 1000 0 | 0.10 0.75 0.01 -0.67
5 3.88e+06 3256.43 | 1549.69 0.0 512 0 | 0.10 0.86 0.00 -0.71
| UsedTime: 2565 |
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
2 1.60e+04 328.68 | 328.68 6.2 262 6 | 0.02 0.01 -0.02 -0.54
2 2.16e+05 2460.57 | 2460.57 14.3 1000 0 | 0.09 0.86 0.20 -0.74
2 6.22e+05 2789.97 | 2788.28 30.9 1000 0 | 0.10 0.40 -0.11 -1.04
2 1.23e+06 3263.16 | 3216.96 0.0 1000 0 | 0.10 1.06 0.12 -1.05
2 2.46e+06 3378.50 | 3364.02 0.0 1000 0 | 0.11 0.87 0.02 -0.92
2 3.90e+06 3397.88 | 3302.80 0.0 1000 0 | 0.11 0.46 0.01 -0.93
| UsedTime: 2557 |
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
4 2.41e+04 222.39 | 222.39 1.5 120 1 | 0.94 8.45 0.05 -0.55
4 5.34e+05 344.58 | 344.58 0.4 142 0 | 2.41 1.91 0.02 -0.94
4 8.74e+05 540.69 | 540.69 20.1 180 4 | 2.96 5.82 0.00 -1.10
4 1.39e+06 989.51 | 989.51 2.2 308 2 | 3.20 16.75 0.07 -1.08
4 1.73e+06 3161.60 | 3149.35 0.0 1000 0 | 3.26 43.84 -0.02 -1.08
4 2.06e+06 3367.27 | 3105.77 0.0 1000 0 | 3.32 44.14 0.00 -1.13
4 3.92e+06 3604.42 | 3565.39 0.0 1000 0 | 3.44 30.54 0.04 -1.04
4 5.76e+06 3717.06 | 3607.94 0.0 1000 0 | 3.40 51.92 0.07 -0.95
4 6.26e+06 3840.95 | 3409.25 0.0 1000 0 | 3.32 66.48 -0.02 -0.94
| UsedTime: 6251 |
"""
env_func = gym.make
env_args = {
'env_num': 1,
'env_name': 'Hopper-v2',
'max_step': 1000,
'state_dim': 11,
'action_dim': 3,
'if_discrete': False,
'target_return': 3800.,
}
args = Arguments(agent, env_func=env_func, env_args=env_args)
args.eval_times = 2 ** 2
args.reward_scale = 2 ** -4
args.target_step = args.max_step * 2
args.worker_num = 2
args.net_dim = 2 ** 8
args.layer_num = 3
args.batch_size = int(args.net_dim * 2)
args.repeat_times = 2 ** 4
args.gamma = 0.99
args.if_allow_break = False
args.break_step = int(8e6)
elif env_name == 'Humanoid-v3':
from elegantrl.envs.CustomGymEnv import HumanoidEnv
env_func = HumanoidEnv
env_args = {
'env_num': 1,
'env_name': 'Humanoid-v3',
'max_step': 1000,
'state_dim': 376,
'action_dim': 17,
'if_discrete': False,
'target_return': 3000.,
}
args = Arguments(agent, env_func=env_func, env_args=env_args)
args.eval_times = 2 ** 2
args.reward_scale = 2 ** -4
args.max_memo = 2 ** 21
args.learning_rate = 2 ** -14
args.coeff_a_log_std = 2 ** -6
args.target_step = args.max_step
args.worker_num = 4
args.net_dim = 2 ** 8
args.layer_num = 4
args.batch_size = args.net_dim
args.repeat_times = 2 ** 1
args.gamma = 0.99
args.if_act_target = False # todo
import numpy as np
args.target_entropy = np.log(env_args['action_dim']) # todo
args.if_allow_break = False
args.break_step = int(2e6)
elif env_name == 'Humanoid-v3.backup':
from elegantrl.envs.CustomGymEnv import HumanoidEnv
env_func = HumanoidEnv
env_args = {
'env_num': 1,
'env_name': 'Humanoid-v3',
'max_step': 1000,
'state_dim': 376,
'action_dim': 17,
'if_discrete': False,
'target_return': 3000.,
}
args = Arguments(agent, env_func=env_func, env_args=env_args)
args.eval_times = 2 ** 2
args.reward_scale = 2 ** -4
args.max_memo = 2 ** 21
args.learning_rate = 2 ** -14
args.coeff_a_log_std = 2 ** -6
args.target_step = args.max_step
args.worker_num = 4
args.net_dim = 2 ** 8
args.layer_num = 4
args.batch_size = args.net_dim
args.repeat_times = 2 ** 1
args.gamma = 0.99
args.if_allow_break = False
args.break_step = int(2e6)
"""
| Arguments Remove cwd: ./Humanoid-v3_ReliableSAC_2
################################################################################
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
2 8.07e+03 76.16 |
2 8.07e+03 76.16 | 76.16 0.1 16 0 | 0.30 0.55 -0.11 0.00
2 8.47e+04 226.51 |
2 8.47e+04 226.51 | 226.51 12.0 45 2 | 0.29 0.03 4.31 0.00
2 1.26e+05 330.59 |
2 1.26e+05 330.59 | 330.59 12.2 70 2 | 0.29 0.07 8.89 0.00
2 1.59e+05 502.37 |
2 1.59e+05 502.37 | 502.37 74.8 102 13 | 0.33 0.08 10.22 0.00
2 1.89e+05 502.37 | 271.74 0.0 51 0 | 0.32 0.13 13.05 0.00
2 2.13e+05 502.37 | 263.78 0.0 58 0 | 0.32 0.16 12.73 0.01
2 2.34e+05 502.37 | 333.15 0.0 65 0 | 0.28 0.15 13.12 0.01
2 2.55e+05 502.37 | 480.34 70.0 105 13 | 0.32 0.13 11.47 0.02
2 2.76e+05 538.58 |
2 2.76e+05 538.58 | 538.58 108.7 108 19 | 0.31 0.11 12.34 0.02
2 2.92e+05 538.58 | 357.07 0.0 68 0 | 0.30 0.12 12.55 0.02
2 3.09e+05 538.58 | 401.06 0.0 79 0 | 0.30 0.12 12.48 0.02
2 3.26e+05 538.58 | 359.38 0.0 78 0 | 0.31 0.13 14.05 0.02
2 3.43e+05 538.58 | 415.86 0.0 98 0 | 0.30 0.14 14.95 0.02
2 3.59e+05 538.58 | 427.16 0.0 80 0 | 0.31 0.15 14.31 0.02
2 3.77e+05 538.58 | 486.99 0.0 93 0 | 0.30 0.16 14.94 0.02
2 3.89e+05 538.58 | 462.94 0.0 101 0 | 0.30 0.17 15.75 0.02
2 4.01e+05 538.58 | 419.89 0.0 99 0 | 0.30 0.18 15.39 0.02
2 4.14e+05 538.58 | 479.96 0.0 90 0 | 0.31 0.19 15.36 0.02
2 4.27e+05 538.58 | 537.61 0.0 119 0 | 0.30 0.20 15.81 0.02
2 4.39e+05 538.58 | 363.96 0.0 75 0 | 0.30 0.21 15.95 0.02
2 4.52e+05 538.58 | 535.53 158.0 110 35 | 0.30 0.21 17.68 0.02
2 4.65e+05 538.58 | 434.56 0.0 90 0 | 0.31 0.22 17.65 0.02
2 4.78e+05 538.58 | 421.31 0.0 88 0 | 0.31 0.22 16.96 0.02
2 4.91e+05 538.58 | 372.28 0.0 74 0 | 0.30 0.23 17.25 0.02
2 5.03e+05 538.58 | 455.47 128.7 96 29 | 0.30 0.23 18.11 0.02
2 5.16e+05 538.58 | 428.26 0.0 86 0 | 0.31 0.24 18.75 0.02
2 5.29e+05 538.58 | 316.51 0.0 62 0 | 0.31 0.24 19.18 0.02
2 5.42e+05 615.80 |
2 5.42e+05 615.80 | 615.80 96.7 123 21 | 0.31 0.25 21.45 0.02
2 5.54e+05 826.89 |
2 5.54e+05 826.89 | 826.89 104.2 168 26 | 0.30 0.27 20.43 0.02
2 5.67e+05 826.89 | 450.51 0.0 92 0 | 0.31 0.27 19.76 0.02
2 5.80e+05 826.89 | 498.25 0.0 92 0 | 0.31 0.27 21.87 0.02
2 5.93e+05 826.89 | 815.60 147.8 166 33 | 0.31 0.27 22.05 0.02
2 6.02e+05 826.89 | 699.31 0.0 147 0 | 0.30 0.28 22.44 0.02
2 6.10e+05 826.89 | 643.56 0.0 126 0 | 0.31 0.28 23.44 0.02
2 6.19e+05 826.89 | 167.29 0.0 33 0 | 0.31 0.28 23.14 0.02
2 6.28e+05 826.89 | 367.48 0.0 74 0 | 0.31 0.29 23.11 0.02
2 6.36e+05 826.89 | 658.05 0.0 127 0 | 0.31 0.29 22.56 0.02
2 6.45e+05 826.89 | 746.85 0.0 147 0 | 0.31 0.29 23.29 0.02
2 6.54e+05 826.89 | 767.08 0.0 168 0 | 0.30 0.29 21.61 0.02
2 6.62e+05 826.89 | 736.44 0.0 139 0 | 0.30 0.30 23.38 0.02
2 6.71e+05 826.89 | 436.42 0.0 94 0 | 0.30 0.30 22.17 0.02
2 6.80e+05 826.89 | 634.87 0.0 120 0 | 0.30 0.29 24.19 0.02
2 6.89e+05 826.89 | 595.90 189.0 123 44 | 0.31 0.29 26.35 0.02
2 6.97e+05 826.89 | 567.10 0.0 107 0 | 0.31 0.31 24.67 0.02
2 7.06e+05 826.89 | 595.54 0.0 114 0 | 0.31 0.31 24.35 0.02
2 7.15e+05 826.89 | 399.45 0.0 77 0 | 0.31 0.30 23.58 0.02
2 7.23e+05 826.89 | 434.58 0.0 85 0 | 0.31 0.31 25.30 0.02
2 7.32e+05 826.89 | 446.36 0.0 83 0 | 0.31 0.31 26.40 0.02
2 7.40e+05 826.89 | 537.46 0.0 97 0 | 0.31 0.31 24.95 0.02
2 7.49e+05 826.89 | 671.12 0.0 137 0 | 0.32 0.30 24.95 0.02
2 7.58e+05 826.89 | 453.14 0.0 87 0 | 0.31 0.31 25.86 0.02
2 7.67e+05 826.89 | 691.16 0.0 130 0 | 0.31 0.30 25.07 0.02
2 7.75e+05 1530.83 |
2 7.75e+05 1530.83 | 1530.83 396.3 297 80 | 0.30 0.31 23.88 0.02
2 7.84e+05 1530.83 | 891.09 0.0 180 0 | 0.31 0.30 25.45 0.02
2 7.93e+05 1530.83 | 360.46 0.0 70 0 | 0.31 0.31 26.00 0.02
2 8.01e+05 1530.83 | 452.85 0.0 90 0 | 0.30 0.30 24.52 0.02
2 8.10e+05 1530.83 | 663.09 0.0 131 0 | 0.32 0.30 26.27 0.02
2 8.19e+05 1530.83 | 1212.53 511.4 247 106 | 0.31 0.30 26.67 0.02
2 8.28e+05 1530.83 | 799.14 0.0 151 0 | 0.31 0.30 23.82 0.02
2 8.37e+05 1530.83 | 779.43 0.0 156 0 | 0.31 0.30 25.61 0.02
2 8.45e+05 1530.83 | 631.44 0.0 118 0 | 0.31 0.30 25.03 0.02
2 8.54e+05 1530.83 | 1248.43 0.0 248 0 | 0.31 0.30 25.75 0.02
2 8.63e+05 1530.83 | 928.86 0.0 182 0 | 0.31 0.30 26.13 0.02
2 8.73e+05 1530.83 | 1125.56 0.0 219 0 | 0.31 0.30 26.08 0.02
2 8.82e+05 1530.83 | 698.18 0.0 145 0 | 0.31 0.30 26.49 0.02
2 8.91e+05 1530.83 | 961.80 0.0 212 0 | 0.30 0.30 26.33 0.02
2 9.00e+05 1530.83 | 1174.05 0.0 230 0 | 0.31 0.30 26.08 0.02
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2 1.67e+06 4808.85 | 1687.58 0.0 323 0 | 0.33 0.20 34.93 0.01
2 1.67e+06 4808.85 | 4066.38 1268.1 742 228 | 0.34 0.19 32.41 0.01
2 1.68e+06 4808.85 | 452.65 0.0 91 0 | 0.33 0.20 33.70 0.01
2 1.68e+06 4808.85 | 3018.52 0.0 558 0 | 0.34 0.21 34.58 0.01
2 1.69e+06 4808.85 | 430.01 0.0 102 0 | 0.33 0.35 38.89 0.02
2 1.69e+06 4808.85 | 472.74 0.0 109 0 | 0.33 0.40 44.93 0.03
2 1.70e+06 4808.85 | 628.25 0.0 136 0 | 0.31 0.32 44.62 0.02
2 1.70e+06 4808.85 | 812.73 0.0 167 0 | 0.28 0.27 42.12 0.01
2 1.70e+06 4808.85 | 1707.97 0.0 327 0 | 0.31 0.24 39.53 0.01
2 1.71e+06 4808.85 | 1819.14 0.0 339 0 | 0.32 0.23 36.88 0.01
2 1.72e+06 4808.85 | 2053.70 0.0 388 0 | 0.33 0.21 35.72 0.01
2 1.72e+06 4808.85 | 2262.07 0.0 419 0 | 0.33 0.21 33.69 0.01
2 1.72e+06 4808.85 | 787.00 0.0 153 0 | 0.33 0.20 35.14 0.01
2 1.73e+06 4808.85 | 1620.02 0.0 309 0 | 0.34 0.20 33.92 0.01
2 1.74e+06 4808.85 | 2368.23 0.0 447 0 | 0.33 0.20 34.85 0.01
2 1.74e+06 4846.42 |
2 1.74e+06 4846.42 | 4846.42 581.3 906 110 | 0.33 0.19 34.40 0.01
2 1.75e+06 4846.42 | 752.17 0.0 150 0 | 0.34 0.19 33.20 0.01
2 1.75e+06 4846.42 | 3085.69 2158.1 576 395 | 0.34 0.19 34.28 0.01
2 1.76e+06 4846.42 | 381.14 0.0 71 0 | 0.34 0.20 33.92 0.01
2 1.76e+06 4846.42 | 3684.18 0.0 693 0 | 0.34 0.19 34.47 0.01
2 1.77e+06 5436.18 |
2 1.77e+06 5436.18 | 5436.18 35.3 1000 0 | 0.33 0.19 34.15 0.01
2 1.77e+06 5436.18 | 5327.19 0.0 1000 0 | 0.34 0.19 33.98 0.01
2 1.78e+06 5436.18 | 4729.78 0.0 857 0 | 0.34 0.20 34.32 0.01
2 1.78e+06 5578.46 |
2 1.78e+06 5578.46 | 5578.46 86.6 1000 0 | 0.34 0.19 34.41 0.01
2 1.79e+06 5578.46 | 2561.99 0.0 473 0 | 0.34 0.19 34.08 0.01
2 1.79e+06 5578.46 | 5432.93 0.0 1000 0 | 0.35 0.19 34.19 0.01
2 1.80e+06 5578.46 | 1247.43 0.0 232 0 | 0.34 0.19 34.27 0.01
2 1.80e+06 5578.46 | 3227.15 0.0 598 0 | 0.35 0.18 35.06 0.01
2 1.81e+06 5578.46 | 3294.27 0.0 610 0 | 0.35 0.18 34.52 0.01
2 1.81e+06 5578.46 | 5424.16 0.0 1000 0 | 0.33 0.18 34.81 0.01
2 1.82e+06 5578.46 | 5410.13 0.0 1000 0 | 0.34 0.18 34.04 0.01
2 1.82e+06 5578.46 | 2406.91 0.0 454 0 | 0.34 0.18 35.67 0.01
2 1.83e+06 5578.46 | 5494.68 0.0 1000 0 | 0.34 0.18 35.15 0.01
2 1.83e+06 5578.46 | 2468.08 0.0 535 0 | 0.34 0.19 34.65 0.01
2 1.84e+06 5578.46 | 3286.31 0.0 633 0 | 0.34 0.19 34.83 0.01
2 1.84e+06 5578.46 | 5295.30 0.0 1000 0 | 0.33 0.19 33.75 0.01
2 1.85e+06 5578.46 | 1098.72 0.0 216 0 | 0.34 0.18 35.00 0.01
2 1.85e+06 5578.46 | 2036.09 0.0 381 0 | 0.34 0.18 34.08 0.01
2 1.86e+06 5578.46 | 704.63 0.0 135 0 | 0.34 0.18 32.72 0.01
2 1.86e+06 5578.46 | 5437.36 0.0 1000 0 | 0.33 0.18 35.17 0.01
2 1.87e+06 5578.46 | 1882.41 0.0 352 0 | 0.34 0.18 33.29 0.01
2 1.87e+06 5578.46 | 2585.14 0.0 453 0 | 0.34 0.18 34.44 0.01
2 1.88e+06 5578.46 | 3676.13 0.0 674 0 | 0.34 0.18 33.99 0.01
2 1.88e+06 5578.46 | 2395.74 0.0 438 0 | 0.34 0.18 34.04 0.01
2 1.89e+06 5578.46 | 1226.04 0.0 241 0 | 0.34 0.17 34.84 0.01
2 1.89e+06 5578.46 | 5255.36 0.0 1000 0 | 0.34 0.18 33.56 0.01
2 1.90e+06 5578.46 | 5571.49 0.0 1000 0 | 0.35 0.17 34.05 0.01
2 1.90e+06 5578.46 | 3593.36 0.0 716 0 | 0.34 0.18 33.59 0.01
2 1.91e+06 5578.46 | 5293.41 0.0 1000 0 | 0.35 0.18 34.38 0.01
2 1.91e+06 5578.46 | 4169.86 0.0 795 0 | 0.33 0.18 34.22 0.01
2 1.92e+06 5578.46 | 3631.33 0.0 647 0 | 0.34 0.17 34.96 0.01
2 1.92e+06 5578.46 | 5460.01 0.0 1000 0 | 0.35 0.17 34.32 0.01
2 1.93e+06 5578.46 | 5410.56 0.0 1000 0 | 0.35 0.17 33.34 0.01
2 1.93e+06 5578.46 | 5460.13 0.0 1000 0 | 0.34 0.17 33.90 0.01
2 1.94e+06 5578.46 | 2817.41 0.0 537 0 | 0.34 0.18 34.36 0.01
2 1.94e+06 5578.46 | 1858.92 0.0 339 0 | 0.35 0.17 34.96 0.01
2 1.95e+06 5578.46 | 2207.20 0.0 418 0 | 0.34 0.17 35.02 0.01
2 1.95e+06 5578.46 | 2759.04 0.0 523 0 | 0.35 0.17 35.04 0.01
2 1.96e+06 5578.46 | 5266.78 0.0 940 0 | 0.35 0.17 33.96 0.01
2 1.96e+06 5578.46 | 1092.09 0.0 203 0 | 0.34 0.18 33.64 0.01
2 1.97e+06 5578.46 | 2487.55 0.0 446 0 | 0.34 0.26 37.81 0.02
2 1.97e+06 5578.46 | 2313.96 0.0 420 0 | 0.34 0.23 40.44 0.01
2 1.98e+06 5606.16 |
2 1.98e+06 5606.16 | 5606.16 51.8 1000 0 | 0.32 0.21 38.85 0.01
2 1.98e+06 5606.16 | 3925.41 0.0 696 0 | 0.34 0.19 37.93 0.01
2 1.99e+06 5606.16 | 5475.95 0.0 1000 0 | 0.35 0.18 35.79 0.01
2 1.99e+06 5606.16 | 2794.34 0.0 516 0 | 0.36 0.19 34.80 0.01
2 2.00e+06 5606.16 | 5602.57 0.0 1000 0 | 0.35 0.17 34.41 0.01
2 2.00e+06 5606.16 | 5382.77 326.0 968 56 | 0.35 0.18 35.26 0.01
| UsedTime: 45183 | SavedDir: ./Humanoid-v3_ReliableSAC_2
| Learner: Save in ./Humanoid-v3_ReliableSAC_2
"""
else:
raise ValueError('env_name:', env_name)
args.learner_gpus = gpu_id
args.random_seed += gpu_id
if_check = 0
if if_check:
train_and_evaluate(args)
else:
train_and_evaluate_mp(args)
if __name__ == '__main__':
GPU_ID = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 0 # >=0 means GPU ID, -1 means CPU
DRL_ID = int(sys.argv[2]) if len(sys.argv) > 2 else 3
ENV_ID = int(sys.argv[3]) if len(sys.argv) > 3 else 1
demo_ddpg_td3_sac(GPU_ID, DRL_ID, ENV_ID)
=======
import sys
import gym
from elegantrl.train.run import train_and_evaluate, train_and_evaluate_mp
from elegantrl.train.config import Arguments
from elegantrl.agents.AgentDDPG import AgentDDPG, AgentDDPGHterm
from elegantrl.agents.AgentTD3 import AgentTD3
from elegantrl.agents.AgentSAC import AgentSAC, AgentReSAC, AgentReSACHterm, AgentReSACHtermK
def demo_ddpg_td3_sac(gpu_id, drl_id, env_id): # 2022.02.02
env_name = ['Pendulum-v0',
'Pendulum-v1',
'LunarLanderContinuous-v2',
'BipedalWalker-v3',
'Hopper-v2',
'HalfCheetah-v2'
'Humanoid-v3', ][env_id]
agent = [AgentDDPG, AgentTD3, AgentSAC, AgentReSAC][drl_id]
if env_name in {'Pendulum-v0', 'Pendulum-v1'}:
from elegantrl.envs.CustomGymEnv import PendulumEnv
env = PendulumEnv(env_name, target_return=-500)
"""
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
2 1.60e+03-1147.49 |-1147.49 179.2 200 0 | -2.61 0.90 0.55 1.00
2 5.84e+04 -121.61 | -121.61 59.0 200 0 | -0.81 0.33 -40.64 0.79
| UsedTime: 132 |
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
1 1.60e+03-1267.96 |-1267.96 329.7 200 0 | -2.67 0.88 0.56 1.00
1 8.48e+04 -171.79 | -182.24 63.3 200 0 | -0.30 0.32 -30.75 0.64
1 1.19e+05 -171.79 | -178.25 116.8 200 0 | -0.31 0.16 -22.52 0.43
1 1.34e+05 -164.56 | -164.56 99.1 200 0 | -0.31 0.15 -18.09 0.35
1 1.47e+05 -135.20 | -135.20 92.1 200 0 | -0.31 0.14 -15.65 0.29
| UsedTime: 783 |
"""
args = Arguments(agent, env)
args.reward_scale = 2 ** -1 # RewardRange: -1800 < -200 < -50 < 0
args.gamma = 0.97
args.target_step = args.max_step * 2
args.eval_times = 2 ** 3
elif env_name == 'LunarLanderContinuous-v2':
"""
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
2 4.25e+03 -143.93 | -143.93 29.6 69 12 | -2.47 1.06 0.13 0.15
2 1.05e+05 170.35 | 170.35 57.9 645 177 | 0.06 1.59 15.93 0.20
2 1.59e+05 170.35 | 80.46 125.0 775 285 | 0.07 1.14 29.92 0.29
2 1.95e+05 221.39 | 221.39 19.7 449 127 | 0.12 1.09 32.16 0.40
| UsedTime: 421 |
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
1 4.26e+03 -139.77 | -139.77 36.7 67 12 | -2.16 11.20 0.12 0.15
1 1.11e+05 -105.09 | -105.09 84.3 821 244 | -0.14 27.60 1.04 0.21
1 2.03e+05 -15.21 | -15.21 22.7 1000 0 | -0.01 17.96 36.95 0.45
1 3.87e+05 59.39 | 54.09 160.7 756 223 | 0.00 16.57 88.99 0.73
1 4.03e+05 59.39 | 56.16 103.5 908 120 | 0.06 16.47 84.27 0.71
1 5.10e+05 186.59 | 186.59 103.6 547 257 | -0.02 12.72 67.97 0.57
1 5.89e+05 226.93 | 226.93 20.0 486 154 | 0.13 9.27 68.29 0.51
| UsedTime: 3407 |
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
1 4.15e+03 -169.01 | -169.01 87.9 110 59 | -2.18 11.86 0.10 0.15
1 1.09e+05 -84.47 | -84.47 80.1 465 293 | -0.30 30.64 -6.29 0.20
1 4.25e+05 -8.33 | -8.33 48.4 994 26 | 0.07 13.51 76.99 0.62
1 4.39e+05 87.29 | 87.29 86.9 892 141 | 0.04 12.76 70.37 0.61
1 5.57e+05 159.17 | 159.17 65.7 721 159 | 0.10 10.31 59.90 0.51
1 5.87e+05 190.09 | 190.09 71.7 577 175 | 0.09 9.45 61.74 0.48
1 6.20e+05 206.74 | 206.74 29.1 497 108 | 0.09 9.21 62.06 0.47
| UsedTime: 4433 |
"""
env_func = gym.make
env_args = {'env_num': 1,
'env_name': 'LunarLanderContinuous-v2',
'max_step': 1000,
'state_dim': 8,
'action_dim': 2,
'if_discrete': False,
'target_return': 200,
'id': 'LunarLanderContinuous-v2'}
args = Arguments(agent, env_func=env_func, env_args=env_args)
args.target_step = args.max_step
args.gamma = 0.99
args.eval_times = 2 ** 5
elif env_name == 'BipedalWalker-v3':
env_func = gym.make
env_args = {'env_num': 1,
'env_name': 'BipedalWalker-v3',
'max_step': 1600,
'state_dim': 24,
'action_dim': 4,
'if_discrete': False,
'target_return': 300,
'id': 'BipedalWalker-v3', }
args = Arguments(agent, env_func=env_func, env_args=env_args)
args.target_step = args.max_step
args.gamma = 0.98
args.eval_times = 2 ** 4
"""
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
3 7.51e+03 -111.59 | -111.59 0.2 97 7 | -0.18 4.23 -0.03 0.02
3 1.48e+05 -110.19 | -110.19 1.6 84 30 | -0.59 2.46 3.18 0.03
3 5.02e+05 -31.84 | -102.27 54.0 1359 335 | -0.06 0.85 2.84 0.04
3 1.00e+06 -7.94 | -7.94 73.2 411 276 | -0.17 0.72 1.96 0.03
3 1.04e+06 131.50 | 131.50 168.3 990 627 | 0.06 0.46 1.69 0.04
3 1.11e+06 214.12 | 214.12 146.6 1029 405 | 0.09 0.50 1.63 0.04
3 1.20e+06 308.34 | 308.34 0.7 1106 20 | 0.29 0.72 4.56 0.05
| UsedTime: 8611 |
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
3 6.75e+03 -92.44 | -92.44 0.2 120 3 | -0.18 1.94 -0.00 0.02
3 3.95e+05 -37.16 | -37.16 9.2 1600 0 | -0.06 1.90 4.20 0.07
3 6.79e+05 -23.32 | -42.54 90.0 1197 599 | -0.02 0.91 1.57 0.04
3 6.93e+05 46.92 | 46.92 96.9 808 395 | -0.04 0.57 1.34 0.04
3 8.38e+05 118.86 | 118.86 154.5 999 538 | 0.14 1.44 0.75 0.05
3 1.00e+06 225.56 | 225.56 124.1 1207 382 | 0.13 0.72 4.75 0.06
3 1.02e+06 283.37 | 283.37 86.3 1259 245 | 0.14 0.80 3.96 0.06
3 1.19e+06 313.36 | 313.36 0.9 1097 20 | 0.21 0.78 6.80 0.06
| UsedTime: 9354 | SavedDir: ./BipedalWalker-v3_ModSAC_3
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
3 6.55e+03 -109.86 | -109.86 4.5 156 30 | -0.06 0.71 -0.01 0.02
3 1.24e+05 -88.28 | -88.28 26.2 475 650 | -0.15 0.15 0.04 0.02
3 3.01e+05 -47.89 | -56.76 21.7 1341 540 | -0.03 0.19 -2.76 0.05
3 3.82e+05 80.89 | 53.79 140.1 983 596 | -0.01 0.18 0.46 0.05
3 4.35e+05 137.70 | 28.54 104.7 936 581 | -0.01 0.21 0.63 0.06
3 4.80e+05 158.71 | 25.54 114.7 524 338 | 0.18 0.17 6.17 0.06
3 5.31e+05 205.81 | 203.27 143.9 1048 388 | 0.14 0.15 4.00 0.06
3 6.93e+05 254.40 | 252.74 121.1 992 280 | 0.21 0.12 7.34 0.06
3 7.11e+05 304.79 | 304.79 73.4 1015 151 | 0.21 0.12 5.69 0.06
| UsedTime: 3215 |
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
1 7.08e+03 -106.48 | -106.48 6.0 170 17 | -0.14 0.70 0.03 0.02
1 2.38e+05 -89.62 | -89.62 29.8 775 728 | -0.30 0.31 -13.44 0.04
1 4.12e+05 -33.40 | -34.50 27.6 1342 516 | -0.01 0.20 1.34 0.06
1 5.05e+05 2.54 | -47.29 20.9 1342 516 | 0.02 0.17 0.24 0.05
1 5.43e+05 52.93 | 52.93 107.6 1084 540 | -0.21 0.15 0.32 0.05
1 5.80e+05 138.30 | 136.60 77.6 1460 176 | 0.10 0.16 2.14 0.05
1 6.16e+05 188.98 | 171.72 99.2 1386 305 | 0.12 0.16 -0.40 0.05
1 7.06e+05 250.72 | 231.97 142.9 1247 448 | 0.12 0.13 2.81 0.05
1 8.06e+05 287.28 | -68.06 5.9 211 19 | -0.08 0.12 7.83 0.06
1 8.56e+05 291.10 | 286.19 56.0 1181 63 | 0.17 0.13 6.37 0.06
1 8.83e+05 314.54 | 314.54 1.0 1252 19 | 0.11 0.12 7.23 0.06
| UsedTime: 5008 |
"""
"""
| Arguments Remove cwd: ./BipedalWalker-v3_ReliableSAC_2
################################################################################
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
2 7.27e+03 -117.98 |
2 7.27e+03 -117.98 | -117.98 2.5 43 6 | -0.09 0.62 0.03 0.02
2 1.03e+05 -102.54 |
2 1.03e+05 -102.54 | -102.54 2.3 71 6 | -0.97 0.11 -1.68 0.02
2 1.51e+05 -46.60 |
2 1.51e+05 -46.60 | -46.60 8.4 1600 0 | -0.05 0.62 -8.64 0.07
2 1.89e+05 -41.07 |
2 1.89e+05 -41.07 | -41.07 0.0 1600 0 | -0.08 0.36 0.74 0.05
2 2.20e+05 -30.91 |
2 2.20e+05 -30.91 | -30.91 1.7 1600 0 | -0.11 0.23 0.60 0.04
2 2.48e+05 -30.91 | -59.86 16.5 1600 0 | -0.04 0.17 0.45 0.03
2 2.73e+05 -30.91 | -66.04 29.2 713 724 | -0.03 0.12 -0.53 0.03
2 2.97e+05 -30.91 | -90.05 35.6 783 485 | -0.10 0.16 -1.07 0.03
2 3.22e+05 -30.91 | -38.24 41.4 507 251 | -0.18 0.15 -3.86 0.04
2 3.48e+05 235.88 |
2 3.48e+05 235.88 | 235.88 124.6 1210 376 | -0.06 0.17 -2.53 0.04
2 3.70e+05 235.88 | -79.56 3.8 138 12 | 0.08 0.19 0.85 0.05
2 3.88e+05 235.88 | 171.11 174.6 933 517 | -0.14 0.21 2.51 0.05
2 4.08e+05 322.22 |
2 4.08e+05 322.22 | 322.22 0.6 1291 12 | -0.39 0.20 0.15 0.06
| UsedTime: 1686 | SavedDir: ./BipedalWalker-v3_ReliableSAC_2
| Learner: Save in ./BipedalWalker-v3_ReliableSAC_2
| LearnerPipe.run: ReplayBuffer saving in ./BipedalWalker-v3_ReliableSAC_2
"""
elif env_name == 'Hopper-v2':
env_func = gym.make
env_args = {
'env_num': 1,
'env_name': 'Hopper-v2',
'max_step': 1000,
'state_dim': 11,
'action_dim': 3,
'if_discrete': False,
'target_return': 3800.,
}
args = Arguments(agent, env_func=env_func, env_args=env_args)
args.eval_times = 2 ** 2
args.reward_scale = 2 ** -4
args.target_step = args.max_step * 2
args.worker_num = 2
args.net_dim = 2 ** 8
args.num_layer = 3
args.batch_size = int(args.net_dim * 2)
args.repeat_times = 2 ** 4
args.gamma = 0.993 # todo
args.if_allow_break = False
args.break_step = int(8e6)
"""
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
5 1.61e+04 131.99 | 131.99 3.6 81 2 | 0.03 0.09 0.03 -0.54
5 2.20e+05 391.44 | 391.44 0.3 158 0 | 0.08 0.01 -0.06 -0.75
5 4.25e+05 860.96 | 860.96 11.9 280 5 | 0.09 0.11 0.12 -0.84
5 6.27e+05 3001.43 | 3001.43 7.9 1000 0 | 0.10 0.78 -0.01 -0.85
5 1.64e+06 3203.09 | 3103.14 0.0 1000 0 | 0.10 1.82 -0.06 -0.76
5 2.86e+06 3256.43 | 3152.72 0.0 1000 0 | 0.10 0.75 0.01 -0.67
5 3.88e+06 3256.43 | 1549.69 0.0 512 0 | 0.10 0.86 0.00 -0.71
| UsedTime: 2565 |
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
2 1.60e+04 328.68 | 328.68 6.2 262 6 | 0.02 0.01 -0.02 -0.54
2 2.16e+05 2460.57 | 2460.57 14.3 1000 0 | 0.09 0.86 0.20 -0.74
2 6.22e+05 2789.97 | 2788.28 30.9 1000 0 | 0.10 0.40 -0.11 -1.04
2 1.23e+06 3263.16 | 3216.96 0.0 1000 0 | 0.10 1.06 0.12 -1.05
2 2.46e+06 3378.50 | 3364.02 0.0 1000 0 | 0.11 0.87 0.02 -0.92
2 3.90e+06 3397.88 | 3302.80 0.0 1000 0 | 0.11 0.46 0.01 -0.93
| UsedTime: 2557 |
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
4 2.41e+04 222.39 | 222.39 1.5 120 1 | 0.94 8.45 0.05 -0.55
4 5.34e+05 344.58 | 344.58 0.4 142 0 | 2.41 1.91 0.02 -0.94
4 8.74e+05 540.69 | 540.69 20.1 180 4 | 2.96 5.82 0.00 -1.10
4 1.39e+06 989.51 | 989.51 2.2 308 2 | 3.20 16.75 0.07 -1.08
4 1.73e+06 3161.60 | 3149.35 0.0 1000 0 | 3.26 43.84 -0.02 -1.08
4 2.06e+06 3367.27 | 3105.77 0.0 1000 0 | 3.32 44.14 0.00 -1.13
4 3.92e+06 3604.42 | 3565.39 0.0 1000 0 | 3.44 30.54 0.04 -1.04
4 5.76e+06 3717.06 | 3607.94 0.0 1000 0 | 3.40 51.92 0.07 -0.95
4 6.26e+06 3840.95 | 3409.25 0.0 1000 0 | 3.32 66.48 -0.02 -0.94
| UsedTime: 6251 |
| Arguments Remove cwd: ./Hopper-v2_PPO_4
################################################################################
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
4 4.00e+03 80.27 |
4 4.00e+03 80.27 | 80.27 0.7 50 0 | 0.07 0.92 0.07 0.00
4 1.46e+05 408.17 |
4 1.46e+05 408.17 | 408.17 1.5 145 1 | 0.17 0.03 0.13 0.00
4 2.90e+05 1856.89 |
4 2.90e+05 1856.89 | 1856.89 589.7 692 219 | 0.19 1.01 -0.05 0.00
4 4.34e+05 1856.89 | 1768.29 0.0 544 0 | 0.20 0.19 0.08 0.00
4 5.81e+05 2750.76 |
4 5.81e+05 2750.76 | 2750.76 15.5 1000 0 | 0.18 2.98 0.10 0.00
4 7.24e+05 3036.12 |
4 7.24e+05 3036.12 | 3036.12 2.2 1000 0 | 0.19 2.75 0.05 0.00
4 8.70e+05 3036.12 | 2790.94 0.0 1000 0 | 0.19 2.01 0.05 0.00
4 1.01e+06 3220.42 |
4 1.01e+06 3220.42 | 3220.42 2.7 1000 0 | 0.20 1.70 0.05 0.00
4 1.15e+06 3220.42 | 3059.18 312.9 939 105 | 0.20 1.30 0.05 0.00
4 1.30e+06 3220.42 | 2892.04 0.0 1000 0 | 0.19 2.23 -0.06 0.00
4 1.44e+06 3220.42 | 3153.15 0.0 1000 0 | 0.20 1.04 0.05 0.00
4 1.59e+06 3220.42 | 3083.19 0.0 1000 0 | 0.20 1.40 0.05 0.00
4 1.73e+06 3220.42 | 2999.16 0.0 1000 0 | 0.19 2.53 0.03 0.00
4 1.88e+06 3220.42 | 3219.83 31.4 1000 0 | 0.20 1.11 0.04 0.00
4 2.01e+06 3220.42 | 1465.88 0.0 499 0 | 0.19 2.71 0.22 0.00
4 2.16e+06 3220.42 | 3157.03 0.0 1000 0 | 0.21 0.62 0.08 0.00
4 2.30e+06 3220.42 | 1256.07 0.0 379 0 | 0.20 2.89 0.07 0.00
4 2.45e+06 3265.09 |
4 2.45e+06 3265.09 | 3265.09 14.0 1000 0 | 0.19 3.52 0.01 0.00
4 2.59e+06 3265.09 | 1562.53 0.0 498 0 | 0.18 2.96 0.08 0.00
4 2.73e+06 3265.09 | 3238.68 0.0 1000 0 | 0.20 1.73 0.07 0.00
4 2.87e+06 3265.09 | 3240.99 0.0 1000 0 | 0.20 3.32 -0.16 0.00
4 3.02e+06 3265.09 | 3141.53 0.0 1000 0 | 0.19 3.55 -0.04 0.00
4 3.16e+06 3265.09 | 3252.13 0.0 1000 0 | 0.21 1.44 -0.03 0.00
4 3.30e+06 3265.09 | 3164.95 0.0 1000 0 | 0.20 2.48 0.10 0.00
| UsedTime: 3049 | SavedDir: ./Hopper-v2_PPO_4
| Arguments Remove cwd: ./Hopper-v2_ReliableSAC_3
################################################################################
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
3 8.09e+03 32.31 |
3 8.09e+03 32.31 | 32.31 0.6 29 0 | 0.05 0.12 0.44 0.05
3 4.86e+04 282.45 |
3 4.86e+04 282.45 | 282.45 2.6 112 1 | 0.14 0.03 6.95 0.07
3 6.93e+04 282.45 | 82.75 0.0 56 0 | 0.16 0.54 31.61 0.28
3 9.00e+04 282.45 | 247.28 0.0 124 0 | 0.12 0.53 54.26 0.26
3 1.06e+05 306.45 |
3 1.06e+05 306.45 | 306.45 1.4 120 0 | 0.15 0.50 55.85 0.38
3 1.18e+05 406.01 |
3 1.18e+05 406.01 | 406.01 2.9 177 1 | 0.14 0.59 61.50 0.51
3 1.31e+05 450.03 |
3 1.31e+05 450.03 | 450.03 5.5 170 2 | 0.12 0.72 66.32 0.43
3 1.47e+05 450.03 | 155.34 0.0 88 0 | 0.13 0.90 87.74 0.47
3 1.64e+05 450.03 | 154.29 0.0 85 0 | 0.15 0.84 83.98 0.59
3 1.76e+05 450.03 | 276.25 0.0 132 0 | 0.13 0.91 91.40 0.46
3 1.89e+05 1351.93 |
3 1.89e+05 1351.93 | 1351.93 360.9 686 202 | 0.14 0.81 87.22 0.47
3 2.01e+05 1351.93 | 278.82 0.0 117 0 | 0.07 1.26 105.55 0.74
3 2.14e+05 1351.93 | 891.33 0.0 659 0 | 0.14 1.23 124.07 0.52
3 2.27e+05 1351.93 | 645.46 0.0 252 0 | 0.10 1.24 103.56 0.56
3 2.39e+05 1351.93 | 231.23 0.0 109 0 | 0.11 2.02 151.70 0.45
3 2.52e+05 1351.93 | 603.45 0.0 239 0 | 0.15 1.75 134.23 0.75
3 2.64e+05 1351.93 | 1030.42 0.0 1000 0 | 0.12 1.13 107.67 0.67
3 2.73e+05 1351.93 | 1047.41 0.0 1000 0 | 0.07 0.74 93.73 0.50
3 2.82e+05 1351.93 | 1111.93 0.0 1000 0 | 0.08 0.62 81.83 0.38
3 2.91e+05 1351.93 | 1039.49 0.0 1000 0 | 0.09 0.52 66.07 0.34
3 3.00e+05 1490.20 |
3 3.00e+05 1490.20 | 1490.20 0.7 1000 0 | 0.08 0.34 55.97 0.23
3 3.09e+05 1526.75 |
3 3.09e+05 1526.75 | 1526.75 36.5 1000 0 | 0.10 0.21 41.72 0.17
3 3.18e+05 1526.75 | 240.00 0.0 107 0 | 0.13 1.18 83.82 0.59
3 3.27e+05 1526.75 | 670.09 0.0 268 0 | 0.12 0.81 107.00 0.44
3 3.35e+05 1526.75 | 712.00 0.0 442 0 | 0.16 0.71 81.89 0.33
3 3.43e+05 1526.75 | 544.57 0.0 276 0 | 0.13 0.43 60.21 0.18
3 3.52e+05 1526.75 | 379.76 0.0 136 0 | 0.16 0.59 66.49 0.25
3 3.61e+05 1526.75 | 1025.86 0.0 1000 0 | 0.17 0.77 98.66 0.46
3 3.69e+05 1526.75 | 1039.17 0.0 1000 0 | 0.06 0.66 88.29 0.39
3 3.77e+05 1782.66 |
3 3.77e+05 1782.66 | 1782.66 2.0 1000 0 | 0.10 0.40 65.66 0.25
3 3.86e+05 1782.66 | 1031.96 0.0 1000 0 | 0.13 0.23 45.79 0.16
3 3.94e+05 2410.15 |
3 3.94e+05 2410.15 | 2410.15 4.9 1000 0 | 0.12 0.14 32.34 0.09
3 4.04e+05 2556.36 |
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3 4.13e+05 2575.00 |
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3 9.78e+05 3571.28 | 3310.99 0.0 1000 0 | 0.23 0.03 23.30 0.05
3 9.82e+05 3571.28 | 3490.81 0.0 1000 0 | 0.23 0.03 23.15 0.05
3 9.87e+05 3571.28 | 3320.36 0.0 1000 0 | 0.23 0.03 22.84 0.04
3 9.91e+05 3571.28 | 3332.88 0.0 1000 0 | 0.23 0.03 22.66 0.04
3 9.96e+05 3571.28 | 3379.00 0.0 1000 0 | 0.23 0.03 23.04 0.04
3 1.00e+06 3571.28 | 3400.09 0.0 1000 0 | 0.22 0.03 22.75 0.04
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3 1.01e+06 3571.28 | 3343.45 0.0 1000 0 | 0.22 0.03 22.86 0.05
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3 1.21e+06 3571.28 | 3393.73 0.0 1000 0 | 0.23 0.03 23.01 0.04
3 1.21e+06 3571.28 | 3484.27 0.0 1000 0 | 0.23 0.02 23.16 0.04
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3 1.25e+06 3571.28 | 1051.65 0.0 1000 0 | 0.07 0.04 25.91 0.06
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3 1.28e+06 3571.28 | 3422.68 326.1 944 98 | 0.23 0.03 23.62 0.04
3 1.28e+06 3571.28 | 1058.56 0.0 450 0 | 0.22 0.06 28.74 0.10
3 1.29e+06 3571.28 | 3205.49 0.0 1000 0 | 0.23 0.04 25.44 0.05
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3 1.29e+06 3571.28 | 3366.74 0.0 1000 0 | 0.21 0.03 23.18 0.05
3 1.30e+06 3571.28 | 3394.69 0.0 1000 0 | 0.23 0.03 23.19 0.04
3 1.30e+06 3571.28 | 3355.44 0.0 1000 0 | 0.22 0.03 22.85 0.04
3 1.31e+06 3571.28 | 3503.05 0.0 1000 0 | 0.22 0.03 23.22 0.04
3 1.31e+06 3571.28 | 3368.96 0.0 1000 0 | 0.23 0.03 23.36 0.05
3 1.32e+06 3571.28 | 3515.65 0.0 959 0 | 0.23 0.03 23.59 0.04
| UsedTime: 56106 | SavedDir: ./Hopper-v2_ReliableSAC_3
"""
elif env_name == 'Hopper-v2':
env_func = gym.make
env_args = {
'env_num': 1,
'env_name': 'Hopper-v2',
'max_step': 1000,
'state_dim': 11,
'action_dim': 3,
'if_discrete': False,
'target_return': 3800.,
}
args = Arguments(agent, env_func=env_func, env_args=env_args)
args.eval_times = 2 ** 2
args.reward_scale = 2 ** -4
args.target_step = args.max_step * 2
args.worker_num = 2
args.net_dim = 2 ** 8
args.num_layer = 3
args.batch_size = int(args.net_dim * 2)
args.repeat_times = 2 ** 4
args.gamma = 0.993 # todo
args.if_allow_break = False
args.break_step = int(8e6)
"""
################################################################################
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
6 4.05e+03 34.11 |
6 4.05e+03 34.11 | 34.11 0.4 38 0 | 0.05 0.80 0.84 0.33
6 1.17e+05 62.90 |
6 1.17e+05 62.90 | 62.90 0.7 38 0 | 0.11 0.33 14.94 0.28
6 1.96e+05 313.13 |
6 1.96e+05 313.13 | 313.13 0.8 140 0 | 0.13 0.59 30.46 0.20
6 2.56e+05 313.13 | 288.39 0.0 125 0 | 0.14 0.59 36.48 0.15
6 3.04e+05 313.13 | 268.59 0.0 117 0 | 0.14 0.49 32.35 0.14
6 3.44e+05 313.13 | 7.47 0.0 33 0 | 0.12 0.36 25.97 0.13
6 3.83e+05 1038.82 |
6 3.83e+05 1038.82 | 1038.82 0.2 1000 0 | 0.07 0.32 29.84 0.17
6 4.22e+05 1038.82 | 1028.53 0.0 1000 0 | 0.08 0.32 31.94 0.18
6 4.57e+05 1038.82 | 1024.58 0.0 1000 0 | 0.09 0.31 29.22 0.14
6 4.89e+05 1054.37 |
6 4.89e+05 1054.37 | 1054.37 6.0 1000 0 | 0.07 0.30 32.58 0.15
6 5.18e+05 1054.37 | 345.63 0.0 152 0 | 0.14 0.32 33.13 0.14
6 5.44e+05 1054.37 | 181.06 0.0 110 0 | 0.10 0.28 34.14 0.14
6 5.71e+05 1054.37 | 602.82 0.0 215 0 | 0.15 0.39 31.36 0.12
6 5.95e+05 1054.37 | 1035.55 0.0 1000 0 | 0.10 0.40 33.95 0.15
6 6.19e+05 1054.37 | 295.51 0.0 126 0 | 0.15 0.51 31.59 0.14
6 6.44e+05 1054.37 | 64.50 0.0 43 0 | 0.07 0.46 33.29 0.17
6 6.66e+05 1054.37 | 643.23 0.0 284 0 | 0.14 0.37 34.44 0.15
6 6.89e+05 1054.37 | 501.73 0.0 173 0 | 0.11 0.32 35.48 0.16
6 7.08e+05 1054.37 | 388.54 0.0 214 0 | 0.13 0.27 34.18 0.13
6 7.29e+05 1054.37 | 458.66 0.0 304 0 | 0.08 0.26 31.83 0.14
6 7.48e+05 1054.37 | 254.32 0.0 146 0 | 0.12 0.22 29.52 0.11
6 7.68e+05 1054.37 | 1028.87 0.0 1000 0 | 0.08 0.19 26.58 0.10
6 7.86e+05 1054.37 | 240.32 0.0 196 0 | 0.08 0.16 25.03 0.10
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6 8.22e+05 1054.37 | 1029.23 0.0 1000 0 | 0.08 0.15 22.94 0.08
6 8.43e+05 1054.37 | 1039.32 0.0 1000 0 | 0.07 0.13 22.86 0.08
6 8.64e+05 1054.37 | 1036.23 0.0 1000 0 | 0.07 0.12 21.10 0.07
6 8.83e+05 2471.51 |
6 8.83e+05 2471.51 | 2471.51 2.0 1000 0 | 0.14 0.11 20.02 0.07
6 8.99e+05 2471.51 | 271.53 0.0 136 0 | 0.14 0.10 19.55 0.06
6 9.16e+05 2471.51 | 788.17 0.0 328 0 | 0.15 0.11 19.51 0.07
6 9.32e+05 2471.51 | 305.98 0.0 143 0 | 0.14 0.10 19.81 0.07
6 9.49e+05 2471.51 | 213.25 0.0 115 0 | 0.16 0.11 19.30 0.06
6 9.65e+05 2471.51 | 212.62 0.0 116 0 | 0.17 0.09 18.55 0.06
6 9.80e+05 2471.51 | 231.38 0.0 121 0 | 0.16 0.09 18.55 0.06
6 9.96e+05 2816.96 |
6 9.96e+05 2816.96 | 2816.96 1.5 1000 0 | 0.18 0.09 18.83 0.06
6 1.01e+06 2816.96 | 2526.01 0.0 1000 0 | 0.19 0.08 19.41 0.06
6 1.03e+06 2816.96 | 2502.35 0.0 1000 0 | 0.19 0.09 19.39 0.06
6 1.04e+06 2816.96 | 2792.51 0.0 1000 0 | 0.19 0.09 19.62 0.06
6 1.06e+06 2816.96 | 2807.12 18.1 1000 0 | 0.18 0.09 19.92 0.06
6 1.07e+06 2816.96 | 1274.49 0.0 452 0 | 0.20 0.08 19.97 0.06
6 1.08e+06 2827.08 |
6 1.08e+06 2827.08 | 2827.08 8.4 1000 0 | 0.19 0.08 20.43 0.06
6 1.10e+06 2827.08 | 1578.28 0.0 569 0 | 0.19 0.08 20.81 0.06
6 1.11e+06 2871.91 |
6 1.11e+06 2871.91 | 2871.91 0.9 1000 0 | 0.20 0.08 20.87 0.06
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6 2.37e+06 3079.37 | 1799.29 0.0 623 0 | 0.15 0.08 27.85 0.07
6 2.38e+06 3079.37 | 3069.86 10.1 1000 0 | 0.16 0.08 26.93 0.07
6 2.39e+06 3079.37 | 939.58 0.0 278 0 | 0.18 0.07 25.53 0.06
6 2.39e+06 3079.37 | 3046.63 0.0 1000 0 | 0.20 0.08 25.15 0.06
6 2.40e+06 3187.65 |
6 2.40e+06 3187.65 | 3187.65 3.1 1000 0 | 0.19 0.07 24.49 0.05
"""
elif env_name == 'Humanoid-v3.9400.best':
from elegantrl.envs.CustomGymEnv import HumanoidEnv
env_func = HumanoidEnv
env_args = {
'env_num': 1,
'env_name': 'Humanoid-v3',
'max_step': 1000,
'state_dim': 376,
'action_dim': 17,
'if_discrete': False,
'target_return': 3000.,
}
args = Arguments(agent, env_func=env_func, env_args=env_args)
args.eval_times = 2 ** 2
args.reward_scale = 2 ** -2
args.max_memo = 2 ** 21
args.learning_rate = 2 ** -14
args.lambda_a_log_std = 2 ** -6
args.target_step = args.max_step
args.worker_num = 4
args.net_dim = 2 ** 9
args.batch_size = args.net_dim // 2
args.num_layer = 3
args.repeat_times = 2 ** 0
args.gamma = 0.96
args.if_act_target = False
import numpy as np
args.target_entropy = np.log(env_args['action_dim'])
args.if_allow_break = False
args.break_step = int(4e6)
"""
| Arguments Remove cwd: ./Humanoid-v3_ReliableSAC_3
################################################################################
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
3 8.09e+03 176.45 |
3 8.09e+03 176.45 | 176.45 29.6 34 6 | 1.19 0.69 2.81 0.06
3 1.47e+05 216.06 |
3 1.47e+05 216.06 | 216.06 12.1 41 2 | 1.27 0.79 32.29 0.03
3 2.25e+05 289.98 |
3 2.25e+05 289.98 | 289.98 13.7 56 2 | 1.34 0.68 31.95 0.01
3 2.83e+05 316.69 |
3 2.83e+05 316.69 | 316.69 17.4 58 3 | 1.34 0.45 27.33 0.01
3 3.28e+05 316.69 | 287.80 0.0 57 0 | 1.28 0.33 24.88 0.01
3 3.70e+05 379.81 |
3 3.70e+05 379.81 | 379.81 36.3 71 7 | 1.31 0.29 24.75 0.01
3 4.07e+05 379.81 | 209.17 0.0 41 0 | 1.35 0.26 25.31 0.01
3 4.40e+05 379.81 | 356.76 0.0 67 0 | 1.36 0.24 25.37 0.01
3 4.74e+05 379.81 | 374.84 36.5 67 6 | 1.34 0.22 25.21 0.01
3 5.03e+05 525.94 |
3 5.03e+05 525.94 | 525.94 41.6 100 11 | 1.36 0.21 25.63 0.01
3 5.32e+05 525.94 | 497.22 0.0 89 0 | 1.36 0.20 25.51 0.01
3 5.62e+05 525.94 | 334.79 0.0 59 0 | 1.37 0.20 26.24 0.01
3 5.87e+05 525.94 | 428.25 0.0 76 0 | 1.39 0.19 25.51 0.01
3 6.12e+05 525.94 | 423.34 0.0 74 0 | 1.37 0.18 26.50 0.01
3 6.37e+05 525.94 | 479.20 0.0 84 0 | 1.40 0.18 26.26 0.01
3 6.62e+05 551.04 |
3 6.62e+05 551.04 | 551.04 83.8 98 16 | 1.39 0.18 26.49 0.01
3 6.83e+05 551.04 | 397.43 0.0 70 0 | 1.36 0.18 27.22 0.01
3 7.04e+05 745.68 |
3 7.04e+05 745.68 | 745.68 106.0 134 15 | 1.35 0.17 26.33 0.01
3 7.25e+05 745.68 | 509.76 0.0 89 0 | 1.42 0.17 26.93 0.01
3 7.47e+05 745.68 | 376.85 0.0 70 0 | 1.41 0.18 28.16 0.01
3 7.69e+05 745.68 | 580.24 127.2 104 23 | 1.38 0.18 27.97 0.01
3 7.91e+05 745.68 | 491.18 0.0 85 0 | 1.40 0.18 27.98 0.01
3 8.12e+05 745.68 | 492.97 0.0 87 0 | 1.41 0.18 29.00 0.01
3 8.34e+05 801.10 |
3 8.34e+05 801.10 | 801.10 244.9 146 39 | 1.43 0.18 28.95 0.01
3 8.51e+05 801.10 | 522.10 0.0 93 0 | 1.42 0.18 28.90 0.01
3 8.69e+05 801.10 | 620.43 0.0 105 0 | 1.44 0.18 29.90 0.01
3 8.85e+05 829.16 |
3 8.85e+05 829.16 | 829.16 109.8 152 30 | 1.42 0.17 29.57 0.01
3 9.03e+05 829.16 | 733.06 127.1 135 32 | 1.47 0.17 30.11 0.01
3 9.20e+05 1018.17 |
3 9.20e+05 1018.17 | 1018.17 329.5 174 53 | 1.43 0.17 30.46 0.01
3 9.37e+05 1018.17 | 739.87 0.0 135 0 | 1.45 0.18 28.93 0.01
3 9.55e+05 1018.17 | 744.00 0.0 129 0 | 1.46 0.18 31.50 0.01
3 9.73e+05 1208.41 |
3 9.73e+05 1208.41 | 1208.41 378.3 204 57 | 1.48 0.17 29.71 0.01
3 9.90e+05 1208.41 | 647.54 0.0 117 0 | 1.45 0.18 30.89 0.01
3 1.01e+06 1208.41 | 929.52 0.0 163 0 | 1.47 0.18 30.55 0.01
3 1.02e+06 2111.40 |
3 1.02e+06 2111.40 | 2111.40 513.4 344 77 | 1.50 0.18 30.26 0.01
3 1.04e+06 2961.21 |
3 1.04e+06 2961.21 | 2961.21 1907.8 467 300 | 1.49 0.17 31.73 0.01
3 1.06e+06 2961.21 | 1923.17 0.0 307 0 | 1.51 0.18 31.26 0.01
3 1.08e+06 2961.21 | 665.96 0.0 115 0 | 1.51 0.17 32.32 0.01
3 1.10e+06 2961.21 | 2009.69 0.0 308 0 | 1.56 0.17 32.11 0.01
3 1.11e+06 2961.21 | 1253.18 0.0 193 0 | 1.54 0.17 31.96 0.02
3 1.13e+06 2961.21 | 822.65 0.0 125 0 | 1.56 0.17 32.47 0.02
3 1.15e+06 2961.21 | 808.09 0.0 126 0 | 1.58 0.18 32.09 0.02
3 1.16e+06 2961.21 | 1995.99 0.0 317 0 | 1.58 0.17 32.54 0.02
3 1.17e+06 2961.21 | 804.38 0.0 128 0 | 1.59 0.18 33.59 0.02
3 1.19e+06 2961.21 | 1058.70 0.0 169 0 | 1.58 0.18 32.22 0.02
3 1.20e+06 2961.21 | 954.06 0.0 155 0 | 1.61 0.18 33.44 0.02
3 1.21e+06 2961.21 | 1245.58 0.0 195 0 | 1.62 0.18 32.46 0.02
3 1.23e+06 2961.21 | 2780.23 0.0 415 0 | 1.62 0.18 33.10 0.02
3 1.24e+06 4273.43 |
3 1.24e+06 4273.43 | 4273.43 1977.1 643 289 | 1.63 0.17 33.10 0.02
3 1.26e+06 4273.43 | 304.42 0.0 53 0 | 1.63 0.18 33.53 0.02
3 1.27e+06 4273.43 | 4017.09 2192.0 596 319 | 1.65 0.18 33.96 0.02
3 1.29e+06 4273.43 | 4190.22 2639.0 604 374 | 1.65 0.18 34.71 0.02
3 1.30e+06 4273.43 | 1137.88 0.0 185 0 | 1.68 0.18 33.78 0.02
3 1.31e+06 4273.43 | 977.47 0.0 143 0 | 1.65 0.18 34.35 0.02
3 1.33e+06 4969.29 |
3 1.33e+06 4969.29 | 4969.29 2784.2 712 393 | 1.72 0.18 34.51 0.02
3 1.34e+06 4969.29 | 4573.45 0.0 634 0 | 1.71 0.18 35.18 0.02
3 1.36e+06 4969.29 | 4896.34 0.0 663 0 | 1.76 0.18 35.41 0.02
3 1.37e+06 4969.29 | 1326.51 0.0 194 0 | 1.67 0.18 34.70 0.02
3 1.39e+06 4969.29 | 1680.32 0.0 238 0 | 1.80 0.18 35.17 0.02
3 1.40e+06 4969.29 | 3260.77 0.0 451 0 | 1.74 0.18 34.56 0.02
3 1.42e+06 4969.29 | 1140.55 0.0 162 0 | 1.80 0.18 34.71 0.02
3 1.43e+06 4969.29 | 2484.06 2403.7 340 320 | 1.79 0.18 35.37 0.02
3 1.45e+06 4969.29 | 2997.63 0.0 422 0 | 1.81 0.19 35.35 0.02
3 1.46e+06 4969.29 | 4737.24 1827.3 641 242 | 1.85 0.18 35.85 0.02
3 1.48e+06 4969.29 | 1047.71 0.0 148 0 | 1.83 0.19 35.50 0.02
3 1.49e+06 4969.29 | 173.17 0.0 33 0 | 1.84 0.19 36.82 0.02
3 1.51e+06 4969.29 | 3679.41 0.0 497 0 | 1.86 0.19 36.89 0.02
3 1.52e+06 4969.29 | 4962.11 2734.9 652 348 | 1.88 0.19 37.78 0.02
3 1.53e+06 4969.29 | 2338.43 0.0 305 0 | 1.86 0.19 36.17 0.02
3 1.55e+06 4969.29 | 2442.01 0.0 309 0 | 1.81 0.19 36.69 0.02
3 1.56e+06 4969.29 | 4154.86 2039.7 522 250 | 1.85 0.19 37.91 0.02
3 1.58e+06 4969.29 | 4003.55 0.0 502 0 | 1.84 0.18 37.31 0.02
3 1.59e+06 4969.29 | 3509.02 0.0 445 0 | 1.88 0.19 37.35 0.02
3 1.61e+06 4969.29 | 3969.27 2935.2 520 379 | 1.86 0.19 36.67 0.02
3 1.62e+06 4969.29 | 2483.33 0.0 323 0 | 1.86 0.19 37.52 0.02
3 1.64e+06 4969.29 | 2687.55 0.0 354 0 | 1.93 0.19 38.44 0.02
3 1.65e+06 4969.29 | 4662.24 0.0 574 0 | 1.90 0.18 38.91 0.02
3 1.66e+06 4969.29 | 2818.31 0.0 363 0 | 1.98 0.19 38.51 0.02
3 1.68e+06 4969.29 | 1649.55 0.0 219 0 | 1.84 0.20 37.76 0.02
3 1.69e+06 4969.29 | 4783.08 0.0 580 0 | 1.92 0.19 39.04 0.02
3 1.70e+06 4969.29 | 406.79 0.0 65 0 | 1.89 0.19 37.27 0.02
3 1.71e+06 4969.29 | 2765.69 0.0 338 0 | 1.92 0.20 38.05 0.02
3 1.72e+06 4969.29 | 1396.78 0.0 179 0 | 1.92 0.19 37.59 0.02
3 1.73e+06 4969.29 | 1609.04 0.0 209 0 | 1.92 0.20 37.77 0.02
3 1.74e+06 4969.29 | 4467.71 0.0 560 0 | 1.96 0.19 38.12 0.02
3 1.75e+06 5073.69 |
3 1.75e+06 5073.69 | 5073.69 3289.1 624 396 | 1.97 0.19 38.57 0.02
3 1.76e+06 5073.69 | 2309.20 0.0 281 0 | 1.96 0.19 39.72 0.02
3 1.77e+06 7728.06 |
3 1.77e+06 7728.06 | 7728.06 851.9 914 95 | 1.93 0.19 38.74 0.02
3 1.78e+06 7728.06 | 1083.30 0.0 144 0 | 2.01 0.19 39.00 0.02
3 1.79e+06 7728.06 | 4592.06 0.0 551 0 | 1.94 0.19 39.21 0.02
3 1.80e+06 7728.06 | 1914.95 0.0 254 0 | 2.03 0.19 39.01 0.02
3 1.81e+06 7728.06 | 708.27 0.0 99 0 | 1.99 0.19 38.98 0.02
3 1.82e+06 7728.06 | 7678.90 1510.8 896 179 | 2.00 0.19 38.46 0.02
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3 1.84e+06 7728.06 | 5765.75 3283.5 670 370 | 2.01 0.19 39.72 0.02
3 1.85e+06 7728.06 | 5138.14 0.0 609 0 | 2.03 0.20 41.17 0.02
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3 1.88e+06 7728.06 | 434.40 0.0 66 0 | 2.05 0.19 39.97 0.02
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3 1.90e+06 7728.06 | 1075.64 0.0 139 0 | 1.99 0.21 40.48 0.02
3 1.91e+06 7728.06 | 5303.26 1961.5 643 238 | 2.03 0.19 40.77 0.02
3 1.92e+06 7728.06 | 7610.01 1916.9 876 215 | 1.96 0.19 39.49 0.02
3 1.93e+06 7728.06 | 7504.85 1400.1 897 159 | 1.94 0.19 41.41 0.02
3 1.94e+06 7728.06 | 7434.55 1282.9 860 141 | 2.00 0.19 40.33 0.02
3 1.95e+06 7728.06 | 1779.93 0.0 215 0 | 2.07 0.19 40.77 0.02
3 1.96e+06 7728.06 | 525.02 0.0 76 0 | 2.04 0.20 41.53 0.02
3 1.97e+06 7728.06 | 459.73 0.0 71 0 | 2.06 0.19 39.72 0.02
3 1.98e+06 7728.06 | 4457.85 4074.2 524 466 | 2.05 0.19 42.10 0.02
3 1.99e+06 7728.06 | 6060.01 2013.8 717 224 | 2.02 0.19 41.74 0.02
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3 2.01e+06 7728.06 | 2920.24 3370.0 346 379 | 2.00 0.20 40.89 0.02
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3 3.20e+06 9400.97 | 5583.01 3175.2 534 278 | 2.34 0.22 54.06 0.02
3 3.21e+06 9400.97 | 6684.09 2633.0 644 234 | 2.33 0.25 54.21 0.02
3 3.22e+06 9400.97 | 2594.13 0.0 277 0 | 2.45 0.24 54.45 0.02
3 3.23e+06 9400.97 | 3951.93 0.0 381 0 | 2.39 0.23 54.81 0.02
3 3.24e+06 9400.97 | 6620.14 0.0 618 0 | 2.37 0.23 54.77 0.02
3 3.24e+06 9400.97 | 3264.37 0.0 323 0 | 2.38 0.25 55.88 0.02
3 3.25e+06 9400.97 | 3717.48 0.0 369 0 | 2.28 0.23 54.36 0.02
3 3.26e+06 9400.97 | 6228.22 3159.0 590 283 | 2.39 0.24 55.27 0.02
3 3.27e+06 9400.97 | 3191.35 0.0 313 0 | 2.42 0.25 53.25 0.02
3 3.28e+06 9400.97 | 6677.04 0.0 652 0 | 2.38 0.24 56.30 0.02
3 3.29e+06 9400.97 | 1202.97 0.0 135 0 | 2.34 0.23 55.98 0.02
3 3.30e+06 9400.97 | 3834.14 0.0 378 0 | 2.26 0.23 55.60 0.02
3 3.31e+06 9400.97 | 7547.63 0.0 715 0 | 2.28 0.25 56.10 0.02
3 3.32e+06 9400.97 | 3160.17 0.0 305 0 | 2.39 0.25 55.70 0.02
3 3.33e+06 9400.97 | 3366.77 0.0 330 0 | 2.20 0.26 56.55 0.02
3 3.34e+06 9400.97 | 2180.08 0.0 226 0 | 2.51 0.25 55.42 0.02
3 3.35e+06 9400.97 | 4012.17 3974.3 392 356 | 2.43 0.26 55.38 0.02
3 3.35e+06 9400.97 | 2136.97 0.0 221 0 | 2.27 0.25 56.35 0.02
3 3.36e+06 9400.97 | 2565.83 0.0 254 0 | 2.27 0.24 56.11 0.02
3 3.38e+06 9400.97 | 1909.27 0.0 205 0 | 2.47 0.25 56.66 0.02
3 3.38e+06 9400.97 | 4336.54 0.0 418 0 | 2.46 0.26 56.28 0.02
3 3.39e+06 9400.97 | 5321.48 3593.4 494 307 | 2.40 0.25 56.29 0.02
3 3.40e+06 9400.97 | 2623.19 0.0 280 0 | 2.33 0.24 56.03 0.02
3 3.41e+06 9400.97 | 4583.58 0.0 446 0 | 2.37 0.26 56.75 0.02
3 3.42e+06 9400.97 | 2202.31 0.0 234 0 | 2.39 0.25 56.72 0.02
3 3.43e+06 9400.97 | 4711.35 0.0 450 0 | 2.34 0.25 57.02 0.02
3 3.44e+06 9400.97 | 222.00 0.0 36 0 | 2.40 0.26 57.51 0.02
3 3.45e+06 9400.97 | 583.82 0.0 95 0 | 2.51 0.32 60.83 0.03
3 3.46e+06 9400.97 | 1659.08 0.0 180 0 | 1.55 0.24 57.01 0.02
3 3.47e+06 9400.97 | 4795.89 0.0 475 0 | 2.46 0.25 56.82 0.02
3 3.48e+06 9400.97 | 3277.17 0.0 314 0 | 2.45 0.26 56.12 0.02
3 3.49e+06 9400.97 | 6135.82 2896.6 584 257 | 2.48 0.26 57.23 0.02
3 3.50e+06 9400.97 | 2316.13 0.0 239 0 | 2.48 0.24 56.64 0.02
3 3.51e+06 9400.97 | 2459.48 0.0 243 0 | 2.46 0.26 57.63 0.02
3 3.52e+06 9400.97 | 545.49 0.0 72 0 | 2.42 0.27 57.16 0.02
3 3.53e+06 9400.97 | 3056.77 0.0 315 0 | 2.49 0.26 56.49 0.02
3 3.54e+06 9400.97 | 3525.36 0.0 334 0 | 2.51 0.26 56.60 0.02
3 3.55e+06 9400.97 | 448.69 0.0 62 0 | 2.40 0.25 57.04 0.02
3 3.56e+06 9400.97 | 4425.29 0.0 417 0 | 2.46 0.25 58.06 0.02
3 3.57e+06 9400.97 | 7055.81 0.0 647 0 | 2.42 0.25 56.89 0.02
3 3.58e+06 9400.97 | 3547.77 0.0 343 0 | 2.40 0.24 57.90 0.02
3 3.59e+06 9400.97 | 1214.78 0.0 140 0 | 2.51 0.27 57.81 0.02
3 3.60e+06 9400.97 | 1943.99 0.0 203 0 | 2.43 0.26 57.63 0.02
3 3.60e+06 9400.97 | 2539.23 0.0 255 0 | 2.46 0.24 57.93 0.02
3 3.61e+06 9400.97 | 5755.68 0.0 533 0 | 2.44 0.27 57.88 0.02
3 3.62e+06 9400.97 | 521.56 0.0 69 0 | 2.38 0.25 57.91 0.02
3 3.63e+06 9400.97 | 2260.82 0.0 224 0 | 2.49 0.26 57.59 0.02
3 3.64e+06 9400.97 | 8032.42 3036.8 733 268 | 2.35 0.26 57.60 0.02
3 3.65e+06 9400.97 | 5434.70 0.0 494 0 | 2.45 0.27 58.28 0.02
3 3.66e+06 9400.97 | 3497.88 0.0 334 0 | 2.29 0.26 57.95 0.02
3 3.67e+06 9400.97 | 5385.06 0.0 530 0 | 2.36 0.27 58.82 0.02
3 3.68e+06 9400.97 | 7716.17 0.0 712 0 | 2.38 0.24 58.36 0.02
3 3.69e+06 9400.97 | 7525.99 0.0 678 0 | 2.33 0.27 57.81 0.02
3 3.70e+06 9400.97 | 970.74 0.0 115 0 | 2.51 0.26 58.44 0.02
3 3.71e+06 9400.97 | 3055.52 0.0 303 0 | 2.47 0.27 59.08 0.02
3 3.72e+06 9400.97 | 6156.14 0.0 593 0 | 2.51 0.27 58.46 0.02
3 3.73e+06 9400.97 | 757.89 0.0 93 0 | 2.50 0.25 58.00 0.02
3 3.74e+06 9400.97 | 2969.20 0.0 291 0 | 2.45 0.26 59.13 0.02
3 3.75e+06 9400.97 | 6579.89 3733.9 612 332 | 2.49 0.26 59.74 0.02
3 3.76e+06 9400.97 | 4382.62 4036.6 412 359 | 2.47 0.27 58.02 0.02
3 3.77e+06 9400.97 | 6604.70 0.0 627 0 | 2.61 0.25 58.69 0.02
3 3.78e+06 9400.97 | 4470.17 3493.4 428 324 | 2.51 0.25 58.66 0.02
3 3.79e+06 9400.97 | 873.06 0.0 108 0 | 2.45 0.26 58.98 0.02
3 3.80e+06 9400.97 | 3919.33 0.0 369 0 | 2.54 0.28 58.55 0.02
3 3.81e+06 9400.97 | 8246.80 4263.3 739 365 | 2.47 0.28 59.17 0.02
3 3.82e+06 9400.97 | 5343.21 0.0 497 0 | 2.50 0.27 59.11 0.02
3 3.83e+06 9400.97 | 3814.69 0.0 364 0 | 2.57 0.27 59.73 0.02
3 3.84e+06 9400.97 | 206.73 0.0 41 0 | 2.46 0.28 59.52 0.02
3 3.85e+06 9400.97 | 1580.95 0.0 165 0 | 1.89 0.26 58.67 0.02
3 3.86e+06 9400.97 | 8301.75 0.0 744 0 | 2.23 0.27 58.73 0.02
3 3.87e+06 9400.97 | 5613.82 4133.1 514 350 | 2.58 0.26 59.09 0.02
3 3.88e+06 9400.97 | 2753.20 0.0 268 0 | 2.60 0.27 59.82 0.02
3 3.89e+06 9400.97 | 3457.35 0.0 327 0 | 2.55 0.28 59.33 0.02
3 3.90e+06 9400.97 | 174.46 0.0 30 0 | 2.48 0.27 59.32 0.02
3 3.91e+06 9400.97 | 428.61 0.0 60 0 | 2.57 0.28 58.55 0.02
3 3.92e+06 9400.97 | 6091.70 0.0 554 0 | 2.56 0.26 60.11 0.02
3 3.93e+06 9400.97 | 7670.87 0.0 710 0 | 2.66 0.28 60.68 0.02
3 3.94e+06 9400.97 | 2778.81 0.0 276 0 | 2.15 0.27 60.50 0.02
3 3.95e+06 9400.97 | 6145.78 0.0 570 0 | 2.58 0.27 59.34 0.02
3 3.96e+06 9400.97 | 6133.93 0.0 551 0 | 2.53 0.27 59.78 0.02
3 3.97e+06 9400.97 | 4161.56 0.0 388 0 | 2.58 0.27 60.53 0.02
3 3.98e+06 9400.97 | 3202.24 0.0 306 0 | 2.47 0.28 59.90 0.02
3 3.99e+06 9400.97 | 5751.28 3699.0 526 318 | 2.62 0.28 60.64 0.02
3 4.00e+06 9400.97 | 9008.62 0.0 876 0 | 2.64 0.27 60.58 0.02
| UsedTime: 49475 | SavedDir: ./Humanoid-v3_ReliableSAC_3
| Learner: Save in ./Humanoid-v3_ReliableSAC_3
"""
elif env_name == 'Humanoid-v3.8140':
from elegantrl.envs.CustomGymEnv import HumanoidEnv
env_func = HumanoidEnv
env_args = {
'env_num': 1,
'env_name': 'Humanoid-v3',
'max_step': 1000,
'state_dim': 376,
'action_dim': 17,
'if_discrete': False,
'target_return': 3000.,
}
args = Arguments(agent, env_func=env_func, env_args=env_args)
args.eval_times = 2 ** 2
args.reward_scale = 2 ** -2
args.max_memo = int(2 ** 21 * 1.5)
args.learning_rate = 2 ** -14
args.lambda_a_log_std = 2 ** -6
args.target_step = args.max_step
args.worker_num = 4
args.net_dim = 2 ** 9
args.batch_size = args.net_dim // 2
args.gamma = 0.985
args.num_layer = 3
args.repeat_times = 2 ** 0
args.if_act_target = False
import numpy as np
args.target_entropy = np.log(env_args['action_dim']) # todo
args.if_allow_break = False
args.break_step = int(4e6)
"""
| Arguments Remove cwd: ./Humanoid-v3_ReliableSAC_2
################################################################################
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
2 8.10e+03 90.78 |
2 8.10e+03 90.78 | 90.78 9.5 18 2 | 1.20 0.69 2.78 0.06
2 1.14e+05 227.95 |
2 1.14e+05 227.95 | 227.95 8.4 44 2 | 1.27 0.79 26.12 0.04
2 1.76e+05 240.13 |
2 1.76e+05 240.13 | 240.13 10.1 45 2 | 1.32 0.77 33.01 0.02
2 2.26e+05 264.62 |
2 2.26e+05 264.62 | 264.62 20.5 49 3 | 1.34 0.63 32.48 0.02
2 2.67e+05 264.62 | 219.66 0.0 42 0 | 1.34 0.53 28.57 0.02
2 3.04e+05 341.61 |
2 3.04e+05 341.61 | 341.61 25.4 64 4 | 1.33 0.39 25.56 0.02
2 3.37e+05 341.61 | 260.65 0.0 55 0 | 1.32 0.32 25.71 0.01
2 3.66e+05 413.34 |
2 3.66e+05 413.34 | 413.34 40.6 78 8 | 1.30 0.30 26.26 0.01
2 3.91e+05 413.34 | 278.77 0.0 53 0 | 1.34 0.27 26.03 0.01
2 4.16e+05 413.34 | 274.65 0.0 54 0 | 1.35 0.25 26.42 0.01
2 4.41e+05 557.19 |
2 4.41e+05 557.19 | 557.19 107.9 108 16 | 1.35 0.24 25.52 0.01
2 4.66e+05 557.19 | 392.51 0.0 73 0 | 1.32 0.22 25.35 0.01
2 4.87e+05 557.19 | 385.15 0.0 70 0 | 1.36 0.21 24.85 0.01
2 5.08e+05 557.19 | 426.10 0.0 79 0 | 1.32 0.21 25.51 0.01
2 5.29e+05 557.19 | 399.47 0.0 71 0 | 1.34 0.20 25.57 0.01
2 5.50e+05 557.19 | 385.00 0.0 71 0 | 1.36 0.19 25.35 0.01
2 5.71e+05 557.19 | 435.28 0.0 76 0 | 1.36 0.19 25.96 0.01
2 5.87e+05 557.19 | 466.93 0.0 84 0 | 1.34 0.19 25.93 0.01
2 6.04e+05 557.19 | 470.94 0.0 84 0 | 1.39 0.18 26.30 0.01
2 6.21e+05 557.19 | 402.99 0.0 72 0 | 1.37 0.19 25.32 0.01
2 6.37e+05 557.19 | 385.18 0.0 67 0 | 1.39 0.18 26.13 0.01
2 6.54e+05 557.19 | 524.94 0.0 95 0 | 1.41 0.18 26.40 0.01
2 6.70e+05 557.19 | 540.23 0.0 95 0 | 1.38 0.17 27.68 0.01
2 6.87e+05 557.19 | 422.21 0.0 75 0 | 1.40 0.18 28.46 0.01
2 7.04e+05 557.19 | 291.22 0.0 55 0 | 1.40 0.17 27.04 0.01
2 7.21e+05 557.19 | 373.98 0.0 66 0 | 1.38 0.17 27.55 0.01
2 7.38e+05 557.19 | 531.67 83.8 95 15 | 1.36 0.17 27.87 0.01
2 7.54e+05 557.19 | 411.16 0.0 73 0 | 1.38 0.17 27.85 0.01
2 7.72e+05 663.21 |
2 7.72e+05 663.21 | 663.21 186.4 119 30 | 1.40 0.17 28.84 0.01
2 7.84e+05 663.21 | 530.18 0.0 94 0 | 1.39 0.17 27.86 0.01
2 7.97e+05 663.21 | 537.98 0.0 96 0 | 1.41 0.17 29.90 0.01
2 8.10e+05 765.51 |
2 8.10e+05 765.51 | 765.51 74.8 133 16 | 1.38 0.18 28.83 0.02
2 8.23e+05 765.51 | 746.94 0.0 132 0 | 1.38 0.16 28.68 0.02
2 8.36e+05 765.51 | 644.94 0.0 116 0 | 1.38 0.17 29.29 0.02
2 8.49e+05 765.51 | 754.08 0.0 126 0 | 1.39 0.17 28.72 0.02
2 8.62e+05 765.51 | 503.48 0.0 94 0 | 1.41 0.18 29.79 0.02
2 8.75e+05 765.51 | 537.22 0.0 99 0 | 1.44 0.18 30.48 0.02
2 8.87e+05 765.51 | 659.88 0.0 111 0 | 1.43 0.18 29.34 0.02
2 9.00e+05 765.51 | 761.09 177.9 129 28 | 1.46 0.18 30.42 0.02
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2 9.26e+05 1038.18 |
2 9.26e+05 1038.18 | 1038.18 227.4 177 34 | 1.45 0.17 29.79 0.02
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2 1.99e+06 8140.26 | 6557.22 3281.2 780 382 | 1.95 0.22 41.85 0.02
2 2.00e+06 8140.26 | 3041.03 0.0 371 0 | 1.91 0.21 41.13 0.02
"""
elif env_name == 'Humanoid-v3.8605.best':
from elegantrl.envs.CustomGymEnv import HumanoidEnv
env_func = HumanoidEnv
env_args = {
'env_num': 1,
'env_name': 'Humanoid-v3',
'max_step': 1000,
'state_dim': 376,
'action_dim': 17,
'if_discrete': False,
'target_return': 3000.,
}
args = Arguments(agent, env_func=env_func, env_args=env_args)
args.eval_times = 2 ** 2
args.reward_scale = 2 ** -2
args.max_memo = 2 ** 21
args.learning_rate = 2 ** -14
args.lambda_a_log_std = 2 ** -6
args.target_step = args.max_step
args.worker_num = 4
args.net_dim = 2 ** 9
args.batch_size = args.net_dim // 2
args.gamma = 0.985 # todo
args.num_layer = 3
args.repeat_times = 2 ** 0
args.if_act_target = False
import numpy as np
args.target_entropy = np.log(env_args['action_dim']) * 1.5 # todo
args.if_allow_break = False
args.break_step = int(2e6)
"""
| Arguments Remove cwd: ./Humanoid-v3_ReliableSAC_1
################################################################################
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
1 8.10e+03 110.28 |
1 8.10e+03 110.28 | 110.28 21.3 22 4 | 1.18 0.68 1.68 0.06
1 1.43e+05 316.51 |
1 1.43e+05 316.51 | 316.51 56.3 69 10 | 1.30 0.78 29.82 0.03
1 2.17e+05 316.51 | 255.03 0.0 48 0 | 1.33 0.67 33.83 0.02
1 2.71e+05 337.53 |
1 2.71e+05 337.53 | 337.53 16.6 61 3 | 1.32 0.50 28.05 0.02
1 3.16e+05 337.53 | 275.44 0.0 51 0 | 1.32 0.36 26.29 0.01
1 3.57e+05 337.53 | 265.05 0.0 49 0 | 1.30 0.31 24.74 0.01
1 3.94e+05 414.59 |
1 3.94e+05 414.59 | 414.59 53.0 80 9 | 1.31 0.27 25.89 0.01
1 4.27e+05 414.59 | 278.19 0.0 51 0 | 1.32 0.25 24.99 0.01
1 4.60e+05 542.04 |
1 4.60e+05 542.04 | 542.04 136.9 104 28 | 1.34 0.23 26.24 0.01
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| UsedTime: 17168 | SavedDir: ./Humanoid-v3_ReliableSAC_1
| Learner: Save in ./Humanoid-v3_ReliableSAC_1
"""
elif env_name == 'Humanoid-v3.backup.best.5684':
from elegantrl.envs.CustomGymEnv import HumanoidEnv
env_func = HumanoidEnv
env_args = {
'env_num': 1,
'env_name': 'Humanoid-v3',
'max_step': 1000,
'state_dim': 376,
'action_dim': 17,
'if_discrete': False,
'target_return': 3000.,
}
args = Arguments(agent, env_func=env_func, env_args=env_args)
args.eval_times = 2 ** 2
args.reward_scale = 2 ** -5 # todo
args.max_memo = 2 ** 21
args.learning_rate = 2 ** -14
args.lambda_a_log_std = 2 ** -6
args.target_step = args.max_step
args.worker_num = 4
args.net_dim = 2 ** 8
args.num_layer = 4
args.batch_size = args.net_dim
args.repeat_times = 2 ** 1
args.gamma = 0.99
args.if_act_target = False # todo
# import numpy as np
# args.target_entropy = np.log(env_args['action_dim']) * 1.5 # ???
args.if_allow_break = False
args.break_step = int(2e6)
"""
| Arguments Remove cwd: ./Humanoid-v3_ReliableSAC_2
################################################################################
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
2 8.07e+03 61.53 |
2 8.07e+03 61.53 | 61.53 0.2 13 0 | 0.30 0.54 0.06 0.00
2 8.94e+04 280.97 |
2 8.94e+04 280.97 | 280.97 31.6 65 7 | 0.27 0.07 7.21 0.00
2 1.30e+05 482.54 |
2 1.30e+05 482.54 | 482.54 81.2 104 18 | 0.29 0.14 12.59 0.00
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2 2.58e+05 482.54 | 327.86 0.0 66 0 | 0.31 0.16 11.73 0.02
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2 1.28e+06 4351.07 | 4351.07 1734.1 778 304 | 0.33 0.23 32.08 0.01
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2 1.37e+06 4584.25 |
2 1.37e+06 4584.25 | 4584.25 1056.6 819 187 | 0.33 0.22 33.02 0.01
2 1.38e+06 4584.25 | 745.19 0.0 149 0 | 0.34 0.23 34.83 0.01
2 1.38e+06 4584.25 | 764.75 0.0 143 0 | 0.33 0.22 33.36 0.01
2 1.38e+06 4584.25 | 1127.75 0.0 221 0 | 0.33 0.22 34.09 0.01
2 1.39e+06 4584.25 | 1979.66 0.0 355 0 | 0.34 0.21 34.31 0.01
2 1.39e+06 4584.25 | 1755.43 0.0 343 0 | 0.34 0.22 34.75 0.01
2 1.40e+06 4584.25 | 332.25 0.0 63 0 | 0.34 0.22 35.14 0.01
2 1.40e+06 4584.25 | 1491.16 0.0 266 0 | 0.33 0.22 34.39 0.01
2 1.41e+06 4980.79 |
2 1.41e+06 4980.79 | 4980.79 558.8 895 105 | 0.34 0.21 34.81 0.01
2 1.41e+06 4980.79 | 1351.99 0.0 245 0 | 0.34 0.21 34.57 0.01
2 1.42e+06 5684.42 |
2 1.42e+06 5684.42 | 5684.42 131.2 1000 0 | 0.33 0.21 33.68 0.01
2 1.42e+06 5684.42 | 4778.06 0.0 879 0 | 0.33 0.21 33.75 0.01
2 1.43e+06 5684.42 | 3606.03 2215.2 640 386 | 0.34 0.20 33.83 0.01
2 1.43e+06 5684.42 | 1853.79 0.0 332 0 | 0.33 0.21 34.58 0.01
2 1.44e+06 5684.42 | 1923.59 0.0 357 0 | 0.34 0.21 33.56 0.01
2 1.45e+06 5684.42 | 3439.89 0.0 628 0 | 0.35 0.21 35.52 0.01
2 1.45e+06 5684.42 | 1380.56 0.0 271 0 | 0.33 0.21 34.46 0.01
2 1.46e+06 5684.42 | 4449.71 1530.1 798 258 | 0.33 0.21 36.05 0.01
2 1.46e+06 5684.42 | 1432.35 0.0 283 0 | 0.34 0.21 34.44 0.01
2 1.47e+06 5684.42 | 1907.75 0.0 343 0 | 0.34 0.21 34.38 0.01
2 1.47e+06 5684.42 | 1346.14 0.0 251 0 | 0.32 0.21 34.43 0.01
2 1.48e+06 5684.42 | 4292.50 0.0 802 0 | 0.34 0.21 35.61 0.01
2 1.48e+06 5684.42 | 4377.58 0.0 768 0 | 0.34 0.21 35.64 0.01
2 1.49e+06 5684.42 | 814.67 0.0 147 0 | 0.34 0.21 34.39 0.01
2 1.49e+06 5684.42 | 3326.43 0.0 585 0 | 0.33 0.21 35.33 0.01
2 1.50e+06 5684.42 | 1169.90 0.0 221 0 | 0.32 0.22 34.27 0.01
2 1.50e+06 5684.42 | 352.07 0.0 74 0 | 0.33 0.25 35.59 0.02
2 1.51e+06 5684.42 | 432.39 0.0 84 0 | 0.32 0.26 37.55 0.02
2 1.51e+06 5684.42 | 3580.22 0.0 677 0 | 0.31 0.25 38.36 0.01
2 1.52e+06 5684.42 | 3384.96 0.0 586 0 | 0.31 0.24 36.76 0.01
2 1.52e+06 5684.42 | 1773.22 0.0 361 0 | 0.32 0.23 36.11 0.01
2 1.53e+06 5684.42 | 2135.71 0.0 398 0 | 0.35 0.22 35.34 0.01
2 1.53e+06 5684.42 | 860.46 0.0 156 0 | 0.34 0.22 35.35 0.01
2 1.54e+06 5684.42 | 5422.32 0.0 1000 0 | 0.34 0.22 36.33 0.01
2 1.54e+06 5684.42 | 675.59 0.0 127 0 | 0.34 0.21 35.75 0.01
2 1.55e+06 5684.42 | 1234.09 0.0 222 0 | 0.33 0.21 34.51 0.01
2 1.55e+06 5684.42 | 4229.33 0.0 753 0 | 0.34 0.20 35.09 0.01
2 1.56e+06 5684.42 | 1366.60 0.0 244 0 | 0.33 0.20 33.57 0.01
2 1.56e+06 5684.42 | 5525.51 0.0 1000 0 | 0.33 0.21 35.46 0.01
2 1.57e+06 5684.42 | 1769.33 0.0 339 0 | 0.34 0.20 34.62 0.01
2 1.57e+06 5684.42 | 2902.24 0.0 546 0 | 0.34 0.20 34.76 0.01
2 1.58e+06 5684.42 | 4058.17 0.0 721 0 | 0.34 0.21 34.88 0.01
2 1.58e+06 5684.42 | 5075.46 1003.3 900 173 | 0.34 0.21 34.74 0.01
2 1.59e+06 5684.42 | 3907.85 0.0 694 0 | 0.34 0.21 36.51 0.01
2 1.59e+06 5684.42 | 5449.51 0.0 1000 0 | 0.34 0.20 34.68 0.01
2 1.60e+06 5684.42 | 4781.07 0.0 863 0 | 0.34 0.21 35.13 0.01
2 1.61e+06 5684.42 | 797.45 0.0 151 0 | 0.34 0.20 35.76 0.01
2 1.61e+06 5684.42 | 1150.24 0.0 217 0 | 0.33 0.20 35.66 0.01
2 1.62e+06 5684.42 | 5660.03 0.0 1000 0 | 0.34 0.20 35.80 0.01
2 1.62e+06 5684.42 | 3585.73 1437.3 617 237 | 0.35 0.20 34.86 0.01
2 1.63e+06 5684.42 | 4281.01 1572.7 744 258 | 0.33 0.19 35.23 0.01
2 1.63e+06 5684.42 | 2157.23 0.0 399 0 | 0.34 0.20 34.19 0.01
2 1.64e+06 5684.42 | 5280.96 0.0 1000 0 | 0.35 0.19 33.86 0.01
2 1.64e+06 5684.42 | 5135.08 0.0 871 0 | 0.34 0.20 34.85 0.01
2 1.65e+06 5684.42 | 1028.12 0.0 187 0 | 0.34 0.19 35.61 0.01
2 1.65e+06 5684.42 | 1541.23 0.0 272 0 | 0.35 0.19 35.61 0.01
2 1.66e+06 5684.42 | 2266.63 0.0 416 0 | 0.34 0.19 33.94 0.01
2 1.66e+06 5684.42 | 1899.89 0.0 342 0 | 0.35 0.19 34.28 0.01
2 1.67e+06 5684.42 | 4176.02 1000.3 717 164 | 0.34 0.19 33.48 0.01
2 1.67e+06 5684.42 | 5189.92 1227.2 882 205 | 0.34 0.19 35.69 0.01
2 1.68e+06 5684.42 | 195.31 0.0 38 0 | 0.35 0.19 34.47 0.01
2 1.68e+06 5684.42 | 5663.44 0.0 1000 0 | 0.35 0.19 36.95 0.01
2 1.69e+06 5684.42 | 823.29 0.0 153 0 | 0.34 0.19 35.86 0.01
2 1.69e+06 5684.42 | 3310.77 0.0 587 0 | 0.34 0.19 35.26 0.01
2 1.70e+06 5684.42 | 5610.64 0.0 1000 0 | 0.34 0.19 36.32 0.01
2 1.70e+06 5684.42 | 2492.52 0.0 441 0 | 0.35 0.20 35.55 0.01
2 1.71e+06 5684.42 | 1382.81 0.0 251 0 | 0.34 0.19 35.50 0.01
2 1.71e+06 5684.42 | 5502.84 0.0 965 0 | 0.34 0.19 35.44 0.01
2 1.72e+06 5684.42 | 2653.70 0.0 464 0 | 0.34 0.19 35.49 0.01
2 1.72e+06 5684.42 | 2569.08 0.0 446 0 | 0.34 0.20 34.85 0.01
2 1.73e+06 5684.42 | 1960.59 0.0 356 0 | 0.35 0.20 35.89 0.01
2 1.73e+06 5684.42 | 569.35 0.0 122 0 | 0.35 0.20 35.76 0.01
2 1.74e+06 5684.42 | 1555.08 0.0 302 0 | 0.33 0.19 34.31 0.01
2 1.74e+06 5684.42 | 825.29 0.0 181 0 | 0.33 0.20 35.71 0.01
2 1.75e+06 5684.42 | 884.30 0.0 182 0 | 0.33 0.20 35.93 0.01
2 1.75e+06 5684.42 | 754.74 0.0 154 0 | 0.33 0.20 35.86 0.01
2 1.76e+06 5684.42 | 840.29 0.0 166 0 | 0.32 0.19 35.76 0.01
2 1.76e+06 5684.42 | 5375.29 0.0 927 0 | 0.32 0.18 35.98 0.01
2 1.76e+06 5684.42 | 2216.25 0.0 376 0 | 0.34 0.19 35.01 0.01
2 1.77e+06 5684.42 | 5582.28 0.0 1000 0 | 0.34 0.19 36.68 0.01
2 1.77e+06 5684.42 | 3306.34 0.0 592 0 | 0.35 0.18 36.32 0.01
2 1.78e+06 5684.42 | 5509.94 0.0 957 0 | 0.34 0.19 35.58 0.01
2 1.78e+06 5684.42 | 1581.59 0.0 275 0 | 0.34 0.19 34.64 0.01
2 1.79e+06 5684.42 | 4884.17 1757.6 831 292 | 0.34 0.19 34.52 0.01
2 1.79e+06 5684.42 | 520.76 0.0 102 0 | 0.34 0.19 36.42 0.01
2 1.80e+06 5684.42 | 2075.62 0.0 360 0 | 0.36 0.19 34.56 0.01
2 1.80e+06 5684.42 | 2849.00 0.0 504 0 | 0.35 0.19 36.11 0.01
"""
elif env_name == 'Humanoid-v3.backup.5606':
from elegantrl.envs.CustomGymEnv import HumanoidEnv
env_func = HumanoidEnv
env_args = {
'env_num': 1,
'env_name': 'Humanoid-v3',
'max_step': 1000,
'state_dim': 376,
'action_dim': 17,
'if_discrete': False,
'target_return': 3000.,
}
args = Arguments(agent, env_func=env_func, env_args=env_args)
args.eval_times = 2 ** 2
args.reward_scale = 2 ** -4
args.max_memo = 2 ** 21
args.learning_rate = 2 ** -14
args.lambda_a_log_std = 2 ** -6
args.target_step = args.max_step
args.worker_num = 4
args.net_dim = 2 ** 8
args.num_layer = 4
args.batch_size = args.net_dim
args.repeat_times = 2 ** 1
args.gamma = 0.99
args.if_allow_break = False
args.break_step = int(2e6)
"""
| Arguments Remove cwd: ./Humanoid-v3_ReliableSAC_2
################################################################################
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
2 8.07e+03 76.16 |
2 8.07e+03 76.16 | 76.16 0.1 16 0 | 0.30 0.55 -0.11 0.00
2 8.47e+04 226.51 |
2 8.47e+04 226.51 | 226.51 12.0 45 2 | 0.29 0.03 4.31 0.00
2 1.26e+05 330.59 |
2 1.26e+05 330.59 | 330.59 12.2 70 2 | 0.29 0.07 8.89 0.00
2 1.59e+05 502.37 |
2 1.59e+05 502.37 | 502.37 74.8 102 13 | 0.33 0.08 10.22 0.00
2 1.89e+05 502.37 | 271.74 0.0 51 0 | 0.32 0.13 13.05 0.00
2 2.13e+05 502.37 | 263.78 0.0 58 0 | 0.32 0.16 12.73 0.01
2 2.34e+05 502.37 | 333.15 0.0 65 0 | 0.28 0.15 13.12 0.01
2 2.55e+05 502.37 | 480.34 70.0 105 13 | 0.32 0.13 11.47 0.02
2 2.76e+05 538.58 |
2 2.76e+05 538.58 | 538.58 108.7 108 19 | 0.31 0.11 12.34 0.02
2 2.92e+05 538.58 | 357.07 0.0 68 0 | 0.30 0.12 12.55 0.02
2 3.09e+05 538.58 | 401.06 0.0 79 0 | 0.30 0.12 12.48 0.02
2 3.26e+05 538.58 | 359.38 0.0 78 0 | 0.31 0.13 14.05 0.02
2 3.43e+05 538.58 | 415.86 0.0 98 0 | 0.30 0.14 14.95 0.02
2 3.59e+05 538.58 | 427.16 0.0 80 0 | 0.31 0.15 14.31 0.02
2 3.77e+05 538.58 | 486.99 0.0 93 0 | 0.30 0.16 14.94 0.02
2 3.89e+05 538.58 | 462.94 0.0 101 0 | 0.30 0.17 15.75 0.02
2 4.01e+05 538.58 | 419.89 0.0 99 0 | 0.30 0.18 15.39 0.02
2 4.14e+05 538.58 | 479.96 0.0 90 0 | 0.31 0.19 15.36 0.02
2 4.27e+05 538.58 | 537.61 0.0 119 0 | 0.30 0.20 15.81 0.02
2 4.39e+05 538.58 | 363.96 0.0 75 0 | 0.30 0.21 15.95 0.02
2 4.52e+05 538.58 | 535.53 158.0 110 35 | 0.30 0.21 17.68 0.02
2 4.65e+05 538.58 | 434.56 0.0 90 0 | 0.31 0.22 17.65 0.02
2 4.78e+05 538.58 | 421.31 0.0 88 0 | 0.31 0.22 16.96 0.02
2 4.91e+05 538.58 | 372.28 0.0 74 0 | 0.30 0.23 17.25 0.02
2 5.03e+05 538.58 | 455.47 128.7 96 29 | 0.30 0.23 18.11 0.02
2 5.16e+05 538.58 | 428.26 0.0 86 0 | 0.31 0.24 18.75 0.02
2 5.29e+05 538.58 | 316.51 0.0 62 0 | 0.31 0.24 19.18 0.02
2 5.42e+05 615.80 |
2 5.42e+05 615.80 | 615.80 96.7 123 21 | 0.31 0.25 21.45 0.02
2 5.54e+05 826.89 |
2 5.54e+05 826.89 | 826.89 104.2 168 26 | 0.30 0.27 20.43 0.02
2 5.67e+05 826.89 | 450.51 0.0 92 0 | 0.31 0.27 19.76 0.02
2 5.80e+05 826.89 | 498.25 0.0 92 0 | 0.31 0.27 21.87 0.02
2 5.93e+05 826.89 | 815.60 147.8 166 33 | 0.31 0.27 22.05 0.02
2 6.02e+05 826.89 | 699.31 0.0 147 0 | 0.30 0.28 22.44 0.02
2 6.10e+05 826.89 | 643.56 0.0 126 0 | 0.31 0.28 23.44 0.02
2 6.19e+05 826.89 | 167.29 0.0 33 0 | 0.31 0.28 23.14 0.02
2 6.28e+05 826.89 | 367.48 0.0 74 0 | 0.31 0.29 23.11 0.02
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2 6.45e+05 826.89 | 746.85 0.0 147 0 | 0.31 0.29 23.29 0.02
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2 1.15e+06 2825.53 | 2825.53 1191.8 556 232 | 0.32 0.26 30.33 0.02
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2 1.33e+06 4376.07 | 4376.07 1031.6 854 199 | 0.33 0.24 31.88 0.01
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2 1.52e+06 4376.07 | 4352.19 1187.4 811 229 | 0.34 0.22 33.02 0.01
2 1.53e+06 4376.07 | 2650.12 1653.3 486 297 | 0.33 0.22 33.92 0.01
2 1.53e+06 4376.07 | 1533.19 0.0 303 0 | 0.34 0.21 31.45 0.01
2 1.54e+06 4376.07 | 780.99 0.0 146 0 | 0.33 0.21 32.48 0.01
2 1.54e+06 4376.07 | 2626.05 0.0 509 0 | 0.33 0.21 33.91 0.01
2 1.55e+06 4376.07 | 4370.40 0.0 823 0 | 0.33 0.21 31.92 0.01
2 1.55e+06 4376.07 | 1506.31 0.0 297 0 | 0.33 0.22 33.49 0.01
2 1.56e+06 4376.07 | 2899.16 1496.5 554 282 | 0.33 0.21 32.71 0.01
2 1.56e+06 4376.07 | 1198.79 0.0 236 0 | 0.34 0.20 34.19 0.01
2 1.57e+06 4376.07 | 4314.28 1905.6 795 350 | 0.33 0.21 32.53 0.01
2 1.57e+06 4376.07 | 932.14 0.0 185 0 | 0.33 0.20 32.61 0.01
2 1.58e+06 4376.07 | 3710.02 0.0 680 0 | 0.33 0.21 33.56 0.01
2 1.58e+06 4376.07 | 1788.02 0.0 334 0 | 0.33 0.20 32.80 0.01
2 1.59e+06 4376.07 | 2178.98 0.0 405 0 | 0.33 0.20 35.01 0.01
2 1.59e+06 4661.43 |
2 1.59e+06 4661.43 | 4661.43 1205.4 870 225 | 0.33 0.21 34.16 0.01
2 1.60e+06 4661.43 | 4636.75 1363.6 856 249 | 0.34 0.20 32.75 0.01
2 1.60e+06 4661.43 | 3285.64 0.0 641 0 | 0.34 0.20 34.36 0.01
2 1.61e+06 4661.43 | 3996.92 0.0 746 0 | 0.33 0.20 32.96 0.01
2 1.61e+06 4808.85 |
2 1.61e+06 4808.85 | 4808.85 858.2 905 165 | 0.32 0.20 32.36 0.01
2 1.62e+06 4808.85 | 3711.65 1420.6 712 269 | 0.33 0.20 33.59 0.01
2 1.62e+06 4808.85 | 2343.89 0.0 433 0 | 0.32 0.20 33.83 0.01
2 1.63e+06 4808.85 | 3650.32 1767.0 675 326 | 0.33 0.19 33.05 0.01
2 1.64e+06 4808.85 | 1539.43 0.0 279 0 | 0.33 0.19 34.10 0.01
2 1.64e+06 4808.85 | 3677.19 1948.3 664 352 | 0.34 0.19 34.59 0.01
2 1.65e+06 4808.85 | 2687.31 0.0 496 0 | 0.33 0.20 33.47 0.01
2 1.65e+06 4808.85 | 1542.33 0.0 290 0 | 0.33 0.19 33.24 0.01
2 1.66e+06 4808.85 | 867.88 0.0 173 0 | 0.34 0.19 34.27 0.01
2 1.66e+06 4808.85 | 3085.34 1711.3 579 322 | 0.34 0.20 33.70 0.01
2 1.67e+06 4808.85 | 1687.58 0.0 323 0 | 0.33 0.20 34.93 0.01
2 1.67e+06 4808.85 | 4066.38 1268.1 742 228 | 0.34 0.19 32.41 0.01
2 1.68e+06 4808.85 | 452.65 0.0 91 0 | 0.33 0.20 33.70 0.01
2 1.68e+06 4808.85 | 3018.52 0.0 558 0 | 0.34 0.21 34.58 0.01
2 1.69e+06 4808.85 | 430.01 0.0 102 0 | 0.33 0.35 38.89 0.02
2 1.69e+06 4808.85 | 472.74 0.0 109 0 | 0.33 0.40 44.93 0.03
2 1.70e+06 4808.85 | 628.25 0.0 136 0 | 0.31 0.32 44.62 0.02
2 1.70e+06 4808.85 | 812.73 0.0 167 0 | 0.28 0.27 42.12 0.01
2 1.70e+06 4808.85 | 1707.97 0.0 327 0 | 0.31 0.24 39.53 0.01
2 1.71e+06 4808.85 | 1819.14 0.0 339 0 | 0.32 0.23 36.88 0.01
2 1.72e+06 4808.85 | 2053.70 0.0 388 0 | 0.33 0.21 35.72 0.01
2 1.72e+06 4808.85 | 2262.07 0.0 419 0 | 0.33 0.21 33.69 0.01
2 1.72e+06 4808.85 | 787.00 0.0 153 0 | 0.33 0.20 35.14 0.01
2 1.73e+06 4808.85 | 1620.02 0.0 309 0 | 0.34 0.20 33.92 0.01
2 1.74e+06 4808.85 | 2368.23 0.0 447 0 | 0.33 0.20 34.85 0.01
2 1.74e+06 4846.42 |
2 1.74e+06 4846.42 | 4846.42 581.3 906 110 | 0.33 0.19 34.40 0.01
2 1.75e+06 4846.42 | 752.17 0.0 150 0 | 0.34 0.19 33.20 0.01
2 1.75e+06 4846.42 | 3085.69 2158.1 576 395 | 0.34 0.19 34.28 0.01
2 1.76e+06 4846.42 | 381.14 0.0 71 0 | 0.34 0.20 33.92 0.01
2 1.76e+06 4846.42 | 3684.18 0.0 693 0 | 0.34 0.19 34.47 0.01
2 1.77e+06 5436.18 |
2 1.77e+06 5436.18 | 5436.18 35.3 1000 0 | 0.33 0.19 34.15 0.01
2 1.77e+06 5436.18 | 5327.19 0.0 1000 0 | 0.34 0.19 33.98 0.01
2 1.78e+06 5436.18 | 4729.78 0.0 857 0 | 0.34 0.20 34.32 0.01
2 1.78e+06 5578.46 |
2 1.78e+06 5578.46 | 5578.46 86.6 1000 0 | 0.34 0.19 34.41 0.01
2 1.79e+06 5578.46 | 2561.99 0.0 473 0 | 0.34 0.19 34.08 0.01
2 1.79e+06 5578.46 | 5432.93 0.0 1000 0 | 0.35 0.19 34.19 0.01
2 1.80e+06 5578.46 | 1247.43 0.0 232 0 | 0.34 0.19 34.27 0.01
2 1.80e+06 5578.46 | 3227.15 0.0 598 0 | 0.35 0.18 35.06 0.01
2 1.81e+06 5578.46 | 3294.27 0.0 610 0 | 0.35 0.18 34.52 0.01
2 1.81e+06 5578.46 | 5424.16 0.0 1000 0 | 0.33 0.18 34.81 0.01
2 1.82e+06 5578.46 | 5410.13 0.0 1000 0 | 0.34 0.18 34.04 0.01
2 1.82e+06 5578.46 | 2406.91 0.0 454 0 | 0.34 0.18 35.67 0.01
2 1.83e+06 5578.46 | 5494.68 0.0 1000 0 | 0.34 0.18 35.15 0.01
2 1.83e+06 5578.46 | 2468.08 0.0 535 0 | 0.34 0.19 34.65 0.01
2 1.84e+06 5578.46 | 3286.31 0.0 633 0 | 0.34 0.19 34.83 0.01
2 1.84e+06 5578.46 | 5295.30 0.0 1000 0 | 0.33 0.19 33.75 0.01
2 1.85e+06 5578.46 | 1098.72 0.0 216 0 | 0.34 0.18 35.00 0.01
2 1.85e+06 5578.46 | 2036.09 0.0 381 0 | 0.34 0.18 34.08 0.01
2 1.86e+06 5578.46 | 704.63 0.0 135 0 | 0.34 0.18 32.72 0.01
2 1.86e+06 5578.46 | 5437.36 0.0 1000 0 | 0.33 0.18 35.17 0.01
2 1.87e+06 5578.46 | 1882.41 0.0 352 0 | 0.34 0.18 33.29 0.01
2 1.87e+06 5578.46 | 2585.14 0.0 453 0 | 0.34 0.18 34.44 0.01
2 1.88e+06 5578.46 | 3676.13 0.0 674 0 | 0.34 0.18 33.99 0.01
2 1.88e+06 5578.46 | 2395.74 0.0 438 0 | 0.34 0.18 34.04 0.01
2 1.89e+06 5578.46 | 1226.04 0.0 241 0 | 0.34 0.17 34.84 0.01
2 1.89e+06 5578.46 | 5255.36 0.0 1000 0 | 0.34 0.18 33.56 0.01
2 1.90e+06 5578.46 | 5571.49 0.0 1000 0 | 0.35 0.17 34.05 0.01
2 1.90e+06 5578.46 | 3593.36 0.0 716 0 | 0.34 0.18 33.59 0.01
2 1.91e+06 5578.46 | 5293.41 0.0 1000 0 | 0.35 0.18 34.38 0.01
2 1.91e+06 5578.46 | 4169.86 0.0 795 0 | 0.33 0.18 34.22 0.01
2 1.92e+06 5578.46 | 3631.33 0.0 647 0 | 0.34 0.17 34.96 0.01
2 1.92e+06 5578.46 | 5460.01 0.0 1000 0 | 0.35 0.17 34.32 0.01
2 1.93e+06 5578.46 | 5410.56 0.0 1000 0 | 0.35 0.17 33.34 0.01
2 1.93e+06 5578.46 | 5460.13 0.0 1000 0 | 0.34 0.17 33.90 0.01
2 1.94e+06 5578.46 | 2817.41 0.0 537 0 | 0.34 0.18 34.36 0.01
2 1.94e+06 5578.46 | 1858.92 0.0 339 0 | 0.35 0.17 34.96 0.01
2 1.95e+06 5578.46 | 2207.20 0.0 418 0 | 0.34 0.17 35.02 0.01
2 1.95e+06 5578.46 | 2759.04 0.0 523 0 | 0.35 0.17 35.04 0.01
2 1.96e+06 5578.46 | 5266.78 0.0 940 0 | 0.35 0.17 33.96 0.01
2 1.96e+06 5578.46 | 1092.09 0.0 203 0 | 0.34 0.18 33.64 0.01
2 1.97e+06 5578.46 | 2487.55 0.0 446 0 | 0.34 0.26 37.81 0.02
2 1.97e+06 5578.46 | 2313.96 0.0 420 0 | 0.34 0.23 40.44 0.01
2 1.98e+06 5606.16 |
2 1.98e+06 5606.16 | 5606.16 51.8 1000 0 | 0.32 0.21 38.85 0.01
2 1.98e+06 5606.16 | 3925.41 0.0 696 0 | 0.34 0.19 37.93 0.01
2 1.99e+06 5606.16 | 5475.95 0.0 1000 0 | 0.35 0.18 35.79 0.01
2 1.99e+06 5606.16 | 2794.34 0.0 516 0 | 0.36 0.19 34.80 0.01
2 2.00e+06 5606.16 | 5602.57 0.0 1000 0 | 0.35 0.17 34.41 0.01
2 2.00e+06 5606.16 | 5382.77 326.0 968 56 | 0.35 0.18 35.26 0.01
| UsedTime: 45183 | SavedDir: ./Humanoid-v3_ReliableSAC_2
| Learner: Save in ./Humanoid-v3_ReliableSAC_2
"""
else:
raise ValueError('env_name:', env_name)
args.learner_gpus = gpu_id
args.random_seed += gpu_id
if_check = 0
if if_check:
train_and_evaluate(args)
else:
train_and_evaluate_mp(args)
def demo_ddpg_h_term(gpu_id, drl_id, env_id): # 2022.04.04
env_name = ['Pendulum-v1',
'BipedalWalker-v3',
'Hopper-v2',
'Swimmer-v3',
'HalfCheetah-v3',
'Walker2d-v3',
'Humanoid-v3', ][env_id]
agent_class = [AgentDDPG, AgentDDPGHterm, AgentTD3,
AgentSAC, AgentReSAC, AgentReSACHterm, AgentReSACHtermK][drl_id]
# from elegantrl.train.config import get_gym_env_args
# env = gym.make(env_name)
# get_gym_env_args(env=env, if_print=True)
# exit()
if env_name in {'Pendulum-v0', 'Pendulum-v1'}:
from elegantrl.envs.CustomGymEnv import PendulumEnv
env = PendulumEnv(env_name, target_return=-500)
args = Arguments(agent_class, env)
args.reward_scale = 2 ** -1 # RewardRange: -1800 < -200 < -50 < 0
args.gamma = 0.95
args.target_step = args.max_step * 4
args.eval_times = 2 ** 5
"""
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
2 1.60e+03-1147.49 |-1147.49 179.2 200 0 | -2.61 0.90 0.55 1.00
2 5.84e+04 -121.61 | -121.61 59.0 200 0 | -0.81 0.33 -40.64 0.79
| UsedTime: 132 |
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
1 1.60e+03-1267.96 |-1267.96 329.7 200 0 | -2.67 0.88 0.56 1.00
1 8.48e+04 -171.79 | -182.24 63.3 200 0 | -0.30 0.32 -30.75 0.64
1 1.19e+05 -171.79 | -178.25 116.8 200 0 | -0.31 0.16 -22.52 0.43
1 1.34e+05 -164.56 | -164.56 99.1 200 0 | -0.31 0.15 -18.09 0.35
1 1.47e+05 -135.20 | -135.20 92.1 200 0 | -0.31 0.14 -15.65 0.29
| UsedTime: 783 |
"""
elif env_name == 'BipedalWalker-v3':
env_func = gym.make
env_args = {'env_num': 1,
'env_name': 'BipedalWalker-v3',
'max_step': 1600,
'state_dim': 24,
'action_dim': 4,
'if_discrete': False,
'target_return': 300,
'id': 'BipedalWalker-v3', }
args = Arguments(agent_class, env_func=env_func, env_args=env_args)
args.num_layer = 3
args.net_dim = 2 ** 8
args.batch_size = int(args.net_dim * 2)
args.worker_num = 2
args.target_step = args.max_step
args.repeat_times = 2 ** 0
args.reward_scale = 2 ** -1
args.learning_rate = 2 ** -15
args.clip_grad_norm = 1.0
args.gamma = 0.98
args.if_act_target = False
args.explore_noise_std = 0.06 # for Deterministic Policy Gradient Algorithms
args.lambda_action = 2 ** -4
args.h_term_drop_rate = 2 ** -2
args.h_term_lambda = 0 # todo
args.h_term_k_step = 8
args.h_term_update_gap = 2
args.eval_times = 2 ** 2
args.eval_gap = 2 ** 8
args.if_allow_break = False
args.break_step = int(2e6)
"""
| Arguments Remove cwd: ./BipedalWalker-v3_ReliableSAC_5
################################################################################
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
5 1.78e+03 -111.40 |
5 1.78e+03 -111.40 | -111.40 0.2 102 4 | -0.18 0.75 1.25 0.25
5 6.72e+04 -102.81 |
5 6.72e+04 -102.81 | -102.81 0.6 56 2 | -0.40 0.13 4.46 0.03
5 1.02e+05 -57.47 |
5 1.02e+05 -57.47 | -57.47 9.6 1600 0 | -0.15 0.41 -4.42 0.03
5 1.24e+05 -45.19 |
5 1.24e+05 -45.19 | -45.19 8.3 1600 0 | -0.04 0.46 -4.50 0.04
5 1.44e+05 -33.45 |
5 1.44e+05 -33.45 | -33.45 3.0 1600 0 | -0.40 0.26 -3.91 0.03
5 1.61e+05 -33.45 | -40.02 11.3 1600 0 | -0.03 0.13 -2.09 0.02
5 1.78e+05 -33.45 | -47.55 10.9 1600 0 | -0.37 0.14 0.28 0.02
5 1.96e+05 -33.45 | -94.23 0.5 147 5 | -0.11 0.11 -2.00 0.03
5 2.13e+05 108.48 |
5 2.13e+05 108.48 | 108.48 118.5 1248 566 | 0.05 0.12 -2.35 0.03
5 2.28e+05 108.48 | 54.40 123.4 1057 553 | -0.45 0.14 0.47 0.03
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5 2.41e+05 258.69 | 258.69 91.5 1371 283 | 0.06 0.13 1.60 0.04
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5 2.58e+05 299.87 | 299.87 0.9 1443 19 | 0.09 0.15 0.31 0.04
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5 2.98e+05 312.25 | 312.25 1.0 1186 16 | 0.22 0.13 5.49 0.04
| UsedTime: 1885 | SavedDir: ./BipedalWalker-v3_ReliableSAC_5
| Arguments Remove cwd: ./BipedalWalker-v3_ReliableSACHterm_6
################################################################################
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
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6 1.60e+03 -92.22 | -92.22 0.1 110 1 | -0.06 0.74 1.15 0.25
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6 6.50e+04 -31.14 | -31.14 1.7 1600 0 | -0.04 0.08 4.60 0.02
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6 2.60e+05 309.47 | 309.47 1.6 1455 33 | 0.07 0.18 1.84 0.04
| UsedTime: 1476 | SavedDir: ./BipedalWalker-v3_ReliableSACHterm_6
| Arguments Remove cwd: ./BipedalWalker-v3_ReSAC_2
################################################################################
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
2 7.12e+03 -102.89 |
2 7.12e+03 -102.89 | -102.89 5.3 147 18 | -0.06 0.77 0.78 0.25
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2 2.73e+05 -21.80 | -21.80 0.4 1600 0 | -0.02 0.06 17.16 0.13
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2 3.98e+05 -7.83 | -7.83 2.1 1600 0 | -0.02 0.04 9.75 0.06
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2 1.14e+06 48.00 | 48.00 76.8 1256 595 | -0.01 0.01 0.12 0.01
2 1.19e+06 48.00 | -16.25 0.0 912 0 | -0.04 0.01 0.12 0.01
2 1.24e+06 48.00 | -43.57 0.0 380 0 | 0.05 0.01 0.69 0.01
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2 1.29e+06 280.92 | 280.92 2.5 1506 49 | 0.08 0.01 1.06 0.01
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2 1.40e+06 299.49 | 299.49 1.8 1156 25 | 0.12 0.01 1.91 0.02
2 1.44e+06 299.49 | 298.65 0.0 1325 0 | 0.12 0.01 2.28 0.02
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2 1.49e+06 309.70 | 309.70 1.6 1267 65 | 0.11 0.01 2.61 0.02
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2 1.62e+06 318.15 | 318.15 0.5 1039 9 | 0.09 0.02 3.68 0.02
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2 1.66e+06 320.87 | 320.87 0.5 1003 12 | 0.15 0.02 3.89 0.02
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2 1.73e+06 322.08 | 322.08 0.6 994 4 | 0.13 0.02 4.14 0.02
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2 1.77e+06 322.80 | 322.80 0.6 960 17 | 0.16 0.02 4.35 0.02
2 1.80e+06 322.80 | 321.69 0.0 924 0 | 0.15 0.02 4.35 0.02
2 1.83e+06 322.80 | 263.38 110.4 830 175 | 0.14 0.02 4.70 0.02
2 1.86e+06 325.13 |
2 1.86e+06 325.13 | 325.13 0.5 899 7 | 0.17 0.02 4.91 0.02
2 1.89e+06 325.13 | 317.20 0.0 1415 0 | -0.03 0.04 12.38 0.03
2 1.92e+06 325.13 | -129.30 0.0 109 0 | 0.04 0.06 8.54 0.03
2 1.95e+06 325.13 | 322.35 0.0 912 0 | 0.11 0.03 6.01 0.03
2 1.99e+06 325.13 | 321.18 0.0 928 0 | 0.16 0.03 4.87 0.03
| UsedTime: 9499 | SavedDir: ./BipedalWalker-v3_ReSAC_2
"""
elif env_name == 'Hopper-v2':
env_func = gym.make
env_args = {
'env_num': 1,
'env_name': 'Hopper-v2',
'max_step': 1000,
'state_dim': 11,
'action_dim': 3,
'if_discrete': False,
'target_return': 3800.,
}
args = Arguments(agent_class, env_func=env_func, env_args=env_args)
args.num_layer = 3
args.net_dim = 2 ** 8
args.batch_size = int(args.net_dim * 1)
args.worker_num = 2
args.target_step = args.max_step
args.repeat_times = 2 ** -1
args.reward_scale = 2 ** -4
args.learning_rate = 2 ** -15
args.clip_grad_norm = 1.0
args.gamma = 0.99
args.if_act_target = False
args.explore_noise_std = 0.1 # for DPG
args.lambda_action = 2 ** -4
args.h_term_drop_rate = 2 ** -2
args.h_term_lambda = 2 ** -16
args.act_update_gap = 1
args.h_term_k_step = 8
args.h_term_update_gap = 2
args.eval_times = 2 ** 1
args.eval_gap = 2 ** 8
args.if_allow_break = False
args.break_step = int(2e6)
"""
;;; repeat_times 0.5
;;; explore_noise_std 0.06
| Arguments Remove cwd: ./Hopper-v2_DDPG_5
################################################################################
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
5 4.05e+03 31.31 |
5 4.05e+03 31.31 | 31.31 0.6 33 0 | 0.06 0.00 -0.15
5 2.60e+05 125.04 |
5 2.60e+05 125.04 | 125.04 36.8 72 19 | 0.11 0.05 -4.96
5 4.52e+05 287.91 |
5 4.52e+05 287.91 | 287.91 9.1 150 7 | 0.10 0.10 -15.62
5 6.04e+05 287.91 | 33.76 0.0 23 0 | 0.11 0.33 -29.86
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5 7.28e+05 943.68 | 943.68 2.5 1000 0 | 0.05 0.20 -36.74
5 8.39e+05 943.68 | 223.96 0.0 276 0 | 0.10 0.39 -32.80
5 9.36e+05 943.68 | 18.41 0.0 17 0 | 0.11 0.28 -47.11
5 1.02e+06 943.68 | 112.46 0.0 79 0 | 0.10 0.43 -44.61
5 1.11e+06 943.68 | 271.21 0.0 139 0 | 0.11 0.15 -43.29
5 1.19e+06 943.68 | 339.68 0.0 173 0 | 0.12 0.26 -44.58
5 1.26e+06 943.68 | 344.69 0.0 151 0 | 0.12 0.80 -68.53
5 1.33e+06 943.68 | 246.59 0.0 150 0 | 0.18 0.47 -63.54
5 1.39e+06 943.68 | 520.48 0.0 379 0 | 0.09 1.04 -69.88
5 1.46e+06 1515.81 |
5 1.46e+06 1515.81 | 1515.81 561.6 538 271 | 0.14 0.54 -59.63
5 1.53e+06 1515.81 | 287.81 0.0 119 0 | 0.17 0.54 -55.94
5 1.59e+06 1515.81 | 317.89 0.0 124 0 | 0.18 0.48 -54.38
5 1.65e+06 1515.81 | 777.02 0.0 255 0 | 0.18 0.52 -53.06
5 1.70e+06 1515.81 | 260.43 0.0 135 0 | 0.13 0.37 -48.36
5 1.76e+06 1515.81 | 856.31 0.0 252 0 | 0.19 0.63 -47.88
5 1.82e+06 1515.81 | 1049.09 0.0 360 0 | 0.17 0.41 -48.26
5 1.87e+06 1515.81 | 1248.30 0.0 357 0 | 0.20 0.58 -53.84
5 1.92e+06 3040.54 |
5 1.92e+06 3040.54 | 3040.54 60.8 1000 0 | 0.19 0.25 -51.93
5 1.97e+06 3040.54 | 384.53 0.0 149 0 | 0.13 0.24 -47.11
| UsedTime: 2952 | SavedDir: ./Hopper-v2_DDPG_5
| Learner: Save in ./Hopper-v2_DDPG_5
;;; repeat_times 0.5
| Arguments Remove cwd: ./Hopper-v2_ReliableSAC_5
################################################################################
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
5 4.02e+03 22.57 |
5 4.02e+03 22.57 | 22.57 0.5 28 0 | 0.05 0.81 1.37 0.33
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5 1.93e+05 264.67 | 264.67 2.3 111 1 | 0.15 0.10 12.14 0.09
5 3.04e+05 419.28 |
5 3.04e+05 419.28 | 419.28 1.3 142 0 | 0.16 0.12 19.81 0.11
5 3.91e+05 679.15 |
5 3.91e+05 679.15 | 679.15 3.2 246 2 | 0.18 0.16 28.57 0.14
5 4.68e+05 2296.08 |
5 4.68e+05 2296.08 | 2296.08 23.0 1000 0 | 0.14 0.18 33.53 0.15
5 5.38e+05 2296.08 | 1975.77 0.0 1000 0 | 0.13 0.19 35.84 0.14
5 6.00e+05 2513.52 |
5 6.00e+05 2513.52 | 2513.52 2.8 1000 0 | 0.17 0.18 39.30 0.13
5 6.51e+05 2627.30 |
5 6.51e+05 2627.30 | 2627.30 0.6 1000 0 | 0.16 0.17 40.20 0.12
5 7.00e+05 2627.30 | 2565.19 0.0 1000 0 | 0.16 0.15 40.18 0.11
5 7.44e+05 2820.52 |
5 7.44e+05 2820.52 | 2820.52 1.8 1000 0 | 0.17 0.15 40.12 0.09
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5 8.69e+05 2936.57 | 2936.57 2.1 1000 0 | 0.18 0.11 37.18 0.07
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5 9.05e+05 3017.49 | 3017.49 1.2 1000 0 | 0.19 0.10 36.89 0.06
5 9.41e+05 3017.49 | 2869.90 0.0 1000 0 | 0.19 0.09 35.58 0.06
5 9.80e+05 3079.65 |
5 9.80e+05 3079.65 | 3079.65 2.1 1000 0 | 0.19 0.09 35.00 0.06
5 1.01e+06 3111.62 |
5 1.01e+06 3111.62 | 3111.62 1.2 1000 0 | 0.20 0.09 35.51 0.06
5 1.04e+06 3111.62 | 3102.43 0.0 1000 0 | 0.19 0.09 35.28 0.06
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5 1.08e+06 3195.77 | 3195.77 0.8 1000 0 | 0.20 0.08 35.27 0.06
5 1.10e+06 3204.82 |
5 1.10e+06 3204.82 | 3204.82 1.3 1000 0 | 0.20 0.08 35.29 0.05
5 1.13e+06 3227.59 |
5 1.13e+06 3227.59 | 3227.59 0.3 1000 0 | 0.20 0.08 34.81 0.05
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5 1.17e+06 3236.78 | 3236.78 1.1 1000 0 | 0.20 0.07 34.90 0.05
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5 1.19e+06 3251.62 | 3251.62 0.6 1000 0 | 0.20 0.07 34.88 0.05
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5 1.22e+06 3310.67 | 3310.67 1.2 1000 0 | 0.21 0.07 34.24 0.05
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5 1.28e+06 3312.09 | 3312.09 1.3 1000 0 | 0.20 0.07 33.99 0.05
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5 1.31e+06 3361.26 | 3361.26 1.3 1000 0 | 0.20 0.07 34.49 0.05
5 1.34e+06 3361.26 | 3264.82 0.0 1000 0 | 0.21 0.07 34.20 0.05
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| UsedTime: 5997 | SavedDir: ./Hopper-v2_ReliableSAC_5
| Learner: Save in ./Hopper-v2_ReliableSAC_5
| Arguments Remove cwd: ./Hopper-v2_ReliableSACHterm_6
################################################################################
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
6 4.04e+03 78.95 |
6 4.04e+03 78.95 | 78.95 3.6 108 4 | 0.09 0.76 0.85 0.33
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6 1.15e+05 198.10 | 198.10 1.9 90 1 | 0.28 0.63 29.79 0.23
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6 1.72e+05 889.93 | 889.93 4.0 314 1 | 0.28 0.82 45.62 0.17
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6 4.71e+05 1378.52 | 1378.52 0.1 1000 0 | 0.22 0.60 66.21 0.26
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6 5.41e+05 1649.15 | 1649.15 879.9 704 300 | 0.29 0.31 45.29 0.15
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6 7.27e+05 3082.43 | 3082.43 94.6 967 30 | 0.38 0.23 44.18 0.12
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6 9.62e+05 3082.43 | 3048.31 0.0 1000 0 | 0.38 0.18 46.31 0.12
6 9.71e+05 3082.43 | 3021.77 0.0 1000 0 | 0.39 0.18 45.73 0.12
| UsedTime: 6967 | SavedDir: ./Hopper-v2_ReliableSACHterm_6
"""
if env_name == 'Swimmer-v3':
from elegantrl.envs.CustomGymEnv import GymNormaEnv
env_func = GymNormaEnv # gym.make
# env_func = gym.make
env_args = {
'action_dim': 2,
'env_name': 'Swimmer-v3',
'env_num': 1,
'if_discrete': False,
'max_step': 1000,
'state_dim': 8,
'target_return': 360.0
}
args = Arguments(agent_class, env_func=env_func, env_args=env_args)
args.num_layer = 3
args.net_dim = 2 ** 8
args.batch_size = int(args.net_dim * 1)
args.worker_num = 4
args.target_step = args.max_step * 1
args.repeat_times = 2 ** -1
args.learning_rate = 2 ** -14
args.clip_grad_norm = 0.7
args.reward_scale = 2 ** -1.5
args.gamma = 0.9991
args.if_act_target = False
args.explore_noise_std = 0.1 # for DPG
'''H-term'''
args.h_term_drop_rate = 2 ** -2
args.h_term_lambda = 2 ** -3
args.h_term_k_step = 16
args.save_gap = 2 ** 6
args.eval_gap = 2 ** 8
args.eval_times = 2 ** 1
# args.break_step = int(2e6)
args.if_allow_break = False
"""
################################################################################
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
1 4.00e+03 -15.39 |
1 4.00e+03 -15.39 | -15.39 5.5 1000 0 | -0.00 0.09 0.88 0.50
1 1.86e+05 17.22 |
1 1.86e+05 17.22 | 17.22 14.5 1000 0 | 0.01 0.02 28.14 0.18
1 2.82e+05 17.22 | 2.89 0.0 1000 0 | 0.00 0.18 42.16 0.08
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1 3.56e+05 35.75 | 35.75 0.7 1000 0 | 0.01 0.22 49.82 0.06
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1 4.18e+05 63.38 | 63.38 0.3 1000 0 | 0.01 0.02 55.92 0.05
1 4.72e+05 63.38 | 34.66 0.0 1000 0 | 0.01 0.02 62.52 0.05
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1 9.78e+05 226.58 | 226.58 1.0 1000 0 | 0.04 0.01 70.76 0.03
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1 1.05e+06 242.39 | 242.39 1.3 1000 0 | 0.05 0.00 68.71 0.03
1 1.07e+06 242.39 | 240.50 0.0 1000 0 | 0.05 0.25 68.40 0.03
1 1.10e+06 242.39 | 235.77 0.0 1000 0 | 0.04 0.01 67.44 0.03
1 1.12e+06 242.39 | 222.76 0.0 1000 0 | 0.05 0.01 66.61 0.03
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1 1.18e+06 242.39 | 227.81 0.0 1000 0 | 0.05 0.00 67.16 0.03
1 1.21e+06 242.39 | 231.86 0.0 1000 0 | 0.05 0.00 66.92 0.03
1 1.23e+06 242.39 | 231.35 0.0 1000 0 | 0.05 0.00 66.66 0.03
1 1.25e+06 242.39 | 227.46 0.0 1000 0 | 0.05 0.00 66.08 0.03
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1 1.29e+06 242.39 | 229.63 0.0 1000 0 | 0.05 0.00 67.11 0.03
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1 1.39e+06 250.70 | 250.70 3.5 1000 0 | 0.05 0.00 70.63 0.04
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3 1.52e+06 255.28 | 92.90 0.0 1000 0 | 0.08 0.15 140.81 0.08
3 1.54e+06 255.28 | -8.49 0.0 1000 0 | 0.02 0.17 144.82 0.10
3 1.56e+06 255.28 | 18.62 0.0 1000 0 | 0.01 0.18 159.15 0.10
3 1.58e+06 255.28 | 12.88 0.0 1000 0 | 0.00 0.20 161.08 0.08
3 1.59e+06 255.28 | 249.60 0.0 1000 0 | 0.02 0.19 160.45 0.07
3 1.61e+06 255.28 | 245.90 0.0 1000 0 | 0.09 0.16 158.35 0.06
3 1.63e+06 255.28 | 253.69 0.0 1000 0 | 0.10 0.15 157.53 0.06
3 1.65e+06 256.24 |
3 1.65e+06 256.24 | 256.24 1.8 1000 0 | 0.10 0.17 154.70 0.06
3 1.66e+06 257.26 |
3 1.66e+06 257.26 | 257.26 1.0 1000 0 | 0.10 0.17 152.74 0.06
3 1.68e+06 261.95 |
3 1.68e+06 261.95 | 261.95 2.2 1000 0 | 0.10 0.16 149.32 0.06
3 1.70e+06 261.95 | 259.62 2.4 1000 0 | 0.10 0.17 150.72 0.06
3 1.71e+06 261.95 | 248.64 0.0 1000 0 | 0.10 0.15 148.57 0.06
3 1.73e+06 261.95 | 249.29 0.0 1000 0 | 0.10 0.13 146.17 0.07
3 1.74e+06 261.95 | 249.37 0.0 1000 0 | 0.09 0.15 147.29 0.06
3 1.76e+06 261.95 | 245.88 0.0 1000 0 | 0.10 0.16 145.84 0.07
3 1.78e+06 261.95 | 261.27 0.0 1000 0 | 0.10 0.16 146.70 0.07
3 1.79e+06 261.95 | 259.66 0.0 1000 0 | 0.05 0.16 150.79 0.06
3 1.81e+06 261.95 | 260.88 0.0 1000 0 | 0.10 0.15 146.73 0.06
3 1.82e+06 261.95 | 242.13 0.0 1000 0 | 0.11 0.17 145.80 0.07
3 1.84e+06 261.95 | 257.71 0.0 1000 0 | 0.10 0.18 147.04 0.06
3 1.86e+06 261.95 | 260.06 0.0 1000 0 | 0.10 0.14 146.52 0.07
3 1.87e+06 261.95 | 245.67 0.0 1000 0 | 0.11 0.14 146.18 0.07
3 1.89e+06 261.95 | 237.52 0.0 1000 0 | 0.10 0.14 148.21 0.08
3 1.90e+06 261.95 | 259.79 0.0 1000 0 | 0.10 0.14 149.33 0.06
3 1.92e+06 261.95 | 258.17 0.0 1000 0 | 0.11 0.14 148.37 0.06
3 1.93e+06 261.95 | 253.84 0.0 1000 0 | 0.11 0.14 146.93 0.06
3 1.94e+06 261.95 | 254.08 0.0 1000 0 | 0.10 0.18 146.73 0.06
3 1.96e+06 261.95 | 251.79 0.0 1000 0 | 0.11 0.15 143.88 0.06
3 1.97e+06 261.95 | 253.61 0.0 1000 0 | 0.11 0.15 144.74 0.06
3 1.99e+06 261.95 | 261.72 0.0 1000 0 | 0.11 0.14 143.76 0.07
3 2.00e+06 263.24 |
3 2.00e+06 263.24 | 263.24 0.5 1000 0 | 0.09 0.16 147.80 0.07
3 2.01e+06 263.24 | 249.24 0.0 1000 0 | 0.10 0.17 150.97 0.07
3 2.03e+06 270.97 |
3 2.03e+06 270.97 | 270.97 0.4 1000 0 | 0.11 0.14 149.13 0.06
3 2.04e+06 272.27 |
3 2.04e+06 272.27 | 272.27 0.4 1000 0 | 0.11 0.15 147.54 0.06
3 2.06e+06 279.06 |
3 2.06e+06 279.06 | 279.06 1.4 1000 0 | 0.11 0.15 146.70 0.06
3 2.07e+06 279.06 | 262.20 0.0 1000 0 | 0.11 0.15 146.47 0.06
3 2.08e+06 279.06 | 92.01 0.0 1000 0 | 0.10 0.16 145.97 0.08
3 2.10e+06 279.06 | 45.48 0.0 1000 0 | 0.04 0.16 150.03 0.08
3 2.11e+06 279.06 | 266.86 0.0 1000 0 | 0.05 0.15 149.27 0.06
3 2.12e+06 279.06 | 259.74 0.0 1000 0 | 0.10 0.17 148.94 0.06
3 2.14e+06 279.06 | 277.93 0.0 1000 0 | 0.11 0.17 148.45 0.06
3 2.15e+06 279.06 | 274.22 0.0 1000 0 | 0.11 0.17 147.41 0.06
3 2.17e+06 279.06 | 229.47 0.0 1000 0 | 0.11 0.13 149.58 0.08
3 2.18e+06 279.06 | 268.43 0.0 1000 0 | 0.11 0.15 148.77 0.06
3 2.19e+06 279.06 | 270.04 0.0 1000 0 | 0.11 0.15 147.16 0.06
3 2.21e+06 279.06 | 258.05 0.0 1000 0 | 0.10 0.14 147.61 0.07
3 2.22e+06 279.06 | 261.98 0.0 1000 0 | 0.11 0.17 150.39 0.07
3 2.24e+06 279.06 | 268.90 0.0 1000 0 | 0.11 0.19 149.27 0.07
3 2.25e+06 279.06 | 277.89 0.0 1000 0 | 0.11 0.17 150.75 0.06
3 2.26e+06 279.06 | 277.51 0.0 1000 0 | 0.11 0.15 149.34 0.06
3 2.28e+06 279.06 | 276.45 0.0 1000 0 | 0.11 0.16 148.45 0.06
3 2.29e+06 279.06 | 276.91 0.0 1000 0 | 0.11 0.16 146.36 0.06
3 2.31e+06 279.06 | 273.43 0.0 1000 0 | 0.11 0.15 147.01 0.06
3 2.32e+06 279.06 | 264.30 0.0 1000 0 | 0.10 0.17 147.23 0.06
3 2.33e+06 279.06 | 272.07 0.0 1000 0 | 0.10 0.15 148.60 0.06
3 2.35e+06 279.06 | 267.41 0.0 1000 0 | 0.11 0.15 148.22 0.06
3 2.36e+06 279.06 | 273.78 0.0 1000 0 | 0.11 0.19 148.15 0.06
3 2.38e+06 279.06 | 274.00 0.0 1000 0 | 0.10 0.15 148.18 0.06
3 2.39e+06 279.06 | 264.71 0.0 1000 0 | 0.11 0.16 149.14 0.07
3 2.40e+06 279.06 | 266.69 0.0 1000 0 | 0.06 0.16 151.73 0.07
3 2.42e+06 279.51 |
3 2.42e+06 279.51 | 279.51 1.6 1000 0 | 0.09 0.16 154.09 0.06
3 2.43e+06 280.29 |
3 2.43e+06 280.29 | 280.29 0.8 1000 0 | 0.11 0.17 153.12 0.06
3 2.45e+06 280.29 | 262.86 0.0 1000 0 | 0.11 0.17 153.20 0.06
3 2.46e+06 280.29 | 273.96 0.0 1000 0 | 0.10 0.18 152.18 0.06
3 2.47e+06 281.82 |
3 2.47e+06 281.82 | 281.82 0.2 1000 0 | 0.11 0.17 153.48 0.06
3 2.49e+06 281.82 | 263.43 0.0 1000 0 | 0.12 0.16 151.74 0.06
3 2.50e+06 281.82 | 260.68 0.0 1000 0 | 0.10 0.15 154.54 0.07
3 2.52e+06 281.82 | 268.88 0.0 1000 0 | 0.10 0.16 154.29 0.06
3 2.53e+06 281.82 | 267.59 0.0 1000 0 | 0.11 0.15 153.52 0.06
3 2.54e+06 281.82 | 278.41 0.0 1000 0 | 0.11 0.13 153.54 0.06
3 2.56e+06 281.82 | 272.29 0.0 1000 0 | 0.11 0.16 152.92 0.06
3 2.57e+06 281.82 | 267.83 0.0 1000 0 | 0.11 0.17 152.42 0.06
3 2.59e+06 281.82 | 263.96 0.0 1000 0 | 0.11 0.17 154.01 0.06
3 2.60e+06 281.82 | 280.84 0.0 1000 0 | 0.11 0.16 153.49 0.06
3 2.61e+06 287.28 |
3 2.61e+06 287.28 | 287.28 0.2 1000 0 | 0.11 0.15 152.73 0.06
3 3.50e+06 287.28 | 38.06 0.0 1000 0 | -0.01 0.27 230.10 0.10
3 3.51e+06 287.28 | 13.15 0.0 1000 0 | -0.00 0.23 230.06 0.08
3 3.52e+06 287.28 | 43.99 0.0 1000 0 | 0.02 0.23 231.44 0.10
3 3.54e+06 287.28 | -0.56 0.0 1000 0 | 0.01 0.25 238.56 0.13
3 3.55e+06 287.28 | 46.62 0.0 1000 0 | 0.04 0.22 234.65 0.07
3 3.57e+06 287.28 | 31.43 0.0 1000 0 | 0.01 0.26 236.88 0.10
3 3.58e+06 287.28 | 105.30 0.0 1000 0 | 0.04 0.23 231.16 0.06
3 3.59e+06 287.28 | 258.81 0.0 1000 0 | 0.00 0.23 224.03 0.06
3 3.61e+06 287.28 | 256.95 0.0 1000 0 | 0.10 0.25 215.33 0.06
3 3.62e+06 287.28 | 253.97 0.0 1000 0 | 0.10 0.21 209.44 0.06
3 3.64e+06 287.28 | 265.32 0.0 1000 0 | 0.11 0.22 204.07 0.06
3 3.65e+06 287.28 | 269.82 0.0 1000 0 | 0.10 0.20 197.73 0.06
3 3.66e+06 287.28 | 265.63 0.0 1000 0 | 0.11 0.22 192.48 0.06
3 3.68e+06 287.28 | 270.77 0.0 1000 0 | 0.11 0.25 189.75 0.06
3 3.69e+06 287.28 | 256.46 0.0 1000 0 | 0.10 0.19 187.02 0.06
3 3.71e+06 287.28 | 273.00 0.0 1000 0 | 0.10 0.19 182.82 0.06
| UsedTime: 52955 | SavedDir: ./Swimmer-v3_ReSAC_3
| Learner: Save in ./Swimmer-v3_ReSAC_3
"""
elif env_name == 'Ant-v3':
from elegantrl.envs.CustomGymEnv import AntEnv
env_func = AntEnv
env_args = {
'env_num': 1,
'env_name': 'Ant-v3',
'max_step': 1000,
'state_dim': 27, # original MuJoCo Ant state_dim is 111
'action_dim': 8,
'if_discrete': False,
'target_return': 6000.0,
}
args = Arguments(agent_class, env_func=env_func, env_args=env_args)
args.reward_scale = 2 ** -4
args.num_layer = 3
args.net_dim = 2 ** 8
args.batch_size = int(args.net_dim * 2)
args.worker_num = 2
args.target_step = args.max_step
if gpu_id == 1:
args.repeat_times = 2 ** -1
if gpu_id == 2:
args.repeat_times = 2 ** -0
args.reward_scale = 2 ** -4
args.learning_rate = 2 ** -15
args.clip_grad_norm = 1.0
args.gamma = 0.985
args.if_act_target = False
args.explore_noise_std = 0.1 # for DPG
'''H-term'''
args.h_term_drop_rate = 2 ** -2
args.h_term_lambda = 2 ** -3
args.h_term_update_gap = 1
args.h_term_k_step = 8
args.eval_gap = 2 ** 8
args.eval_times = 2 ** 1
args.break_step = int(4e6)
args.if_allow_break = False
elif env_name == 'HalfCheetah-v3':
env_func = gym.make
env_args = {
'env_num': 1,
'env_name': 'HalfCheetah-v3',
'max_step': 1000,
'state_dim': 17,
'action_dim': 6,
'if_discrete': False,
'target_return': 4800.0,
}
args = Arguments(agent_class, env_func=env_func, env_args=env_args)
args.num_layer = 3
args.net_dim = 2 ** 8
args.batch_size = int(args.net_dim * 2)
args.worker_num = 2
args.target_step = args.max_step
args.repeat_times = 2 ** 0
args.reward_scale = 2 ** -2
args.learning_rate = 2 ** -15
args.clip_grad_norm = 1.0
args.gamma = 0.99
args.if_act_target = False
args.explore_noise_std = 0.06 # for Deterministic Policy Gradient Algorithms
args.h_term_sample_rate = 2 ** -2
args.h_term_drop_rate = 2 ** -4
args.h_term_lambda = 2 ** -3
args.h_term_k_step = 8
args.h_term_update_gap = 1
args.eval_times = 2 ** 2
args.eval_gap = 2 ** 8
args.if_allow_break = False
args.break_step = int(2e6)
"""
| Arguments Remove cwd: ./HalfCheetah-v3_ReSACHtermK_3
################################################################################
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
3 4.00e+03 -1.39 |
3 4.00e+03 -1.39 | -1.39 0.5 1000 0 | -0.10 0.79 0.90 0.17
3 2.18e+05 -1.39 | -76.11 0.0 1000 0 | -0.05 0.08 22.69 0.08
3 3.18e+05 43.30 |
3 3.18e+05 43.30 | 43.30 1.2 1000 0 | -0.05 0.07 18.25 0.04
3 3.94e+05 125.56 |
3 3.94e+05 125.56 | 125.56 7.4 1000 0 | 0.02 0.06 10.85 0.02
3 4.58e+05 125.56 | 92.03 0.0 1000 0 | 0.03 0.07 8.03 0.02
3 5.14e+05 1987.69 |
3 5.14e+05 1987.69 | 1987.69 127.4 1000 0 | 0.37 0.09 11.54 0.03
3 5.66e+05 3067.60 |
3 5.66e+05 3067.60 | 3067.60 111.1 1000 0 | 0.56 0.12 20.94 0.05
3 6.14e+05 3067.60 | 3047.10 0.0 1000 0 | 0.63 0.14 31.82 0.06
3 6.58e+05 3419.64 |
3 6.58e+05 3419.64 | 3419.64 196.4 1000 0 | 0.63 0.16 38.22 0.07
3 7.00e+05 4479.39 |
3 7.00e+05 4479.39 | 4479.39 128.4 1000 0 | 0.73 0.19 44.35 0.08
3 7.40e+05 4479.39 | 4374.80 0.0 1000 0 | 0.42 0.20 52.62 0.09
3 7.78e+05 4735.05 |
3 7.78e+05 4735.05 | 4735.05 52.2 1000 0 | 0.47 0.22 58.21 0.10
3 8.14e+05 4982.37 |
3 8.14e+05 4982.37 | 4982.37 95.9 1000 0 | 0.57 0.25 64.77 0.11
3 8.48e+05 4982.37 | 4972.69 78.8 1000 0 | 1.04 0.26 71.71 0.12
3 8.82e+05 5138.24 |
3 8.82e+05 5138.24 | 5138.24 59.6 1000 0 | 1.05 0.27 76.37 0.13
3 9.14e+05 5358.65 |
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| UsedTime: 18404 | SavedDir: ./HalfCheetah-v3_ReSACHtermK_3
| Learner: Save in ./HalfCheetah-v3_ReSACHtermK_3
| Arguments Remove cwd: ./HalfCheetah-v3_ReSACHtermK_3
################################################################################
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
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3 6.44e+05 458.66 | 458.66 454.0 1000 0 | 0.09 0.02 6.50 0.01
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| UsedTime: 28659 | SavedDir: ./HalfCheetah-v3_ReSACHtermK_3
"""
elif env_name == 'Walker2d-v3':
env_func = gym.make
env_args = {
'env_num': 1,
'env_name': 'Walker2d-v3',
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'target_return': 65536
}
args = Arguments(agent_class, env_func=env_func, env_args=env_args)
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args.break_step = int(2e6)
"""
| Arguments Remove cwd: ./Walker2d-v3_ReSAC_2
################################################################################
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
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2 4.02e+03 -18.04 | -18.04 0.1 86 0 | -0.01 0.79 0.82 0.17
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2 2.41e+05 88.29 | 88.29 12.8 164 22 | 0.08 0.71 22.65 0.08
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2 6.51e+05 321.31 | 321.31 29.7 226 7 | 0.08 1.08 57.19 0.11
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2 7.05e+05 388.19 | 388.19 20.8 244 16 | 0.05 0.53 33.81 0.07
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2 7.54e+05 512.89 | 512.89 24.3 486 20 | 0.10 0.32 20.92 0.04
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2 9.21e+05 1381.34 | 1381.34 530.7 608 226 | 0.13 0.08 11.06 0.02
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| UsedTime: 14981 | SavedDir: ./Walker2d-v3_ReSAC_2
| Learner: Save in ./Walker2d-v3_ReSAC_2
| Arguments Remove cwd: ./Walker2d-v3_ReSACHtermK_5
################################################################################
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
5 4.11e+03 322.61 |
5 4.11e+03 322.61 | 322.61 0.2 210 0 | 0.01 0.78 0.68 0.17
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5 1.82e+06 3773.58 | 3773.58 17.7 1000 0 | 0.21 0.09 22.29 0.03
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5 1.88e+06 3840.59 | 3840.59 64.2 1000 0 | 0.22 0.09 22.86 0.03
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5 1.94e+06 3911.90 | 3911.90 5.3 1000 0 | 0.23 0.10 23.03 0.03
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5 1.99e+06 3911.90 | 303.73 0.0 131 0 | 0.21 0.09 23.11 0.03
| UsedTime: 15361 | SavedDir: ./Walker2d-v3_ReSACHtermK_5
| Learner: Save in ./Walker2d-v3_ReSACHtermK_5
"""
elif env_name == 'Humanoid-v3':
from elegantrl.envs.CustomGymEnv import HumanoidEnv
env_func = HumanoidEnv
env_args = {
'env_num': 1,
'env_name': 'Humanoid-v3',
'max_step': 1000,
'state_dim': 376,
'action_dim': 17,
'if_discrete': False,
'target_return': 3000.,
}
args = Arguments(agent_class, env_func=env_func, env_args=env_args)
args.eval_times = 2 ** 2
args.reward_scale = 2 ** -2
args.max_memo = 2 ** 21
args.learning_rate = 2 ** -14
args.lambda_a_log_std = 2 ** -6
args.target_step = args.max_step
args.worker_num = 4
args.net_dim = 2 ** 9
args.batch_size = args.net_dim // 2
args.num_layer = 3
args.repeat_times = 2 ** 0
args.gamma = 0.96
args.if_act_target = False
import numpy as np
args.target_entropy = np.log(env_args['action_dim'])
args.if_allow_break = False
args.break_step = int(4e6)
"""
| Arguments Remove cwd: ./Humanoid-v3_ReliableSAC_3
################################################################################
ID Step maxR | avgR stdR avgS stdS | expR objC etc.
3 8.09e+03 176.45 |
3 8.09e+03 176.45 | 176.45 29.6 34 6 | 1.19 0.69 2.81 0.06
3 1.47e+05 216.06 |
3 1.47e+05 216.06 | 216.06 12.1 41 2 | 1.27 0.79 32.29 0.03
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3 2.25e+05 289.98 | 289.98 13.7 56 2 | 1.34 0.68 31.95 0.01
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3 2.83e+05 316.69 | 316.69 17.4 58 3 | 1.34 0.45 27.33 0.01
3 3.28e+05 316.69 | 287.80 0.0 57 0 | 1.28 0.33 24.88 0.01
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3 3.70e+05 379.81 | 379.81 36.3 71 7 | 1.31 0.29 24.75 0.01
3 4.07e+05 379.81 | 209.17 0.0 41 0 | 1.35 0.26 25.31 0.01
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3 4.74e+05 379.81 | 374.84 36.5 67 6 | 1.34 0.22 25.21 0.01
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3 5.03e+05 525.94 | 525.94 41.6 100 11 | 1.36 0.21 25.63 0.01
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3 6.62e+05 551.04 | 551.04 83.8 98 16 | 1.39 0.18 26.49 0.01
3 6.83e+05 551.04 | 397.43 0.0 70 0 | 1.36 0.18 27.22 0.01
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3 7.04e+05 745.68 | 745.68 106.0 134 15 | 1.35 0.17 26.33 0.01
3 7.25e+05 745.68 | 509.76 0.0 89 0 | 1.42 0.17 26.93 0.01
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3 8.12e+05 745.68 | 492.97 0.0 87 0 | 1.41 0.18 29.00 0.01
3 8.34e+05 801.10 |
3 8.34e+05 801.10 | 801.10 244.9 146 39 | 1.43 0.18 28.95 0.01
3 8.51e+05 801.10 | 522.10 0.0 93 0 | 1.42 0.18 28.90 0.01
3 8.69e+05 801.10 | 620.43 0.0 105 0 | 1.44 0.18 29.90 0.01
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3 8.85e+05 829.16 | 829.16 109.8 152 30 | 1.42 0.17 29.57 0.01
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3 9.20e+05 1018.17 | 1018.17 329.5 174 53 | 1.43 0.17 30.46 0.01
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3 9.73e+05 1208.41 | 1208.41 378.3 204 57 | 1.48 0.17 29.71 0.01
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3 1.02e+06 2111.40 | 2111.40 513.4 344 77 | 1.50 0.18 30.26 0.01
3 1.04e+06 2961.21 |
3 1.04e+06 2961.21 | 2961.21 1907.8 467 300 | 1.49 0.17 31.73 0.01
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3 1.13e+06 2961.21 | 822.65 0.0 125 0 | 1.56 0.17 32.47 0.02
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3 1.16e+06 2961.21 | 1995.99 0.0 317 0 | 1.58 0.17 32.54 0.02
3 1.17e+06 2961.21 | 804.38 0.0 128 0 | 1.59 0.18 33.59 0.02
3 1.19e+06 2961.21 | 1058.70 0.0 169 0 | 1.58 0.18 32.22 0.02
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3 1.24e+06 4273.43 |
3 1.24e+06 4273.43 | 4273.43 1977.1 643 289 | 1.63 0.17 33.10 0.02
3 1.26e+06 4273.43 | 304.42 0.0 53 0 | 1.63 0.18 33.53 0.02
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3 1.33e+06 4969.29 |
3 1.33e+06 4969.29 | 4969.29 2784.2 712 393 | 1.72 0.18 34.51 0.02
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3 2.63e+06 9400.97 | 389.13 0.0 58 0 | 2.29 0.19 47.63 0.02
3 2.64e+06 9400.97 | 365.81 0.0 54 0 | 2.16 0.20 48.71 0.02
3 2.65e+06 9400.97 | 3056.22 0.0 328 0 | 2.31 0.20 48.48 0.02
3 2.66e+06 9400.97 | 889.49 0.0 111 0 | 2.08 0.19 48.70 0.02
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| UsedTime: 49475 | SavedDir: ./Humanoid-v3_ReliableSAC_3
| Learner: Save in ./Humanoid-v3_ReliableSAC_3
"""
else:
raise ValueError('env_name:', env_name)
args.learner_gpus = gpu_id
args.random_seed += gpu_id + 194355
if_check = 0
if if_check:
train_and_evaluate(args)
else:
train_and_evaluate_mp(args)
if __name__ == '__main__':
GPU_ID = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 0 # >=0 means GPU ID, -1 means CPU
DRL_ID = int(sys.argv[2]) if len(sys.argv) > 2 else 1
ENV_ID = int(sys.argv[3]) if len(sys.argv) > 3 else 0
demo_ddpg_h_term(GPU_ID, DRL_ID, ENV_ID)
>>>>>>> dev2
| 66.38792
| 93
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py
|
Python
|
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|
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|
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"bzip2-1.0.6"
] | null | null | null |
fbx/lib/Python27_x64/py3.py
|
whaison/Python27
|
34f9e581a38540d1649cf51f7fa8eda38615daf1
|
[
"bzip2-1.0.6"
] | null | null | null |
fbx/lib/Python27_x64/py3.py
|
whaison/Python27
|
34f9e581a38540d1649cf51f7fa8eda38615daf1
|
[
"bzip2-1.0.6"
] | null | null | null |
from fbx import *
print('Hello world')
print("C:/Python27/fbx/lib/Python27_x64/")
print("OK__?")
| 19.4
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| 78
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py
|
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|
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|
2022-03-14T19:09:34.000Z
|
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|
dhodovsk/leapp
|
bcd6580a19dabd132b3da8bcf2ed61fa8864ef18
|
[
"Apache-2.0"
] | 373
|
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|
2022-03-31T11:40:56.000Z
|
tests/data/leapp-rerun-tests-repos/ipu-rerun-repo/tags/firstboot.py
|
dhodovsk/leapp
|
bcd6580a19dabd132b3da8bcf2ed61fa8864ef18
|
[
"Apache-2.0"
] | 27
|
2018-11-26T17:14:15.000Z
|
2022-03-10T13:30:50.000Z
|
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class FirstBootTag(Tag):
name = 'first_boot'
| 13
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|
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|
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|
[
"MIT"
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cpy_deploy/boards.py
|
tammymakesthings/cpydeploy
|
3ced5a5a1fbfcaf3816874b2d9766c146c9d748e
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
cpy_deploy/boards.py
|
tammymakesthings/cpydeploy
|
3ced5a5a1fbfcaf3816874b2d9766c146c9d748e
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
class Boards:
def __init__(self):
self.description = "CPY_Deploy Board Definitions"
| 24
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py
|
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|
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|
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|
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|
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|
2022-03-29T06:33:59.000Z
|
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|
bryan-liu-nova/ZRXFork
|
f29578ea7e37bf3b6cea9180df7452dbdb6fd788
|
[
"Apache-2.0"
] | 1,873
|
2018-03-03T14:37:53.000Z
|
2021-06-26T03:02:12.000Z
|
python-packages/middlewares/test/__init__.py
|
bryan-liu-nova/ZRXFork
|
f29578ea7e37bf3b6cea9180df7452dbdb6fd788
|
[
"Apache-2.0"
] | 500
|
2018-03-03T20:39:43.000Z
|
2022-03-21T21:01:55.000Z
|
"""Tests of zero_x.middlewares."""
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py
|
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|
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|
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|
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|
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|
2015-12-19T00:38:46.000Z
|
guess/guess/guess_site/apps.py
|
PeteCoward/teach-python
|
2a63ece83151631ab4dcf868c361acdfe4e6c85f
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
guess/guess/guess_site/apps.py
|
PeteCoward/teach-python
|
2a63ece83151631ab4dcf868c361acdfe4e6c85f
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
from django.apps import AppConfig
class GuessSiteConfig(AppConfig):
name = 'guess_site'
| 15.666667
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| 232
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py
|
Python
|
Capitulo 1/78 - utf.py
|
mmmacedo/python
|
2e7d99021342a5c7c31fe644ff194b6a8fa88a88
|
[
"MIT"
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Capitulo 1/78 - utf.py
|
mmmacedo/python
|
2e7d99021342a5c7c31fe644ff194b6a8fa88a88
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
Capitulo 1/78 - utf.py
|
mmmacedo/python
|
2e7d99021342a5c7c31fe644ff194b6a8fa88a88
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
# -*- coding: utf-8 -*-
# A primeira linha informa ao interpretador Python que é utilizado a codifição UTF-8
# Dessa forma é possível utilizar caracteres especiais em comentários e no PRINT
print("Codificação UTF-8: ç ã é í")
| 38.666667
| 85
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88b6dce37cfe03d1dbe5fa4c09505de0ad95522e
| 189
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py
|
Python
|
avam/lr/lr1.py
|
vickykatoch/bk-deep-learn
|
7455b3f789522e10c1fedfbd1c0c99b225b1684d
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
avam/lr/lr1.py
|
vickykatoch/bk-deep-learn
|
7455b3f789522e10c1fedfbd1c0c99b225b1684d
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
avam/lr/lr1.py
|
vickykatoch/bk-deep-learn
|
7455b3f789522e10c1fedfbd1c0c99b225b1684d
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
from avam.utils.data_utils import load_dataset
import numpy as np
train_set_x_orig, train_set_y_orig, test_set_x_orig, test_set_y_orig, classes = load_dataset()
print(train_set_x_orig)
| 21
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if not s.islower():
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[
"Apache-2.0"
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"""Diagnostics plots that might be useful for fits that are not well behaved."""
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__all__ = [
"toy_counts_channel",
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[
"MIT"
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|
[
"Apache-2.0"
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carto/__init__.py
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007e621386eb86d904fefef3f518b1d5f1dc7fe6
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2022-03-09T03:35:52.000Z
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[
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"Apache-2.0"
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# -- coding : utf-8 --
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# @Author: Jianing Gou(goujianing19@mails.ucas.ac.cn)
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4ec88270334e9774252f5c1359c2037ed9e5e72b
|
[
"Apache-2.0"
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mmlado/animal_pairing
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4ec88270334e9774252f5c1359c2037ed9e5e72b
|
[
"Apache-2.0"
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|
2017-11-07T13:17:32.000Z
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from rest_framework import viewsets
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class AnimalView(viewsets.ModelViewSet):
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py
|
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[
"MIT"
] | null | null | null |
4_Backwoods_Forest/177-White_Rabbit/white_rabbit.py
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katitek/Code-Combat
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fbda1ac0ae4a2e2cbfce21492a2caec8098f1bef
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
4_Backwoods_Forest/177-White_Rabbit/white_rabbit.py
|
katitek/Code-Combat
|
fbda1ac0ae4a2e2cbfce21492a2caec8098f1bef
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
# You need Elemental codex 1+ to cast "Haste"
hero.cast("haste", hero)
hero.moveXY(14, 30)
hero.moveXY(20, 30)
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hero.moveXY(69, 15)
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# Character field ID when accessed: 0
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2019-10-31T19:47:22.000Z
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#
# Generated from FHIR 4.0.1-9346c8cc45 (http://hl7.org/fhir/StructureDefinition/ProductShelfLife) on 2020-02-03.
# 2020, SMART Health IT.
import sys
from dataclasses import dataclass, field
from typing import ClassVar, Optional, List
from .backboneelement import BackboneElement
from .codeableconcept import CodeableConcept
from .identifier import Identifier
from .quantity import Quantity
@dataclass
class ProductShelfLife(BackboneElement):
""" The shelf-life and storage information for a medicinal product item or
container can be described using this class.
"""
resource_type: ClassVar[str] = "ProductShelfLife"
identifier: Optional[Identifier] = None
type: CodeableConcept = None
period: Quantity = None
specialPrecautionsForStorage: Optional[List[CodeableConcept]] = None
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tests/test_utils.py
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shapiromatron/get_litter
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tests/test_utils.py
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|
from litter_getter.utils import get_author_short_text, normalize_author
class TestNormalizeAuthors:
def test_expected(self):
# test no initials
assert normalize_author("Smith") == "Smith"
assert normalize_author("Smith") == "Smith"
assert normalize_author("Smith, Kevin") == "Smith Kevin"
assert normalize_author("Smith, Kevin James") == "Smith Kevin James"
assert normalize_author("Smith, Kevin J.") == "Smith Kevin J"
# test no periods
assert normalize_author("Smith K") == "Smith K"
assert normalize_author("Smith, K") == "Smith K"
assert normalize_author("Smith KJ") == "Smith KJ"
assert normalize_author("Smith, KJ") == "Smith KJ"
assert normalize_author("Smith K J") == "Smith KJ"
assert normalize_author("Smith, K J") == "Smith KJ"
# test w/ periods
assert normalize_author("Smith K.") == "Smith K"
assert normalize_author("Smith, K.") == "Smith K"
assert normalize_author("Smith K.J.") == "Smith KJ"
assert normalize_author("Smith, K.J.") == "Smith KJ"
assert normalize_author("Smith K. J.") == "Smith KJ"
assert normalize_author("Smith, K. J.") == "Smith KJ"
# hyphenated
assert normalize_author("Smith-Hyphenated, Kevin") == "Smith-Hyphenated Kevin"
# unicode
assert normalize_author("Langkjær, Svend") == "Langkjær Svend"
assert normalize_author("Åmith K.") == "Åmith K"
assert normalize_author("Åmith Å. Å.") == "Åmith ÅÅ"
assert normalize_author("Åmith K.") == "Åmith K"
# not an author-like name
assert (
normalize_author("The National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine")
== "The National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine"
)
def test_edges(self):
assert normalize_author("") == ""
assert normalize_author("SKJ") == "SKJ"
def test_get_author_short_text():
# 0 test
assert get_author_short_text([]) == ""
# 1 test
assert get_author_short_text(["Smith J"]) == "Smith J"
# 2 test
assert get_author_short_text(["Smith J"] * 2) == "Smith J and Smith J"
# 3 test
assert get_author_short_text(["Smith J"] * 3) == "Smith J, Smith J, and Smith J"
# 4 test
assert get_author_short_text(["Smith J"] * 4) == "Smith J et al."
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[
"MIT"
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2021-12-19T16:01:49.000Z
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from successor.skaters.scalarskaters.scalarskaterfactory import scaler_skater_factory
def suc_tsa_p2_d0_q1(y,s,k,a=None,t=None,e=None,r=None):
return scaler_skater_factory(y=y,s=s,k=k,skater_name='tsa_p2_d0_q1',n_input=160)
SCALAR_TSA_SKATERS = [suc_tsa_p2_d0_q1]
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|
2019-04-16T19:50:27.000Z
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from main import Polski
class PolskiTest(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.polski = Polski()
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[
"MIT"
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2022-02-02T13:02:42.000Z
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def fetch_ID(url):
'''
Takes a video.dtu.dk link and returns the video ID.
TODO: This should make some assertions about the url.
'''
return '0_' + url.split('0_')[-1].split('/')[0]
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malib/algorithm/common/__init__.py
|
ReinholdM/play_football_with_human
|
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|
[
"MIT"
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"""
__init__.py
@Organization:
@Author: Ming Zhou
@Time: 4/22/21 5:28 PM
@Function:
"""
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"MIT"
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2022-03-31T23:05:29.000Z
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|
monshri/adversarial-robustness-toolbox
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|
[
"MIT"
] | 413
|
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|
2022-03-29T10:31:12.000Z
|
"""
STRIP estimators.
"""
from art.estimators.poison_mitigation.strip.strip import STRIPMixin
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|
sandbergsimon42/diamonds2
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[
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example-bots/python/test3r.py
|
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|
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|
[
"MIT"
] | null | null | null |
import os
import time
while (True):
os.system("pipenv run start --token 1ace84fa-f3c3-42f2-8a65-94837266f45e --board 1 --time-factor=1 --logic LowerRight")
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[
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|
2022-03-08T23:18:19.000Z
|
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|
cyaconiello/dndapi
|
7f4709f152ae820d17efea4da8671665fef01907
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
from django.contrib import admin
from characters.models import Character
# Register your models here.
admin.site.register(Character)
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|
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|
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|
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|
[
"MIT"
] | 28
|
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|
2021-06-08T15:49:41.000Z
|
tests/test_pydent/test_utils/__init__.py
|
aquariumbio/trident
|
d1712cae544103fb145e3171894e4b35141f6813
|
[
"MIT"
] | 2
|
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|
2021-09-14T10:29:07.000Z
|
"""Tests related to utilities."""
| 17
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| 1,370
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Python
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|
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|
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|
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|
pyckaxe/utils/cache/static_cache.py
|
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|
09ed0828d6660a233b827721454293579329991b
|
[
"MIT"
] | 5
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|
2018-07-11T03:15:05.000Z
|
pyckaxe/utils/cache/static_cache.py
|
Arcensoth/pyckaxe
|
09ed0828d6660a233b827721454293579329991b
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
from typing import Dict, Iterator, Mapping, MutableMapping, Optional, TypeVar
__all__ = ("StaticCache",)
KT = TypeVar("KT")
VT = TypeVar("VT")
# @implements Cache
class StaticCache(MutableMapping[KT, VT]):
"""
A cache with a pre-defined set of entries that never grows.
Pass a `Mapping` of keys -> values to populate the initial cache.
Passing nothing will result in an effective no-op cache. This can be used to
emulate the `Cache` protocol without ever actually caching anything.
Attributes
----------
_cache
The internal cache, using a dictionary.
"""
def __init__(self, cache: Optional[Mapping[KT, VT]] = None):
self._cache: Dict[KT, VT] = {k: v for k, v in cache.items()} if cache else {}
def __str__(self) -> str:
return f"<{self.__class__.__name__} with {len(self._cache)} items>"
# @implements MutableMapping
def __setitem__(self, key: KT, value: VT):
pass
# @implements MutableMapping
def __getitem__(self, key: KT) -> VT:
return self._cache[key]
# @implements MutableMapping
def __delitem__(self, key: KT):
del self._cache[key]
# @implements MutableMapping
def __len__(self) -> int:
return len(self._cache)
# @implements MutableMapping
def __iter__(self) -> Iterator[KT]:
return iter(self._cache)
| 26.862745
| 85
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| 321
|
py
|
Python
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|
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|
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|
[
"MIT"
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|
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|
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|
examples/sub_commands_named.py
|
shicholas/glacier
|
81f58c3632757d4fa7d7a944b335f4a99bfcaac5
|
[
"MIT"
] | 2
|
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|
2022-03-18T07:38:17.000Z
|
examples/sub_commands_named.py
|
shicholas/glacier
|
81f58c3632757d4fa7d7a944b335f4a99bfcaac5
|
[
"MIT"
] | 2
|
2020-12-22T03:14:26.000Z
|
2022-03-18T03:50:03.000Z
|
from glacier import glacier
def f1(name: str, verbose: bool = False) -> None:
pass
def f2(name: str, verbose: bool = False) -> None:
pass
def f3(name: str, verbose: bool = False) -> None:
pass
if __name__ == '__main__':
glacier({
'run': f1,
'build': f2,
'test': f3,
})
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| 31
|
py
|
Python
|
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|
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|
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|
[
"MIT"
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turtle/static/game/level2/prompt2.py
|
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|
6d06a10bb06ea2cf5148022c5098cf172352f800
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
turtle/static/game/level2/prompt2.py
|
ramimanna/turtle-playground
|
6d06a10bb06ea2cf5148022c5098cf172352f800
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
#Level 2!
def play_turn(p2):
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| 42
|
py
|
Python
|
securedrop_api/__init__.py
|
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|
ed60dd085c07352196b35c892ff70093408bf400
|
[
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"MIT"
] | null | null | null |
securedrop_api/__init__.py
|
heartsucker/python-securedrop-api
|
ed60dd085c07352196b35c892ff70093408bf400
|
[
"Apache-2.0",
"MIT"
] | null | null | null |
securedrop_api/__init__.py
|
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ed60dd085c07352196b35c892ff70093408bf400
|
[
"Apache-2.0",
"MIT"
] | null | null | null |
__version__ = '0.0.0'
API_V1 = 'api/v1/'
| 10.5
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|
FredLavoie/workout-tracker
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94e98b7facf44551002f7a403fb1ee414f8d48f7
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
from rest_framework import serializers
from .models import CustomUser
class AccountSerializer(serializers.ModelSerializer):
class Meta:
fields = ('id', 'username', 'date_joined')
model = CustomUser
| 31.142857
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|
[
"Apache-2.0"
] | 323
|
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2022-03-31T16:56:41.000Z
|
guild/tests/samples/projects/remote-status/sleep.py
|
msarahan/guildai
|
99bdd09683291dbc206b6dde1b327d47401d29eb
|
[
"Apache-2.0"
] | 68
|
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|
2022-02-24T17:22:04.000Z
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seconds = 1
time.sleep(seconds)
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[
"Apache-2.0"
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2022-02-15T23:44:44.000Z
|
test/test_instance_actions_audits_api.py
|
p-fruck/python-contabo
|
c3abd362a0b90783118f36bec0e557bdbe5a8f2c
|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
"""
Contabo API
The version of the OpenAPI document: 1.0.0
Contact: support@contabo.com
Generated by: https://openapi-generator.tech
"""
import unittest
import pfruck_contabo
from pfruck_contabo.api.instance_actions_audits_api import InstanceActionsAuditsApi # noqa: E501
class TestInstanceActionsAuditsApi(unittest.TestCase):
"""InstanceActionsAuditsApi unit test stubs"""
def setUp(self):
self.api = InstanceActionsAuditsApi() # noqa: E501
def tearDown(self):
pass
def test_retrieve_instances_actions_audits_list(self):
"""Test case for retrieve_instances_actions_audits_list
List history about your actions (audit) triggered via the API # noqa: E501
"""
pass
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
| 22.361111
| 97
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|
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|
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Utils/EnumTrainMethods.py
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|
[
"MIT"
] | null | null | null |
Utils/EnumTrainMethods.py
|
AndresOtero/TensorDecompositionMachineLearning
|
455f16b405ec9d031999b0ebf9c5a68d3c20b233
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
import Utils.TrainMethods as TM
TRAIN_VISION_METHOD = "TRAIN_VISION_METHOD"
TRAIN_TEXT_METHOD = "TRAIN_TEXT_METHOD"
TRAIN_TEXT_BINARY_METHOD = "TRAIN_TEXT_BINARY_METHOD"
TRAIN_METHODS = {TRAIN_VISION_METHOD: (TM.train_vision, TM.test_vision),
TRAIN_TEXT_METHOD: (TM.train_text, TM.test_text),
TRAIN_TEXT_BINARY_METHOD: (TM.train_text_binary, TM.test_text_binary)}
| 40
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| 101
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|
Python
|
students/k3342/laboratory_works/Kataeva_Veronika/laboratory_work_23/newspapers/newspapersapp/apps.py
|
KataevaVeronika/ITMO_ICT_WebProgramming_2020
|
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|
[
"MIT"
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|
KataevaVeronika/ITMO_ICT_WebProgramming_2020
|
d8cf1d0479519bbafd34d4678e9eda2eabaeb0cf
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
students/k3342/laboratory_works/Kataeva_Veronika/laboratory_work_23/newspapers/newspapersapp/apps.py
|
KataevaVeronika/ITMO_ICT_WebProgramming_2020
|
d8cf1d0479519bbafd34d4678e9eda2eabaeb0cf
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
from django.apps import AppConfig
class NewspapersappConfig(AppConfig):
name = 'newspapersapp'
| 16.833333
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| 8,395
|
py
|
Python
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
1fc5c07860542b89212f4c8ab807057d9a9206c7
|
[
"Apache-2.0"
] | 4
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|
2020-01-31T21:57:17.000Z
|
pysnmp-with-texts/S5-TCS-MIB.py
|
agustinhenze/mibs.snmplabs.com
|
1fc5c07860542b89212f4c8ab807057d9a9206c7
|
[
"Apache-2.0"
] | 10
|
2019-04-30T05:51:36.000Z
|
2022-02-16T03:33:41.000Z
|
#
# PySNMP MIB module S5-TCS-MIB (http://snmplabs.com/pysmi)
# ASN.1 source file:///Users/davwang4/Dev/mibs.snmplabs.com/asn1/S5-TCS-MIB
# Produced by pysmi-0.3.4 at Wed May 1 11:35:57 2019
# On host DAVWANG4-M-1475 platform Darwin version 18.5.0 by user davwang4
# Using Python version 3.7.3 (default, Mar 27 2019, 09:23:15)
#
OctetString, ObjectIdentifier, Integer = mibBuilder.importSymbols("ASN1", "OctetString", "ObjectIdentifier", "Integer")
NamedValues, = mibBuilder.importSymbols("ASN1-ENUMERATION", "NamedValues")
SingleValueConstraint, ConstraintsIntersection, ValueSizeConstraint, ValueRangeConstraint, ConstraintsUnion = mibBuilder.importSymbols("ASN1-REFINEMENT", "SingleValueConstraint", "ConstraintsIntersection", "ValueSizeConstraint", "ValueRangeConstraint", "ConstraintsUnion")
s5Tcs, = mibBuilder.importSymbols("S5-ROOT-MIB", "s5Tcs")
NotificationGroup, ModuleCompliance = mibBuilder.importSymbols("SNMPv2-CONF", "NotificationGroup", "ModuleCompliance")
ModuleIdentity, Counter64, NotificationType, Unsigned32, Gauge32, MibScalar, MibTable, MibTableRow, MibTableColumn, ObjectIdentity, MibIdentifier, Bits, Counter32, iso, TimeTicks, Integer32, IpAddress = mibBuilder.importSymbols("SNMPv2-SMI", "ModuleIdentity", "Counter64", "NotificationType", "Unsigned32", "Gauge32", "MibScalar", "MibTable", "MibTableRow", "MibTableColumn", "ObjectIdentity", "MibIdentifier", "Bits", "Counter32", "iso", "TimeTicks", "Integer32", "IpAddress")
TextualConvention, DisplayString = mibBuilder.importSymbols("SNMPv2-TC", "TextualConvention", "DisplayString")
s5TcsMib = ModuleIdentity((1, 3, 6, 1, 4, 1, 45, 1, 6, 17, 0))
s5TcsMib.setRevisions(('2013-10-10 00:00', '2004-07-20 00:00',))
if getattr(mibBuilder, 'version', (0, 0, 0)) > (4, 4, 0):
if mibBuilder.loadTexts: s5TcsMib.setRevisionsDescriptions(('Version 114: Add Integer32 to IMPORTS.', 'Version 113: Conversion to SMIv2',))
if mibBuilder.loadTexts: s5TcsMib.setLastUpdated('201310100000Z')
if mibBuilder.loadTexts: s5TcsMib.setOrganization('Nortel Networks')
if mibBuilder.loadTexts: s5TcsMib.setContactInfo('Nortel Networks')
if mibBuilder.loadTexts: s5TcsMib.setDescription("5000 Common Textual Conventions MIB Copyright 1993-2004 Nortel Networks, Inc. All rights reserved. This Nortel Networks SNMP Management Information Base Specification (Specification) embodies Nortel Networks' confidential and proprietary intellectual property. Nortel Networks retains all title and ownership in the Specification, including any revisions. This Specification is supplied 'AS IS,' and Nortel Networks makes no warranty, either express or implied, as to the use, operation, condition, or performance of the Specification.")
class IpxAddress(TextualConvention, OctetString):
description = "A textual convention for IPX addresses. The first four bytes are the network number in 'network order'. The last 6 bytes are the MAC address."
status = 'current'
subtypeSpec = OctetString.subtypeSpec + ValueSizeConstraint(10, 10)
fixedLength = 10
class TimeIntervalHrd(TextualConvention, Integer32):
description = 'A textual convention for a period of time measured in units of 0.01 seconds.'
status = 'current'
class TimeIntervalSec(TextualConvention, Integer32):
description = 'A textual convention for a period of time measured in units of seconds.'
status = 'current'
class SrcIndx(TextualConvention, Integer32):
description = "A textual convention for an Index of a 'source'. The values are encoded so that the same MIB object can be used to describe the same type of data, but from different sources. For the 5000 Chassis, this is encoded in the following base 10 fields: 1bbiii - identifies an interface on an NMM where 'bb' is the board index and 'iii' is the interface number. 2bbppp - identifies a connectivity port on a board where 'bb' is the board INDEX and 'ppp' is the port INDEX. 3bblll - identifies a local channel on a board where 'bb' is the board INDEX and 'll' is the local channel INDEX. 4bbccc - identifies a cluster on a board where 'bb' is the board INDEX and 'cc' is the cluster INDEX. 5bbfff - identifies a FPU on a board where 'bb' is the board INDEX, and 'fff' is the FPU INDEX. 6bbnnn - identifies host board backplane counters where 'bb' is the board INDEX, and 'nnn' is the segment INDEX. 7bbccc - identifies a NULL segment on a board where 'bb' is the board INDEX, and 'ccc' is the cluster INDEX. 8mmnnn - identifies a sum across all host board(s) connected to a given backplane segment where 'mm' is media type, and 'nnn' is the segment INDEX. (NOTE: This is currently only valid for Ethernet.)"
status = 'current'
subtypeSpec = Integer32.subtypeSpec + ValueRangeConstraint(1, 999999)
class MediaType(TextualConvention, Integer32):
description = 'A textual convention for Media types'
status = 'current'
subtypeSpec = Integer32.subtypeSpec + ConstraintsUnion(SingleValueConstraint(1, 2, 3, 4))
namedValues = NamedValues(("other", 1), ("eth", 2), ("tok", 3), ("fddi", 4))
class FddiBkNetMode(TextualConvention, Integer32):
description = 'The FDDI backplane mode.'
status = 'current'
subtypeSpec = Integer32.subtypeSpec + ConstraintsUnion(SingleValueConstraint(1, 2, 3, 4))
namedValues = NamedValues(("other", 1), ("thruLow", 2), ("thruHigh", 3), ("thruLowThruHigh", 4))
class BkNetId(TextualConvention, Integer32):
description = 'The backplane network ID. This is a numeric assignment made to a backplane channel, a piece of a divided backplane channel, or a grouping of several backplane channels (which is done for FDDI). The number (and values) of the backplane networks is determined by the setting of the channel divider(s) which split some or all the backplane channels into networks, and by grouping when allowed by the media (such as FDDI). Different media and backplane implementations may have a divider or not. Also, there may be different mappings of backplane network IDs to a divided (or undivided) backplane channel. Note to agent implementors - you must map the divided (or undivided) backplane channel to the numbering here based on the setting of the backplane channel divider(s), and/or the grouping of the channels for FDDI.'
status = 'current'
subtypeSpec = Integer32.subtypeSpec + ValueRangeConstraint(1, 255)
class BkChan(TextualConvention, Integer32):
description = 'The physical backplane channel identification. This does not change when a backplane is divided. A value of zero means no channel. Otherwise, the channels are numbered starting at one.'
status = 'current'
subtypeSpec = Integer32.subtypeSpec + ValueRangeConstraint(0, 255)
class LocChan(TextualConvention, Integer32):
description = 'The physical local channel identification. A value of zero means no channel. Otherwise, the channels are numbered starting at one.'
status = 'current'
subtypeSpec = Integer32.subtypeSpec + ValueRangeConstraint(0, 255)
class AttId(TextualConvention, Integer32):
description = 'The attachment ID. This is either a backplane network ID, a local channel, or as an indication of no backplane network attachment. Negative numbers are used to identify local channels on a board. Where used, the board must also be specified (or implied). A value of zero is used to indicate no (or null) attachment. Positive numbers are the backplane network IDs. The number (and values) of the backplane networks is determined by the setting of the channel divider(s) which split some or all the backplane channels into backplane networks, and by grouping when allowed by the media (such as FDDI). Different media and implementations may have a divider or not. Also, there may be different mappings of backplane network IDs to a divided (or undivided) backplane channel. Note to agent implementors - you must map the divided (or undivided) backplane channel to the numbering here based on the setting of the backplane channel divider(s), and/or the grouping of the channels for FDDI.'
status = 'current'
subtypeSpec = Integer32.subtypeSpec + ValueRangeConstraint(-255, 255)
mibBuilder.exportSymbols("S5-TCS-MIB", TimeIntervalSec=TimeIntervalSec, MediaType=MediaType, IpxAddress=IpxAddress, TimeIntervalHrd=TimeIntervalHrd, LocChan=LocChan, SrcIndx=SrcIndx, AttId=AttId, PYSNMP_MODULE_ID=s5TcsMib, s5TcsMib=s5TcsMib, BkNetId=BkNetId, FddiBkNetMode=FddiBkNetMode, BkChan=BkChan)
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STRING_3001_CHARS = (
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# UNUSED
from django.contrib.auth.tokens import PasswordResetTokenGenerator
from six import text_type
class TokenGenerator(PasswordResetTokenGenerator):
def _make_hash_value(self, appointment, timestamp):
return (text_type(appointment.volunteer)+text_type(appointment.pk)+text_type(timestamp))
# return (text_type(user.pk) + text_type(timestamp) + text_type(user.profile.email_confirmed))
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"MIT"
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# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
from keras.layers import Convolution1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense
from keras.models import Sequential
from nltk import word_tokenize
#from utils import ModelNotTrainedException
#import utils.kerasmodel_io as kerasio
from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors
import gensim
import pandas as pd
vecsize=300
nb_filters=1000
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classdict = {'FIXATION':['鳴く','ベルト','ベルト 鳴く','テンショナー','オート','オートテンショナ','ファン ベルト','ベルト 交換','ファン','チャージ パイプ','プーリー','交換','カーボン','冷却','チャージ','プーリ','セパレータ','パイプ','詰まる','スラッジ','吹き返す','申し出る','溜まる','アイ','ドラ','コンプレッサ','パイプ 交換','自走','エアコン','付着','プレッサー','点灯','圧','コンプレッサー','ドライヤ','タンク','ランプ','エア','よる','ホース','実施','無い','エアー','修理','だ','走行','異音','清掃','ドライヤー','解消','症状','ランプ 点灯','ユーザー','出張','ヘッド','assemble','assemble lubricate','assumed','assumed leaf','bush','bush deform','bush find','chalk','chalk powder','check road','complaint knock','deform','drove','drove normal','find leaf','front','front suspension','harden','harden result','heard','heard knock','hump','hump turn','knock noise','leaf','leaf spring','leave right','lubricate leaf','noise suspension','pass','powder','remove front','replace bush','road heard','rubber','spring','spring bush','spring plate','spring produce','spring rubber','spring rust','squeeze','squeeze noise','suspension','suspension フロント','test confirm','vehicle bring','vehicle pass','キシミ','キシミ 凸凹','これ キシミ','サスペンション 異音','だ 道路','チョーク','チョーク 粉','ノッキング つながる','ブッシュ 変形','リーフ ブッシュ','完全 乾燥','曲がる ノッキング','苦情 平坦','硬化','硬化 これ','左右 フロント','錆びる おる','潤滑剤','潤滑剤 する','組 ブッシュ','道','道 左右','凸凹','平坦','変形 つく','要因 推定','ところ','エンジン','始動','knock','leave','plate','produce','right','乾燥','組','不良','bring','turn','ノッキング','入庫','内部','ある','完全','漏れる','confirm','た 推定','つながる','曲がる','ない','リーフ スプリング','道路','変形','支店','ぬ','noise','result','ブッシュ','粉','lubricate','新品 交換','remove','異音 確認','使用 する','要因','normal','これ','する た','complaint','サスペンション','リーフ','オイル','road','rust','test','vehicle','工場','錆びる','車両','使用','です','不具合','check','ます','有る','replace','発生','た','レッカー','スプリング','いる','おる','推定','判断','find','為','苦情','左右','フロント','点検','新品','つく','なる','する','確認','assy'],
'LOOSE':['ショック','ボデー','duonic','エンジン','初期','変速','バルブ ボデー','トラブル','設定','クラッチ','クラッチ 交換','レンジ','対応','デュアル','症状','バルブ','不良','ドライヤ','制御','オイル','試運転','エア ドライヤー','排出','ランプ 点灯','ドライヤー','始動','シフト','プレッサー','車両','コンプレッサー','ギヤ','インジェクター','エアコン','停止','レッカー','エア','オルタネーター','有る','点滅','エアー','ベルト','作動','点灯','シリンダー','外れる','なる','プーリー','判断','キング','ユーザー','キー','チェーン','ランプ','ブレーキ','エンジン オイル','タイミング','後','エラー','ヘッドコウカン','過去','番号','続報','ブルー','ヘッド','始動 する','その','実施','管理','内部','支店','白煙','ところ','無い','レール','ファン ベルト','破損','シリンダ','入る','だ','ピストン','予定','工場','コード','回る','ぬ','ファン','添付','カバー','ライニング','異常','エキゾースト','音','水','インジェクター 交換','ポンプ','尿素','タイミング チェーン','上がる','整備','ある','ボルト','ベルト 交換','歴','です','異音 する','作業','リング','ドラ プーリー','調整','起動力','ステー','ハーネス','自家','プーリー ベアリング','クランク','取り外す','アイ ドラ','ベアリング 起動力','基','作業 要領','シュー','ステアリング ギヤ','バルブ 交換','ギヤ ボックス','モーター','サービス','交換','ミラー','バ','ユーザー 自家','岡山','ミラー ステー','燃費','データ','岡','東','写真','ます','警告','ガタ','時間','いる','引っかかる','抜ける','冷却','緊急','左','整備 工場','パイプ 交換','亀裂','スプリング 外れる','リターン スプリング','合戦','左 フロント','全輪','ハンドル 操作','要領','ボックス','脱落','コモン','不能','点検 実施','不具合','アイ','ふ','フロント','インジェクタ','ドラ','ダイアグ','漏れる','ハイ','調査','パン','良好','ベアリング','bearing','左 ミラー','上側','担当','外側','圧','責任者','クーラー','関連','運行','切る','切れる','アンカー','再現','ステアリング','現地','走行 エンジン','依頼','ショート','不具合 解消','出来る','確認 する','傷','seizure','バッテリ','attach','bearing seizure','シャフト コンロッド','詳細 添付','西村','大端','内線','しまう た','ステー 交換','ステー 折れる','ミラー assy','リトラクタ','格納','穴 部分','左 サイド','走行 左側','富士見','富士見 バス停','インジェクター シリンダー','中','ナット','た ところ','焼付く','せる','折損','修理','固着','する 事','結果','損傷','た','customer','バス停','前側','スプリング','原因','ハンドル','ない','焼き付く','左側','異音','する','当該','取付る','られる','発進','つく','assy','清掃','発生 する','お客様','メタル','次第','リンク','連絡','現在','リコール','出る','重い なる','摩耗','show','一報','火','不具合 要因','自動車','中央道','翌日','ターミナル','シート','金具','ダクト','ケース','写真 参照','脱落 する','詳細','事','おる','オルタネータ','欧州','中東','テスト','euro','固定','アフリカ','新品','accord','accord investigation','apparent','apparent remove','bearing show','carry','compaortment','connect break','conrod','conrod bearing','conrod replace','damage hole','damage milage','deterioration','dimentions','engine assy','engine attach','engine check','engine compaortment','fault carry','find excessive','find number','history engine','injector knock','injector test','isolate','isolate bearing','knock engine','leakage','leakage replace','loud','lubrication','lubrication エンジン','milage','noise come','part crankshaft','picture','picture エンジン','piston crack','problem poor','problem solve','related repair','replacement history','replacing','replacing engine','root','root cause','seem case','seizure attach','sheet','show trace','sign deterioration','strange loud','suspect injector','temsa','third','third engine','unknown damage','vehicle dimentions','vehicle milage','vehicle workshop','いたる','いたる おる','いる 模様','インジェクター 不良','エンジン ノッキング','エンジン ブロック','エンジン 損傷','エンジンassy交換を実施した','エンジンassy交換を実施した 最終','き','き 確認','ケース その他','こと ある','これ 短距離','コンロッド 損傷','ご確認 願う','ご見解','ご見解 開示','する 苦情','それ 関連性','た assy','た ベアリング不具合と考えられる','つく 回示','です 集計','ところ ピストン','ところ 不良','ない ディーラー','ない 含める','ノッキング 残る','フリー','フリー 時期','ベアリング 焼付る','ベアリング 他','ベアリング 大端','ベアリング不具合と考えられる','ます 事象','ます 他方','ます 要','ます 要否','マネージャ 以外','マネージャ 中東','メタル 損傷','メタル 同様','モデル エンジン','レポート','レポート 予定','以外','鉛','欧州 euro','欧州 法規','欧米','欧米 豪','加える euro','過大 だ','開く いる','関 追加','亀裂 大端','急増','急増 する','距離 コンロッド','傾向','結果 コンロッド','結果 よる','結果 潤滑','検証 頂く','原因 推定','現在 問い合わせ','現地 情報','現地 判定','降ろす た','豪','国内 他','最終','仕向ける','仕向ける 同様','事案 傾向','事象 euro','次第 連絡','社内','社内 調査','集計','集計 確認','潤滑','焼付く 情報','焼付く 跡','焼付く 不具合','焼付る','詳細 内容','情報 添付','情報 入手','状況等 不明','西村 内線','損傷 確認','他方','対応 当該','大きい 穴','担当 担当者','担当者 西村','短距離','短距離 不具合','著しい','著しい 損傷','長崎 temsa','同様 関連','導入 間もない','入庫 関連','入庫 自走','判定','品','品 情','不具合 含める','不能 インジェクタ','不明 損傷','不良 疑う','部位 クランク','部位 鉛','部分 異音','法規','類似 案件','assy 取り外す','assy 新品','アーム 折損','あおる','あおる れる','ある ミラー','ある 左','アンダー','アンダー ミラー','いる ミラー','いる 格納'],
'LEAKAGE':['シフト','エア','シリンダー','シフト シリンダー','復帰','ユニット','入る','ドージング','シリンダ','クラッチ','制御','不可','ドライヤー','エアー','水','assy','サプライ ユニット','過去','ギヤ','サプライ','レッカー','圧力','点滅','工場','低い','センサー','キー','点灯','尿素 水','尿素','だ','エンジン','停止','現在','ランプ','初期','なる','異音','搬入','変速','漏れる','ブレーキ','キング','燃料','判断','断線','です','作動','無い','予定','ランプ 点灯','ダイアグ','コード','その','解消','破損','内部','ぬ','ドージング ユニット','エンジン オイル','出張','車両','上がる','有る','ボルト','添付','試運転','イコライザー','エンジン 制御','対応','オイル','モジュール','ピストン','エアライン','カバー','部品','症状','ヘッド','シャフト','トランスミッション','交換','タンク','ところ','れる','グロー プラグ','glow','取り外す','リヤ','消費','plug','glow plug','ベベル','発生','ゲージ','現地','レベル','バルブ','出来る','整備','エアコン プレッサー','状態','バッテリー イコライザー','混入','ガタ','ベベル ギヤ','リング','不能','ない','運行','アクチュエーター','サービス','おる','バッテリー','short','実施','グリス','白濁','こと','浸入','インナー','ます','調査','腐食','抜ける','インジェクタ','左','エア ドライヤー','プラグ 交換','インナー ベアリング','グリース','ベルギヤ','ブースター','いる た','フロント','デフ','オイル 消費','オイル シール','水 浸入','ピストン リング','消費 大','入庫','タイヤ','抜き取る','ホイール','事','摩耗','脱着','写真','ショート する','た グロー','プラグ インジェクタ','際 グロー','松田','抜き取る 不可','乳化','ハンドル 切れる','オイル 水','booster','clutch booster','investigation find','ブースター エア','異常','ため','追加','右','不良','お客様','ナット','担当','固着','点灯 する','原因','circuit','グリース 交換','フロント 廻る','リテーナ','散発','散発 する','虫食う','不具合 同型車','タンザニア','タンザニア 向','苦情 無い','混入 白濁','時 リア','点検 デフ','中旬','デフ オイル','不具合','だ ある','修理','確認 する','警告','為','願う','フィールド','する れる','ポンプ','変色','defective','左右','た ところ','アウター','いる グリース','グリース 黒い','ゴー','ベアリング 交換','ベアリング 損傷','られる シール','リテーナ 腐食','右 ハブ','灰色','冠水','強い みる','見当たる','見当たる ない','洗車','虫食う 異常','低下 よる','胴','内面','発生 左右','判断 リテーナ','assy 組み付ける','pinion','おける デフ','シャシー 担当','シングル','た ユーザ','タイヤ 仕様','デフ 内部','ピニオン','フラッシュ','フラッシュ する','マネージャー マレーシア','マレーシア','マレーシア 不具合','リヤ アクスル','リヤ シングル','各国','間もない 車両','事 工場','車両 ある','状況 ご確認','世界','走行 不具合','多い 早期','頂く 当該','白濁 する','エア ドライヤ','ご確認','いる ため','黒い','同型車','生産','clutch','焼き付く','よる','音','確認','交換 する','component','低下','いたす','する た','対策','マネージャー','フロント ハブ','分解 点検','影響','リア','seal','向','サービス マネージャー','走行','抵抗','策定','対','切る','た 結果','推測','エアコン','下記','cause','られる','シール','もの','分解','措置','間もない','する フロント','在庫 ない','水 混入','白い','白色','変色 する','refill','つく 調査','た 上','組立る','アウター 異常ない','アウター 問題ない','アダプタ','アダプタ カバー','ある いける','いける','オイル 焼ける','カバー ない','カバー 検討','キャップ 外す','キャップ 内面','キャブ ゴー','キャリパ','キャリパ 損傷','キング 発生','グリース センター','グリース 乳化','グリース 白い','グリース 変色','グリス 白色','コロ','コロ 焼ける','ご依頼','ご依頼 ある','シール リップ','シール 不良','する 一部','センサー 損傷','センター ナット','その 時','た グリース','つく 解答','です ベアリング','です 佐川急便','ところ キャップ','ところ 左右','ない インナー','ない グリース','ない リテーナ','ない 高圧','ナックル','ナックル 防水','ナット 付着','ハブ インナー','ハブ キャップ','ハブ シール','ハブ 周り','ハブ 少量','ハブ 損傷','ハブ 脱着','ハブ 胴','ハブ 分解','ハブベアリングリテーナ','ひどい ハブ','ブレーキ キャリパ','ブレーキ ローター','フロント マン','フロント 右','ベアリング レース','ベアリング 周辺','ベアリング 焼きつく','ベアリング 付着','ベアリング 分解','ベアリング 本体','ベアリングリテーナ','ベアリングリテーナ 腐食','ペーパ','ペーパ 研磨','ホイール 損傷','ます この','ます 走行時フロント足回り付近から異音がするとの事で入場','ます 廃止','マン','よる ベアリング','よる 水','られる インナー','リップ','れる 車両','ローター','ローター 損傷','為 ベアリング','為 灰色','一部 水','一部 乳化','右側 インナー','運行 洗車','影響 強い','音 無い','解答','灰色 状況','該当 部品','確認 フロント','確認 ベアリング','確認 項目','冠','冠 水路','干渉 ホイール','干渉 走行','含む 冠水','結果 ハブ','研磨','交換 グリース','交換 車輌','交換 部材','考える 点検','左右 インナー','左右 する','左右 ハブ','左右 ハブベアリングリテーナ','左側 右側','錆付','錆付 状況','使用頻度','思案','試運転 結果','自体 損傷','実施 です','実施 防水','写真等','写真等 写真','取り付ける 思案','少々','少々 異音','焼きつく','焼ける いる','焼ける た','条件 天候','状況 ベアリング','状況 酷い','浸入 よる','浸入 為','水 確認','洗車 行く','洗車 状況','洗車機','洗車機 使用頻度','走行 関','走行 融雪','走行時フロント足回り付近から異音がするとの事で入場','走行中キャブ下より異音が発生するため点検依頼あり','走行中キャブ下より異音が発生するため点検依頼あり 今回','足回り ゴー','速度','速度 走行','対策 カバー','濁る','地区 当たり前','虫食う 確認','点検 ガタ','冬季','当たり前','同様 インナー','胴 グリース','内水 浸入','内面 塗布','乳化 する','乳化 変色','入れ替える 実施','廃止','白い 濁る'],
'OPEN':['車速','車速 センサー','スピード','メーター','センサー','センサ','センサー 交換','オイル','エラー','バルブ','する た','ユーザー','だ','車両','エンジン','なる','ギヤ','エア','ない','実施','点灯','漏れる','走行','ランプ','ます','交換','オイル レベル','その','不良','点検','制御','ところ','圧力','れる','確認','jabel','いる 走行','エア ブリ','エンド ユーザー','くださる これ','これら','これら jabel','ザー','ザー 交換','ザー 漏れる','ストック','ストック ヤード','する ブリーザー','する ブリーザユニット','その 不明','た キャンター','た 数','た 全て','ため この','つく オイル','ない 最近','ブリ','ブリーザ','ブリーザ ギヤ','ブリーザー オイル','ブリーザー バルブ','ブリーザユニット','ブリーザユニット 通る','ヤード','ユーザー トランスミッション','レベル 調整','圧力 発生','加える 同様','外見 損傷','距離 車両','交換 参照','港 保管','高い た','今 ところ','痕跡 確認','最近','際 ブリーザユニット','思える ない','指摘 オイル','車両 つく','充分','充分 機能','台','台 在庫','品質 不具合','保留中','保留中 車両','問題 港','輸入','輸入 する','漏れる 発見','在庫 おく','納車 点検','外見','今','港','思える','た','オイル 漏れる','加える','自走 する','漏れる ある','た この','この','通る','キャンター','報告 する','正常 だ','数','くださる','トランスミッション','ます ん','指摘','高い','ない 推定','ギヤ ボックス','レベル','ランプ 点灯','在庫','痕跡','苦情','走行 する','する いる','れる た','ある','ため','ん','解消','これ','問題','距離','苦情 ある','いる た','入庫','おく','た オイル','機能','保管','納車','全て','品質','発見','ボックス','不具合','発生','ない た','ダイアグ','不明','調整','報告','正常','点検 する','同様','自走','バルブ 交換','推定','エンド','ブリーザー','損傷','する','する れる','参照','いる','つく','際','NA'],
'WEAR':['鳴る','ギヤ 鳴る','ギヤ','抜き取る','トランスミッション','リンク','鉄粉','オイル','ミッション','シンクロ','エンジン','試運転','ターボ','変速','内部','予定','解消','インタークーラー','シフト','不良','インテーク','チャージャー','クラッチ','ガタ','大','ぬ','する た','始動','出る','ユーザー','assy','車両','シャフト','だ','為','エレメント','発生','有る','判断','レッカー','マフラー','交換','白煙','おる','工場','ゲージ','停止','た','パイプ','確認','異音','れる','する','走行','実施','不具合','入庫','エンジン オイル','漏れる','ます','ない','点検','ある','支店','清掃','いる','その','NA'],
'DETERIORATION':['担当','サービス','synchronizer','gear','分解','マネージャー','ring','願う','wear','案件','シンクロ','シンクロナイザー','情報','アフリカ','欧州','中東','ます サービス','damage','です','ギア','つく','市場','合計','部品','願う ます','摩耗','part','点検','エンジン','当該','調査','交換','シフト','する いる','破損','関連','確認 する','おる','ない','ところ','ます','異音','する た','ギヤ','だ','始動','additive','august','crack vehicle','detail','detail inspection','detariorated','euro 燃料','feed','filter fill','find detariorated','find feed','frange','fuel additive','investigation 欧州','lack weatherproof','mfte 送付','performance 燃料','produce august','pump available','pump frange','start check','tank feed','water tank','weatherproof','year フランジ部の耐候性不足','イタリア','イタリア dealer','シャシ 状態','た フィード','ため 亀裂','です 在庫','フィード','フィード ポンプ','フィルタ 新品','フランジ 亀裂','フランジ部の耐候性不足','ポンプ フランジ','ポンプ 送付','案件 燃料','雨水 タンク','可能 replace','期間 キャブ','亀裂 詳細','亀裂 報告','見つかる 燃料','佐藤','在庫 期間','在庫 車両','始動 不可','資料 記載','充填 する','担当者 佐藤','調査 指示','添加','燃料 フィード','燃料 添加','燃料 劣化','部位 添付','類似 報告','劣化','不具合','produce','complain engine','mfte','pump','生産 車両','fill','start','雨水','納車 点検','lack','crack','水 混入','inspection','year','fuel tank','タンク 燃料','浸入 する','シャシ','た 推定','見つかる','マネージャ 欧州','可能','判断','available','performance','充填','euro','指示','見つける た','送付','類似','water','資料','在庫','判断 する','ます 不具合','お願い する','浸入','記載','車両','見つける','fuel','詳細','期間','発生','filter','ある ます','フィルタ','dealer','investigation','担当者','マネージャ','tank','部位','納車','フランジ','中東 アフリカ','する ない','キャブ','vehicle','check','お願い','報告','complain','replace','生産','する ます','燃料','燃料 タンク','ポンプ','engine','推定','find','点検 する','エンジン 始動','新品','混入','する','ある','交換 する','状態','亀裂','添付','ため','不可','タンク','た','いる','確認','不良','水','NA'],
'DEFORMATION':['ボルト','抜ける','作業','インジェクター','ショート','ヘッド','固着','う','インジェクタ','折損','インジェクター 交換','ねじ山','シリンダ','ホース','ナット','リターン','ハブ','ロック','シリンダー','修正','戻る','ホース 抜ける','アクスル','クランプ','為','ロック ナット','燃料 漏れる','緩める','だ','ハブ ロック','リターン ホース','現在','ホーシング','バルブ','登録','アンカー','車両','ネジ山','有る','登録 改修','始動','リヤ','コード','改修','エラー','管理 番号','する ます','続報 です','組み付ける','アンカー スプリング','た','損傷','燃料','加工','緩む','ギヤ','リレー バルブ','車検','連絡','スプリング','軸','点検','リレー','なる','いる た','写真','する た','漏れる','れる','レッカー','添付','下がる','状態','左','漏れる 点検','分解','ハウジング','整備','確認','無い','エア 漏れる','エア','後','対象','ます','部品','取り外す','ユーザー','おる','ある','ブレーキ リレー','当該','調査','その','です','する いる','移動','ぬ','assy','納車','様子','入る','いる','する','キャリア','スペア','スペア タイヤ','エア メーター','エア 圧','エア 洩れ','た 新車','リーク','レット','レット ゾーン','移動 する','移動 際','乗り込む','新車 納車','中々','排出 ポート','満タン','ポート','新車','走行','交換 不具合','番号','エアライン','置く','圧 低下','いく','する てる','外部','不良','エンジン','症状','脱落','管理','ダイアグ','ランプ 点灯','ゾーン','ある 交通','お台場','お預かり する','キャリア ギヤ','た 意識','タイヤ キャリア','タイヤ スペア','タイヤ ブレーキ','タイヤ 乗り上げる','タイヤ 脱落','タイヤ 踏みつける','とる','とる れる','トンネル','トンネル お台場','トンネル トンネル','意識','加藤','加藤 走行','外れる た','外れる 広島県','確認 スペア','丸み','丸み タイヤ','救急車','携帯','携帯 動画','原因 スペア','現場 端羽','交通 事故','広島県','高い 事','国道 上り','撮影 現在','事故 ユーザー','事故 可能性','社長 聞き取る','車両 スペア','手前 リヤ','初見','初見 事故','乗務 救急車','城南島','城南島 走行','状態 入庫','正午','正午 臨海','青海','静止','静止 写真','走行 スペア','続く','大野','端羽','当初','当初 意識','踏みつける','踏みつける 事故','道路 青海','廿日市市','廿日市市 大野','入り口 交通','入院','入院 事故','発生 続く','病院','病院 搬送','品川 営業','品川 工場','無い スペア','戻る 現在','様子 警察','溶接 部位','臨海','駐車場','パーキング','続報','事','洩れ','止める','各部','漏れる 確認','制御','ない','原因','入り口','ある その','不明 です','営業','撮影','社長','乗り上げる','多い ため','動画','搬送','ランプ','排気','点灯','品川','交通','警察','乗務','お預かり','至る た','ブレーキ','解消 する','です た','現場','できる た','接続','た 時','てる','道路','エラー コード','ます ん','聞き取る','不具合','箇所','修理','多い','手前','警告','実施','高い','国道','事故','至る','上り','メーター','可能性','不具合 解消','ため','使用','ん','ところ','入庫','際','依頼','いる ます','解消','部位','交換','タイヤ','圧','時','点検 する','当該 車両','支店','バルブ 交換','工場','できる','発生 する','停車','溶接','外れる','低下','せる','不明','排出','フロント'],
'SOFTWAREERROR':['センサー','センサー 交換','値','点灯','オイル','尿素','ランプ','強制','いる','エラー','assy','清掃','発生','始動','再生','ランプ 点灯','有る','工場','ぬ','為','シフト','なる','ユーザー','判断','ギヤ','インジェクター','識別','現在','です','ブレーキ','ポンプ','する た','異音','燃料','ダイアグ','学習','制御','シリンダー','変速','初期','だ','予定','車両','内部','番号','差圧','続報','エンジン','識別 センサー','flow','支店','点滅','エアフロ','エア','その','後','無い','コード','添付','エンジン 制御','差圧 センサー','水 識別','破損','エンジン オイル','ない','キー','過去','始動 する','上がる','受信','消去','作業','入る','マフラー','繋ぐ','ユニット','部品','value','する','冷間時','復帰','交換','エンスト','対応','トラブル','ショック','ハーネス','た','手動','設定','レンジ','アクセル','回転','ところ','対象','パイプ','検出','インジェクター 交換','吹く','下記','トランスミッション','レベル','踏み込む','sensor','ターボ 交換','実施','入庫','確認','調査','異常','取り外す','する いる','原因','低い','苦情','結果','ドレン','クーラ','時間','出来る','整備','警告','ターボ','エレメント','システム','インター クーラ','修理','ミッション','出力','交換 する','手動 再生','発進','インジェクタ','走行','おる','こと','メーター','試運転','時','う','強制 再生','走行 エンジン','プレート','歴','当該','再生 実施','ある','補正','消灯','出る','脱着','モジュール','良好','運行','終了','解消','症状','customer','抵抗','発生 する','関連','踏む','find','書換える','追加','確認 する','開始','煤','目詰まり','セレクター','ぬ ダイアグ','回路 機能','変速 ショック','油温','翌朝','カキカエ','点検','スス','高い','よる','操作','続報 です','れる','コウキュウ','ガタ','点検 する','スプリング','同様','た ところ','られる','表示','データカクニン','連絡','アイドリング','尿素 水','onoff','onoff リセット','アリソン 代理店','いただく 一旦','お客様 車両','コード 確認','サービス データ','シナジー','シナジー サービス','ショック 大きい','する 制御','ところ 現在','メーン 遮断','ランプ 消灯','リプログラミング','リプログラミング 実施','運行 制御','株','株 蔵薗','故障 コード','再現 する','試運転 初期','遮断','上記 ユーザー','走行 油温','蔵薗','大きい 連絡','入る いる','発生 ダイアグ','発生 連絡','油温 センサー','油温 ランプ','翌朝 エンジン','アンバー 点灯','現在 不具合','た インジェクター','コネクタ','返却','ライン','エイト','メディ','replace','complain','際','大','パティ','レート','変化','書換える 実施','不明','点灯 する','対策','お客様','申し出る','出庫','ため','ダイアグ 点検','回路','依頼','温度 センサ','発生 ある','一旦 出庫','交換 パイプ','大 不具合','改善 する','注視','お預かり','現在 制御','設定 実施','くる','自走','制御 ランプ','ます た','だ ある','排出','合計','市場','rels','rels 機能','アリソン 点検','ある レルズ','ある 異常ない','ある 一旦','ある 金沢','ある 後日','いる うち','いる ミッション','オイル 温度','オイル 冷間時','おこなう','おこなう た','カプラ 接触','ギヤ 入れる','キャリブレーション','クリア する','コード 変速','サプライヤー アリソン','しばらく 走行','シフト セレクター','ショック ある','ショック 何度か','ショック 確認','ショック 軽減','ショック 少ない','ショック 発生','する ウォーニング','する ダイアグ','する 予定','セレクター ダイアグ','セレクター 使用','センサー 回路','センサー 単体','ソフトウエア','ソフトウエア 変更','た コネクタ','た 以前','た 改善','た 学習','た 間','た 信号','た 油','た 油温','ため ショック','つれる','つれる 変速','データ アリソン','データ 変更','ところ 故障','ところ 油温','トランスミッション サプライヤー','トリム スプリング','ない レベル','ない 変速','なくなる 安定','なる おる','なる 異常','なる 回答','なる 時','ぬ サービス','ぬ シフト','ぬ バラツキ','ハーネス 接続','バラツキ','フォロー です','ブレーキ 踏む','ブレーキ 離す','プログラム','プログラム 書換える','まつ','まつ た','メカニック 来社','ユーザー 整備','ヨコハマ','ヨコハマ テクノス','ランプ ソフトウエア','リコール 作業','れる 回答','レルズ','レンジ 停車','安定 する','依頼 症状','為 車両','異常 ウォーニング','異常ない 試運転','運行 通常','影響 不明','汚れる ある','温度 センサー','過去 オイル','回答 ある','確認 過去','感じる 事','機能 ある','機能 発生','帰宅','急激','急激 だ','経過 観察','現在 経過','後 運行','後 復帰','今 少ない','差し替える','差し替える キャリブレーション','再発 自走','再発 連絡','始動 制御','試運転 する','試運転 再発','事 キー','事 同日','時間 おく','自体 ニュートラル','実施 シフト','実施 筑豊','実施 発進','車庫 帰宅','書換える 改善','症例','症例 有','新車 入庫','制御 消える','製作所','製作所 アリソン','全段','全段 おく','走行 制御','待つ 発進','代理店 連絡','大きい オイル','担当者 路線','暖まる','暖まる くる','段 表示','筑豊','筑豊 製作所','中間 ある','停車 ギヤ','停車 ニュートラル','抵抗 異常','点検 中間','点灯 無い','点灯 油温','点灯 有無','内部 ハーネス','入庫 車両','入庫 症状','配線 コネクタ','発進 ショック','発生 オイル','発生 キー','発生 試運転','発生 歴'],
'POORPERFORMANCE':['ブレーキ','エキゾースト','ブレる','エンジン 制御','ある','再生','ぬ','作動','点灯','する た','為','現在','ランプ','オイル','センサー','過去','シフト','コード','レッカー','バルブ','無い','車両','なる','ユーザー','ランプ 点灯','クラッチ','清掃','燃料','工場','だ','assy','シリンダー','ギヤ','内部','エラー','解消','有る','交換','です','制御','ポンプ','搬入','エア','管理','不良','予定','その','後','ヘッド','変速','判断','ブリーザー','異常','破損','尿素','エンジン','初期','サプライ','圧力','作業','リング','支店','ピストン','点滅','ボデー','ない','た','回転','ケース','マフラー','オイル クーラー','設定','エアー','テール','ユニット','試運転','れる','脱落','手動','対応','ダイアグ','クランク','排気','クーラー ホース','ホース 交換','する','ボルト','入る','ユリア','入庫','パイプ','ベローズ','おる','水','ターボ','エアコン','ダイヤフラム','レンズ','チューブ','duonic','取り外す','調査','カップリング','コンプレッサー','破裂','ところ','苦情 エンジン','サービス','出来る','テール パイプ','システム','取付る','結果','フィルター','悪い','ハーネス','ファン カップリング','混入','ファンカップリング','処置 タンク','エンジン オイル','依頼','フランジ 合わせる','マフラー フランジ','悪い 修理','見た目','錆 ため','錆 生産','錆びる た','時間 かかる','不具合 見た目','カップリング 交換','クーラー','排出','fault','ホース','サスペンション','つく','連絡','ヒンジ','エア サス','現地','原因 下記','チューブ 尿素','北見','尿素 水','ガタ','カバー','定期','不具合','手動 再生','ドージング','脱着','効く','よる','球','左右 テール','ユリア チューブ','緩む','当該','サス','新品','tank','group','出力','入場','ボルト ナット','ソケット','時間','プレッサー','リヤ','担当','漏れる','エアー コンプレッサー','ウィンカー','コンビネーション','ご報告','ハザード','バルブ 取付け部','ランプ assy','電球','部分 損','本体 冷媒','fault group','する れる','合わせる','た うえ','点灯 する','フロント 左','う','こと','情報','整備','だ ある','午前','関連 整備','錆','出る','limitation','写真','リッド ヒンジ','アウトレット','アウトレット パイプ','ピンホール','水漏れ 発生','いる 写真','オレンジ','お話','コンビネーション ランプ','た ご報告','フラッシャー','ランプ ウィンカー','初めて','東芝','部品 入手','橙色 レンズ','evaporator','開閉','処置','find','低下','られる','information','干渉 する','ない 推定','アド','時','橙色','聞き取る','エバポレータ','停車','警告 点灯','customer','バルブ 交換','現時点','torque','案件','urea','せる','くる ない','サイド リッド','ヒンジ 取付け部','まま 開く','リッド 開閉','引渡す','開','協','近畿','手前 出る','点検 ヒンジ','動く 悪い','扉 上部','補修','エバポレータ 不具合','マネージャー エバポレータ','収束 する','ウォータ','損 認める','complain','大','保管','トランスミッション','ダンパー','する いる','自社','報告','オイル 漏れる','リッド','ガラス','漏れる 不具合','level','ユーザー 自社','マネージャー','推定 原因','た 関連','問題ない','ため','high','入電','返却','必要','かかる','content','走行','下記 検出','downstream','取付け部','所','訴える','お願い','いる','converter','torque limitation','変更','補強','事','power','漏れる 確認','いる 更','スムーズ 扉','する 塗装','だ 応力','なり 改善','ヒンジ 取り付ける','ヒンジ 納期','ボディ 干渉','ボデー 干渉','ユーザー 仮眠','リット','リット パネル','リッド 亀裂','為 変更','応力','仮眠 リッド','開 リッド','開閉 する','間に合う ない','協 改善','近畿 バス','後側 ヒンジ','使用 不具合','取付け部 亀裂','扉 ボディ','acエバポレータが漏れていた','acエバポレータが漏れていた エバポレータ','assywe','attention','attention canter','check find','clean filter','compliant','compliant cooling','condernser','condernser assy','cooling acエバポレータが漏れていた','cooling エバポレータからの水漏れを確認','core','core leak','damage コンデンサー','detected language','detected エバポレータ','does','does cool','dont','dont face','evaporator assywe','evaporator expansion','evaporator find','evaporator leak','evaporator エアコン','expansion','expansion valve','face','face problem','factory','happen factory','hint','leak replace','leak エバポレータ','like','like bring','need replcae','note failure','recharge','recharge エバポレータ','replace evaporator','replcae','rosa 冷却','service hint','sign external','thermo','thermo sensor','valve recharge','year please','いただく おる','うえ 市場','エアコンが効かない evaporator','エアコンが効かないとのユーザ苦情を受けた customer','エアコンが冷えない','エアコン作動不良','エアコン作動不良 エバポレータ本体からの冷媒漏れ','エアコン作動不良暖かい空気がでる','エアコン作動不良暖かい空気がでる 点検','エクス','エクス パンション','エバポレータ エクス','エバポレータ フィルタ','エバポレータ 新品','エバポレータ 水漏れ','エバポレータからの水漏れを確認','エバポレータからの冷媒漏れ','エバポレータからの冷媒漏れ エアコンが冷えない','エバポレータコア','エバポレータ本体からの冷媒漏れ','エバポレータ本体からの冷媒漏れ エアコン作動不良','おる 不具合','ガス 充填','ガス漏れ 確認','コア 前方','こと コンデンサー','コメント 記載','ご猶予','ご猶予 願う','サーモ センサー','する 貴','セット 返却','た language','だ ため','た 外観','ため エバポレータ','ため 現地','ため 不具合','です 中東','です 販社','とおり 現地','ぬ クレーム','ぬ 顧客','フィルタ セット','フィルタ 追加','フィルター 清掃','フィルター 入手','フォロー いたす','フォロー お願い','ます エバポレータ','ます ご猶予','ます フィルタ','ます 現状','依頼 受ける','意見','意見 開示','異なる エバポレータ','稼働 する','箇所 確認','管','管 マネージャー','関 貴','関 情報','関連 入手'],
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'STRESS':['アクチュエーター','バルブ','脱落','モーター','アクチュエータ','ピストン','走行 エンジン','先端','取り外す','ヘッド','折損','クラン キング','運行','出来る','写真','セル','添付','破損','予定','クラン','キング','センサー','異音','シフト','管理','停止','過去','続報','作動','番号','レッカー','回る','です','シリンダー','エア','車両','不可','燃料 タンク','内部','その','始動','燃料','後','ポンプ','搬入','ぬ','変速','キー','エンジン 始動','タイミング','発生','上がる','チェーン','エンジン','支店','異常','走行','マニホールド','側面','割れる','エキゾースト マニホールド','白煙','エラー','インシュレーター','入る','工場','始動 する','遮熱板','手動','漏れる','インシュレータ','亀裂','ヒート','ある','復帰','試運転','シャフト','ます','ところ','交換 実施','金属','タンク 交換','エキマニ','症状','トラブル','リコール','鳴る','振動','ゲージ','エキゾースト','カバー','レスト','スイッチ 端子','リレー 配線','取付く スターター','樹脂','端子 ゴム','出張','いる','トランスミッション','ランプ','た スターター','取付く','入庫','ダイアグ','ベアリング レスト','写真 添付','カシメ','スターター リレー','た 端子','ところ マグネット','マグネット スイッチ','材','損 いる','する た','一部','ホース','点灯 する','フロント','点検','回転','上昇','関連','ターボ','データ','センター ベアリング','ハーネス','苦情','取付ける','警告','た 痕跡','インジェクター','ゴム','異常 認める','位','亀裂 発見','事例 ある','上記 症状','半','半年','する もらう','一般 舗装路','導通','導通 点検','不完全','不完全 断線','出動','弊 サービス','ます 市場','検討 推進','申請','推進 願う','対応 つく','調査 推進','ドア エンジン','ドワ','ロータリー','外れる 西鉄','金武','西鉄','同一 不具合','assy 端子','インテーク ホース','カバー 一部','カバー 交換','カバー 端子','スターター 確認','スターター 取外す','スターター 端子','た マグネット','ナット 緩む','リレー 接続','リレー 端子','緩む 端子','亀裂 配線','材 一部','損 おる','炭化','端子 カシメ','端子 樹脂','端子 端子','締め付ける られる','配線 端子','被覆','被覆 損','圧','痕跡','ボルト','アイドリング','対応','リレー','構内','締付ける','ます た','センサ','ベルト','終了','燃料 漏れる','コード','配線','られる ない','メーター','状態','マネージャー','固着','bolt','中間','出力','だ','接続','フィルター','ファン','システム','オイル','作業','困難','接続 する','同日','担当 マネージャ','入電','対策 検討','mainifold','マニフォルド','いる 不具合','本部','きずく','取付ける ナット','斜め','同一','強度','入れる','出張 する','戸塚 支店','inomat','案件 なる','カバー 損','緩む 無い','出火','定期 点検','程度','現地','センター','再生','交換 予定','弊','経過','推進','固定','確認','スピード','右','発見','サービス','結果','ボルト 折損','取付る ボルト','上記','認める られる','プーリー','する いる','基準','向かう','部','金沢','繰り返す','戸塚','舗装路','火災','不具合','事','スターター','assy 上記','いただく 今回','キャブ 振動','くらい','シャフト 点検','シャフト 部品','センタ','センター ブラケット','た プロペラ','だ 案件','た 教える','だ 中古','たつ','たつ ぬ','ため 交換','です プロペラ','ブラケット ヒビ','プロペラ センター','ベアリング クッション','ベアリング ブラケット','ベアリング 廻る','メーカー バック','モーター 以前','モーター 記憶','モーター 書類','モーター 点検','リコール センタ','レスト 下側','レスト 亀裂','レスト 曲げる','レスト 交換','位 亀裂','位置 修正','右側 亀裂','下側 前方','下側 部','廻る いる','確認 亀裂','完治','完治 する','教える','曲げる','原因 プロペラ','原因 懸念','原因 追求','交換 クレーム','交換 現品','交換 半年','左右 亀裂','再度 センター','際 センター','際 取付る','作業 ユーザー','残る てる','事後','斜め 向かう','車検 センター','車検 点検','処分','処分 事後','書類','症状 発生','申し出る 有','整備 入電','調整 プロペラ','直る','直る ぬ','追求','店 車検','点検 センター','点検 入庫','同様 強度','入れる た','納期 未定','廃棄','発見 センター','半 症状','不具合 車輌','部 左右','部品 取り寄せる','部品 廃棄','部分 くらい','弊社 保管','保有','保有 する','報告 なる','有 現品','有る ユーザー','inomat 制御','tcucan','tcucan ライン','アース 回路','ある 自走','いる 処置','いる 点検','インター 降りる','インター 手前','インター 不具合','オフ 繰り返す','おる キー','おる 短','ギア 段','キー 復帰','キーオン 電源','クランプ 緩む','クランプ 脱着','クランプ 途中','コネクター 断線','サーキット','システム トラブル','シャシー ハーネス','する かかる','する ヒューズ','する 異常ない','する 異状ない','する 各部','する 後日','する 山形','する 新潟','する 接点','する 配信','する 変速','た ラバー','た 安全','だ 場所','だ 走行','ダイアグ セット','ダイアグ 受信','ダイアグ 消去','ため レッカー','ため 出力','です 時','です 当該','テスター 使用','テスター 針','ところ クランプ','ところ 端子','トランスミッション チェック','ない 時々','ニュージーランド','ニュージーランド eurov','ハーネス カプラ','ハーネス クランプ','ハーネス 点検','ヒューズ 点検','ふ メカニック','ふ 本社','ホース 水抜き','まとめる','まとめる 発行','メーター 過去','もの 一つ','もらう 走行','ユーザー 函館','ライト 点灯','ライン ソケット','ライン 電圧','ランプ 赤','ランプ 表示','ワイヤー 数','ん クランプ','悪路','安全 だ','以降','以降 事象','位 走行','為 inomat','異常ない 不良','異状ない','移行','移行 伴う','一つ','右 脇','応急 配線','可能 だ','箇所 修理','過去 ダイアグ','過去 事象','過去 滞留','解消 お客様','回路 アース','回路 点検','確認 ハーネス','確認 基準'],
'FAULTYPROCESS':['ストッパー','スプライン','ダンパー','パワステ','摩耗','重い','ポンプ','ノック','サプライ ポンプ','ピン','軽い','クランク プーリー','インプット','手動','ハンドル','アリソン','パワステ ポンプ','れる','操作','シャフト','assy','上げる','返却','圧送','状態','エア','パワステ オイル','直後','清掃','ハンドル 重い','緩む','クランク','ため','アップ','強制','エラー','ダウン','キー','現在','ノック ピン','エンジン assy','コンデンサー','キング','プーリー','クラン','再生','鉄粉','シリンダー','上がる','原因','故障','motor','欧州','ブレる','ブレーキ','アクセル','中東','condenser','テクノス','業務','エキゾースト','記憶','アフリカ','ステアリング','点検 依頼','店','cooling','アスカ','調査','ボルト','申し出る','交換 する','サプライ','cool','アリソン 店','中東 アフリカ','本件','回示','燃料 漏れる','過去','てる','compressor','ファン モータ','する た','始動 する','手配','チェーン','モータ','情報','不具合 情報','認める','発生 する','コンデンサー ファン','代理店','ドライヤー','効く','プーリ','た オイル','クランク シャフト','work','タイミング','停車','不能','コモン','依頼','不可','解消','鳴る','られる','弊社','停止 する','マネージャー','復帰','もの','condenser motor','業務 担当','破片','担当 マネージャー','担当','付着','作動','不具合 解消','エンスト','ドラ ギヤ','ヘッド','貴','おる ます','欧州 中東','営業所','車両','replace','添付','深澤','メカニック','replace condenser','なし','緩む いる','サイクル','assy 交換','ない た','パイプ','圧','確認 する','機能','回る','作業','デュアル','支店','予定 です','エンジン 停止','ハーネス','ギヤ 鳴る','detected','バス','シリンダ','マネージャー 欧州','た ところ','水','多量','カラー','高圧','マネージャー コンデンサー','サポート','システム','温度','する 始動','冷媒 圧力','blade','ロワータイミングチェーンテンショナ','新','ラジアスロッド','見解','情報 です','願う','藤井','点灯','案件','圧力','頂く','ぬ','折損','ブッシュ','マニュアル','シンクロ','する おる','language','ピストン','トルク','タンク','バルブ','判断','アフリカ 担当','サービス マネージャー','冷媒','かける','締め付ける','合計','緩む よる','アッシー','マネージャ 欧州','ダイアグ','異常','後','ギヤ シャフト','貴意','作動 不良','quart','た テンショナー','た なし','海送','近い','並行','音 する','オリジナル 同様','パイプ ヒータ','スタンプ','ビーム','汁','中立','マニュアル モード','位置 戻る','ご','する エアコン','回復','再現性','ユニット','check','実施','オイル 漏れる','入庫','クラン キング','願う ます','find','修理','発生','ロッカー','残る','ラバー','確認','コンプレッサ','新品','マネージャ','サービス','不具合','為','脱落','ます サービス','入手','よる','全数','マネージャー 合計','苦慮','症状','ホース','その','うえ','pressure','正常','連絡','ディーラ','不具合 エンジン','temperature','つまり','ボルト 折れる','同時','しばらく','市場 情報','前後','お願い','フォロー','程','点検 結果','収束','致す','part','ターボ','アイ ドラ','対象','亀裂','データ','こと','異音','タイミング チェーン','類似','する エンジン','担当 担当','ボルト 折損','求める','取付る ボルト','miles','hatten','moment','せる た','抜け出す','不明 エンジン','遊ぶ','ac用コンプレッサの不作動圧縮しない','ac冷却機能の不具合','compressor assy','discharge','accordance request','assume','assume crankshaft','break inside','complete','complete engine','confirm play','contact','contact valve','crankshaft bolt','crankshaft pulley','delaer','detected dealer','engine stop','euro エンジン','eurov フライホールボルト折損uk','excessive therefore','failure confirm','find flywheel','find slight','flywheel','grind','inside','lamp related','long time','loosen','loosen dealer','mfte 宛てる','moment delaer','noise engine','pending','pending confirm','piston cylinder','play','pulley','repair history','repair moment','restart','restart dealer','slight','spare','spare part','speed sense','stock hatten','stop grind','strange noise','supply','supply hatten','technical','technical investigation','therefore','wait','wait part','いる もの','キング 回る','コンプリート','コンプリート エンジン','シャフト 左右','シャフト 内部','シャフト 付ける','シリンダー バルブ','スターター 焼ける','スターター 反応','する 取り外す','た 臭い','タイミング ずれる','チェーン 部品','つなげる','ディーラ 確認','です フライホイール','ところ クランク','ない ディーラ','ない ヘッド','ない 外す','バルブ ピストン','ピストン 接触','プーリ ボルト','フライホイール 外れる','フライホイール 取り付ける','フライホールボルト折損uk','フロント プーリー','ボルト クランク','ボルト 合う','ボルト 弛む','ます 今回','宛てる','外す クラン','干渉 ある','苦情 関連','軽い 音','見込み','見込み です','現時点では修理未実施補用部品の到着を待って修理実施予定','現時点では修理未実施補用部品の到着を待って修理実施予定 repair','現地 依頼','合う','今回 類似','時間 要す','時期 未定','自体 動く','取り外す 点検','上がる つなげる','状況 確認','診断 検出','跡 ある','全数 折れる','組み付ける スターター','走行 エンスト','送付 する','大きい クランク','弛み','弛み 抜け出す','弛む','入手 予定','搬入 バッテリー','不可 フライホイール','不可 為','付ける','報告 考える','遊ぶ 異常','要す','連絡 作業','pressure compressor','suction','エアコン効き不良により入庫','コンプレッサ 異常','コンプレッサー 故障','コンプレッサー 交換','システム 洗浄','よる 冷却','ワランティー 業務','欧州 担当','地域','不具合 推定','ある 傷','いる 巻き込む','おく れる','カード','カード ケース','カバー 奥','カバー 呼ぶ','こと 差込','シートベルト','シートベルト 押す','シートベルト 巻き込む','シートベルト 巻取る','シートベルト 差し込む','シートベルト 差込','シートベルト 擦れる','シートベルト 擦傷','スリット','スリット 入りこむ','スリット 入り込む','ところ カバー','バリ','バリ 鋭角','バリ 加工','ベルト 入り込む','ユーザ 指摘','れる カバー','れる 運転席','為 スリット','鋭角','鋭角 確認','奥','押し付ける','押し付ける だ','押し付ける られる','巻き込む','巻取る','器','器 ダンパー','器 自体','機器','起きる なる','呼ぶ','考える 指摘'],
'SHORTCIRCUIT':['水漏れ','冷却','クーラー','ブザー','メーター assy','抜き忘れる','ブザー 鳴る','ドア','キー 抜き忘れる','レバー','メーター','部品','防止','ランプ','ポジション','正常','ホース','assy 交換','鳴る','スイッチ','ダイアグ','チェンジ','点灯','セレクタ','回路','表示','assy','シフト レバー','パーキング','走行','思う','漏れる','出張 点検','クラスター','パイプ','配線','位置','する う','発生','思う れる','する ない','う','異常ない','赤','キー','実施','バス','制御','なる た','ある た','できる','だ','する た','状態','よる','出来る','交換','been','description where','driving','failure been','lamps','okcft','okcft 担当','past','past related','updated','updated failure','warning lamps','what','what engine','when','when driving','where','which','which engine','たい valve','です 調査','阿 担当','供給 つく','多く 発生','督促','督促 受ける','販社 部品','部品 装着','分かる ます','返却 可能','する','現地','交換 する','始動 する','不良','サービス','点検','レンジ','いる','です','ん 冬場','冬場','水 侵入','city road','阿','曽我部','出張','duonic','する いる','事','ない','service history','多く','よる 不具合','供給','city','分かる','原因','可能','ぬ','無い','海外','海外 サービス','侵入','ある','復帰','valve','ます 不具合','お願い する','service','工場','ん','解消','failure','不具合 発生','為','受ける','れる','たい','おる ます','欧州 中東','レッカー','road','warning','description','ユニット','エンジン','た','コード','ギヤ','related','装着','ところ','history','販社','ます','不可','ユーザー','お願い','エンジン 始動','搬入','入庫','欧州','中東','バルブ','engine','返却','車両','水','停止','始動','確認','不具合','つく','作業','シフト','おる','調査','なる','後','その','判断','担当','NA'],
'INAPPROPRIATEUSAGE':['圧力差','フィルター','黒煙','フューエル','エレメント','ハイ','ステアリング シャフト','モジュール','アイドル','ステアリング','タンク','鉄粉','ジョイント','プレッシャー','多量','ライン','アイドリング','マフラー','交換','オイル','コモン','シャフト','洗浄','プロペラ','スパイダー','燃料 タンク','金属','なる','なる た','燃料','レール','ユニバーサル','良好','システム','ポンプ','ハンドル','プロペラ シャフト','支店','脱着','制御 ランプ','現地','センター','サプライ ポンプ','出る','固着 する','清掃','混入','固着','再生','出張','バッテリー','破断','出力','重い','する いる','圧','model','model plausibility','plausibility','スターター','引っかかる','異音','溶接','データ','サービス','workshop','結果','ボックス','シャフト 交換','button','monitoring','苦情 入庫','ねじ切る','スタータ','為','サプライ','内部','国道','する た','エンジン 制御','不能 なる','交差点','シャフト センター','ない スターター','無い','ユーザー','操作','インジェクター','detect','ぬ エンジン','中古','エラー','判断','修理','appear','come workshop','lubricating','lubricating monitoring','perform','向上','センター ベアリング','症状','た','lubricate','作動 する','信号','おる','だ','warn','engine warn','request','body','driver','return','vehicle come','assy','come','走行 不能','vehicle','電源','解消','lamp','dealer','発進','モータ','始動 する','吹く','電圧','初期','続報','不能','ベアリング','manual','みる','いる','regeneration','部分','ない なる','始動','強制','発生','mileage','要望','こと','です','部品','する ない','する おる','accumulation','accumulation perform','amount','appear 不明','approx','approx operate','area','automatic','automatic regeneration','available return','avaraged','avaraged monthly','bottom','bring vehicle','button require','button エンジン','catalyst','catalyst temperature','channel','clog soot','clog time','code lubricate','comprehensive','comprehensive actuator','conduct','conduct regeneration','confimred','customer vehicle','daily','daily operation','dealer confimred','decrease','detect amount','detect follow','detect vehicle','diagnostic','direction','direction screen','dtcs','engine power','equip','equip body','erase','erase dtcs','establish','fault code','filter replace','flake','flake time','force regeneration','fuel mixtured','gather','gather information','guess','illumination','illumination engine','info long','inspect mileage','intake','intake system','interurban','interurban transportation','june','june regenerate','kind vehicle','lamda','lamda sensor','lamp fault','lamp lamp','lamp warn','level decrease','load good','local','lubricate monitoring','manual regenaration','manual regeneration','many','many vehicle','march','march vehicle','mechanic','mileage dealer','mixtured','monitoring catalyst','monitoring model','monthly','nearest','nearest highway','necessity','necessity perform','normal channel','orange','orange lubricate','perform manual','plausibility detect','plausibility model','rear body','regenaration','regeneation','regeneation button','regenera','regenerate','regeneration complain','replace time','repleced','request establish','request manual','require','return vehicle','screen','secondary','secondary failure','sense appear','show bottom','sludge','sludge intake','solve problem','soot','succed','succed guess','system flake','temp','temp sensor','temperature sense','temperature sensor','test diagnostic','time failure','tool','tool accumulation','town','town transport','transport','transportation','unknown 不明','usage','usage local','vehicle repleced','visit','visit workshop','warining','warining driver','wire mechanic','workshop complaint','workshop illumination','workshop restriction','yetthe','yetthe vehicle','イン vehicle','オッフェンバッハ','サコメント','サコメント つく','ダイリューション オイル','ダンプ','つく ド','ディーラー コード','ド','ボタン 後付','メカニック 消去','架装 付','画面','距離 ある','月間','検出 する','検出 ディーラ','後付','交換 本体','再度 同じ','主体','主体 月間','積込む','積込む 作業','地場','地場 走行','通じる オッフェンバッハ','当該 ダンプ','表示 画面','付','平均','平均 走行','返却 海','本体 フィルター','欄 参照','利便性','利便性 向上','ある 回答','ある 自動','いる ユーザー','おく 下記'],
'MALFUNCTION':['圧','閉弁','サス','サプライ バルブ','サス サプライ','開弁','ガバナ','閉弁 圧','サプライ','バルブ 交換','調整','出庫','配管','エア サス','事','エア','過去','表示','基準','点滅','発進','復帰','バルブ','業務','小椋','要否','クーラー 交換','cooler','倉庫','願う','中南米','シフト','クーラー','ところ クーラー','リコール 実施','キー','業務 担当','北米','レンジ','倉庫 搬入','ご検討','情報','担当','対策','クーラー 内部','つく ご検討','です 返却','案件 サービス','既知','水漏れ 不具合','対策 要否','中南米 担当','願う ます','です 不具合','マネージャー','coolant','担当 小椋','スタッド ボルト','リコール','マネージャー 北米','全て','返却','症状','漏れる','発行','スタッド','サービス','情報 です','案件','つく','キャンペーン 実施','クーラー 亀裂','クーラー 水漏れ','クーラー 冷却','た クーラー','メキシコ','過去 現地','亀裂 不具合','原因 つく','原因 発生','調査 頂く','同様 既知','返却 全て','全数 交換','エアー','原因','作動','頂く','水漏れ','キャンペーン','推定 する','マニホールド','ギヤ','入る','なる','交換 する','調査','maintenance','する た','使用','発生 する','exhaust','ご指示','制御','ます た','現地','車両 確認','ガスケット','冷却','する れる','推定','追加','折損 する','不具合 情報','全数','亀裂','だ','見解','エキゾースト ブレーキ','スタッド 全数','する ガス','であう た','バルブ クリアランス','ボルト ガスケット','洩れ する','該当 箇所','交換 マニホールド','工場 マニホールド','若干 磨耗','折損 マニホールド','全般的','点検 全般的','都合','当社 マニホールド','磨耗','車両','後','water','する ます','無い','エンジン','判断 する','クリアランス','であう','マニホールド スタッド','対策 不具合','分解 する','同様','いる 確認','クーラ','不明','ブレーキ','damage','た 不具合','新品','箇所','れる','です','変速','カム シャフト','洩れ','関連','れる いる','find','状況','ボルト 折損','新規','ユーザー 自社','該当','異音 確認','エラー','一旦','bolt gasket','ある マニホールド','いる 苦情','インレット','インレット マニホールド','エキゾースト マニ','エキマニ 脱着','エキマニ 歪む','エンジン ルーム','ガス 洩れ','ガスケット ガス漏れ','ガスケット ラジエータ','カラー 長い','クリアランス 調整','コメント 有る','ご判断','ご判断 する','しまう いる','シリンダー エキマニ','する エキゾースト','する 再発','た ご参照','た スタッド','だ だ','た 応急','た 恒久','だ 対応','タップ','ため 入庫','です mainifold','です 新規','となり','のち','バス 発生','ピー','ホール','ホール スタッド','ホール 最後部','ホール 取付ける','ボルト 採用','ボルト 錆付く','ボルト 使用','ボルト 新品','ます 見る','ます 再発','ます 折損','ます 添附','マニ','マニフォルド ボルト','マニホールド 使用','マニホールド 取付ける','マニホールド 附近','ユーザー 実車','ロッカー ケース','ん 排気温','岡 ふ','温度 関係','帰還','記入 する','宜しい お願い','逆 タップ','求める 早急','軽油','軽油 異常','穴 拡大','原因不明 車','限り','限り トラック','後部 ピー','交換 一旦','合計 発生','困難 取付る','採用','作動 エキゾースト','錆付く','使用 バルブ','使用 車両','使用 容易','指定 サービス','時間 都合','自走 帰還','実車 走行','取り外す せる','取外す 作業','取外す 折れ込む','修理 のち','出庫 管理','焼付く ため','上程','上程 検討','上部 オイル','新規 発行','申し出る 有る','吹く 発生','生産 完了','折れ込む','折損 当社','設計 見解','他 部位','多量 溜まる','対策 効果','大 です','大 連絡','短い','短い ボルト','断念','調整 時間','椎野 不具合','都合 カム','排気 異音','発生 となり','発生 なる','不足 ない','返送','返送 する','本件 合わせる','無い 社','有る マニホールド','有る 当社','予定 不具合','容易','両端','両端 カラー','両端 ボルト','両備','両備 テクノ','力 なくなる','する','gasket','ご検討 願う','歪む'],
'CRACK':['温度','手動','排気','上流','再生','手動 再生','触媒','強制 再生','時間','終了','要求','排気 温度','上昇','再生 実施','データ','強制','清掃','マフラー','上がる','インジェクター','過去','オイル','異常','点滅','ぬ','発生','する た','現在','判断','無い','だ','ロッド','タービン','ボール','為','有る','実施','レッカー','なる','ランプ','ボール ジョイント','タービン 回転','センサー','渋る','漏れる','ジョイント','コード','車両','です','ブースト','オーバー','ない','ショックアブソーバー','予定','ずれる','ターボ','工場','異音','軸 ロッド','する','ユーザー','搬入','エラー','軸','エア','その','ブーツ','再度','ロット','た','レバー','アクスル','ダイアグ','内側','出張','動く','フレーム','干渉','消防','ランプ 点灯','車検','見分','シリンダー','左側','点灯','点検','assy','添付','固着','いる た','タイヤ','制御','タンデム','タンデム プロペラ','修理 依頼','コンデンサー assy','ブレード','隙間','切替る','路肩','テスト','部品','確認 する','シャフト','交換','作業','脱落','弊社','不良','ます た','交換 歴','コア','設定','停車','エアコン','写真','取り外す','制御 ランプ','リンク','こと','ある','増大','フロント','折損','られる','ござる','ござる ます','する ルート','た 指摘','ん 過去','衣料','衣料 品等','一旦 了解','往復','往復 移動','横置き','会津','会津 方面','解消 折損','回答 する','桑折町','見る 約半分','原因 別途','錆 ある','事 する','車両 稼働','状況 横置き','状況 桑折町','申し訳','積載物','積載物 クリーニング','折損 断面','折損 部品','仙台','仙台 市内','断面','遅れる','遅れる 申し訳','調査 回答','頂く いる','同様 品質','品等','福島','福島 市内','別途','約半分','ある 異常','ある 破損','かけら','きずく ない','きずく ぬ','コンパニオン','シャフト 取り外す','シャフト 整備','シャフト 折損','シャフト 破断面','ジョイント 車両下部','ジョイント 内側','スパイダー ニードル','スリップ','スリップ ヨーク','その他 気づく','た コンパニオン','だ 汚れる','た 空車','ダスト','ダスト カバー','ダスト キャップ','タンデム ペラ','チルト ワイヤー','つく 南関東','です デフ','デフロック','ところ タンデム','ない タンデム','ぬ 一度','ぬ 過去','ふそう 市川','フランジ ガタ','フランジ がた','ベアリング 渋る','ペラ シャフト','ペラ 交換','モータース 実施','ヨーク','ヨーク ジョイント','レッカー 弊社','依頼 よる','異変 何','移動 走行','一度','一部 起点','一部 破損','凹','何','過去 整備','外周 表面','確認 行う','起点','協力 工場','形跡 ない','現場 構内','固着 認める','構内 だ','構内 走行','荒れる','荒れる 発','錆 認める','市川','市川 支店','事故歴','事故歴 ない','事項 ない','写真 スリップ','写真 プロペラ','車検 プロペラ','車両下部','取り外す デフロック','取付け部 スリップ','詳細 不明','積載 わかる','折損 音','折損 積載','折損 折損','折損 直前','先端 スプライン','走行 工場','他 破損','打 損傷','担当者 走行','段差 凹','点検 かけら','入庫 構内','破損 認める','発生 場所','発生 状況等','判明 タンデム','付近 折損','紛失','紛失 する','履歴 キャブ','路 ない','change condenser','cooling language','detected コンデンサー','make','make order','modify','modify part','part available','release','release vehicle','いる これまで','エアコン コンデンサー','エアコン 系統','エアコンが効かない cooling','オーダ','オーダ する','おる コンデンサー','コア 干渉','コア 変形','これまで','コンデンサ ファン','コンデンサー 隙間','コンデンサー 取外す','コンデンサー 冷媒','する コンデンサー','する 生産','その 結果','た エアコンが効かないとのユーザ苦情を受けた','た ファンブレードの干渉','た 販社','ない エアコン','ない ユーザ','ファン コンデンサ','ファン コンデンサー','ファン ブレード','ファンブレードの干渉','ブレード 破損','ます 関連','ます 貴','ます 車両','案件 ファン','一時的','一時的 在庫','確認 いただく','苦情 コンデンサ','隙間 増大','結果 上記','現地 部品','合計 関連','車 確認'],
'INCORRECTMATERIAL':['オルタネータ','チャージ','オルタネータ 交換','バッテリ','充電','油圧','良好','点検','ダイアグ','オイル ポンプ','低下','抜く','ラムダ','パン','焼き付く','油圧 低下','入庫','破片','た','light','過去','アジア','アセアン','番号 続報','ハブ ボルト','error','検知','エンジン 停止','オセアニア','メタル','部品','lambda','実施','オイル パン','制御','大木','不具合','regeneration','ラムダ センサー','code','アクチュエーター','計','problem','アジア アセアン','クーリング ファン','patch','シンガポール','構成','オセアニア 担当','解消','くる','シリンダー','自動','再生','クーリング','異音','エア','there','報告','warning','バルブ','ヒーター','共','ハブ','system','制御 ランプ','manual','タイヤ 交換','ヒーター ホース','洗浄','サービス','補充','表示','customer','vehicle','engine','確認','警告','強制','クリップ','アクチュエータ','燃料','clean','サービス マネージャー','トランスミッション','点灯','お客様','内部','ナット','コモン レール','事象','参照','いる','ミッション','マネージャー','sensor','不具合 解消','オフセット','エレメント','サプライ','分解','check','ランプ 点灯','エンジン','コック','搭載','判断','ヘッド','ぬ','担当','漏れる','判別','インパクト','ホイール ナット','ホイール ハブ','回る する','供回り','ドライバー','シャフト','出る','エンジン 始動','ます','パイプ','その','ブラケット','ランプ','ユーザー','無い','エンジン 制御','始動 する','クランク','オイルタンク','ファン','抜き取る','なる','出力','する れる','fuel','する','事','不良','閉める','有る','タイヤ','ある','外す','れる','出来る','気筒 判別','gauge','send','bosch','mftbc 生本','エンジン 搭載','加藤製作所','生本','日本','入る','後','モーター','水漏れ','サービス キャンペーン','unit','トルク','気筒','フロント ハブ','タイミング','assy','現在','カバー','フロント','廻る','センサー','た 為','ある 手動','センサー エラー','タイミング ギヤ','send unit','空','ヒーター コック','リリーフ','差圧','追加','ギヤ','応急','カップリング','取り外す','ポンプ','ない','オイル 漏れる','ベアリング','ストール','後部','ハーネス','折損','交換','キング する','乗客','トランク','症状','破損','送付','みる','する カム','リビルト','手動 クラン','推測 リビルト','判別 センサー','た パワステ','パワステ オイルタンク','ホース 取り付ける','外傷','レール assy','機殿','交換 良好','実機','日本 bosch','ホイール','ダイアグ 点検','抜き','機械','車両','修理','回転','冷却','点滅','コード','センサ','です','入力','有','添付','実施 走行','不具合 判断','燃料 フィルタ','支店 出張','西','破損 推定','依頼','キャンペーン','予定','車庫','補充 する','ボルト','ある フライホイール','インターバル','エンジン リンク','シェルリムラ','シェルリムラ オイル','シャフト 回転','タペット 調整','ユーザー 使用','ロッカー アーム','帰社 帰社','交換 インターバル','再生 途中','始動 不良','車両 過去','増加 する','入力 有','良好 当該','attachment','connector','ingres','turn signal','踏まえる','方向 指示','checked','comment replace','complain fuel','defective send','fast','find rust','fuel rail','gauge inoperative','inop','inoperative','meun','meun control','pressure fast','rail','replace engine','replace fuel','state','transient','transient condition','タンク ゲージ','繋ぐ 車両','錆 確認','燃料ゲージ不作動関連する修理歴及びpqr無し','重機','ユニット','吹す','comment','エア 抜き','自走','同様 不具合','損傷','停車','排気','ある インテーク','エンジン タイミング','エンジン ロッカー','がた 大','カバー 脱着','カム ギヤ','かわる','かわる ぬ','ギヤ ガタ','ギヤ 山','ギヤ 動く','ギヤ 不良','キャンペーン 対象','クリア 出来る','シャフト がた','シャフト 回る','ストール 始動','する しまう','する ユーザー','する 為','する 停止','センサー 入力','タイミング 不具合','トバ','ぬ 気筒','ぬ 内部','ぬ 付替える','バイパス','バイパス する','フライホイール クラン','ます 前回','ユーザー ウォーニング','羽田空港 走行','火 ユーザー','回す アイ','回送 為','回転 ない','改善 トバ','関係ない オイル','関係無い オイル','苦情 受ける','苦情 入電','月 ユーザー','現在 気筒','現在 入力','交換 バ','交換 症状','再生 中止','再生 中断','作業 手動','山','始動 点検','時 ユーザー','自社 牽引','実施 バ','車両 実施','車輌 不具合','終る','終る ぬ','所 アイ','症状 変わる','乗客 無','場長','整備工','整備工 場長','前日 品川','大 クランク','大 回す','中断','点検 気筒','点検 現在','入る レッカー','入力 する','燃焼 要求','破損 アイ','発生 エンジン','判断 エンジン','不良 サービス','不良 ダイアグ','不良 写真','不良 推測','付替える','付替える 症状','有 強制','有る 手動','attachment dist','available investigation','beam','blur','come hole','come lamp','concerned','concerned beam','condensation','condensation reason','connector replace','connector turn','connector water','crack seal','dealer shield','defect find','disconnect','disconnect found','empty','euro 方向','failure vosa','guard','guard stop','hand traffic','harness','heavy','heavy water','ingres leave','lamp improper','lamp leave','lamp right','lamp stock','paml','paml part','paste','pattern','pattern blur','plug empty','poor water','proof','proof property','property','reason','refer','refer attachment','replace lamp','seal connector','seal empty','seal paste','sealing','sealing 方向','shield','side fill','side head','side lamp','splash','suspect water','terminal','terminal ディストリビュータ','test ヘッド','vehicle please','vosa','water connector','water ingres','water please','water seem','water splash','wire harness','wiring harness','ある 発生','ある 不適切なシーリング','うける','うける た','ガード 下部','コネクタ シール','コネクタ 穴','コネクタ 水','コネクター 水','コネクターにシールプラグがなかった','コネクターにシールプラグがなかった seal','シール する','た 可能性','た 業務','た 考える'],
'INTERFERENCE':['インジェクター','始動','レッカー','燃料','後','停止','上がる','吹く','その','エンジン 始動','レール','白煙','始動 する','支店','回転','クラン','キング','パイプ','搬入','対象','異常','インジェクター 交換','エンジン','工場','判断','出張','キー','為','マフラー','ぬ','過去','クラン キング','する た','作業','車両','コード','無い','番号','管理','ところ','た','続報','スカート','発生','です','不良','圧力','オイル','ポンプ','ユーザー','シリンダー','なる','漏れる','異音','する','現在','ない','実施','予定','ベアリング','内部','ベアリング 焼付く','アイ','ピストン スカート','ドラ','ある','焼付く','ドラ プーリー','ボルト','アイ ドラ','点検','オーバーヒート','エンジン オイル','穴 開く','擦れる','手','プーリー ベアリング','脱落','ダイアグ','ブラケット','噴射 ポンプ','オイル パン','干渉','確認','れる','整備','だ','確認 する','いる','プーリ','穴','入庫','フロント','破損','denso','開く','パン','いる た','振動','車速','添付','られる','assy','ベルト','インジェクション','左','た ところ','噴射','シャフト','プーリー','ファン','つく','解消','よる','する いる','右','ハーネス','プレート','フューエル','音','連絡','ファン ベルト','リターン','事','アクスル ブラケット','おる 点','かかる いる','この プレート','する ロワーラジアスロッド','する 翌日','た フロント','つく 左右','ところ 右','ビード','ピン ブラケット','ブラケット フロント','ブラケット 左右','フレーム ブラケット','フレーム フロント','ユーザー 平塚','ロワーラジアスロッド フレーム','右 ロワーラジアスロッド','右側 残存','運転手 段差','下回り','下回り 点検','下方 金属','解消 フロント','残存','施工','施工 する','施工 だ','取付く 三角','取付ける ボルト','乗り上げる 運転席','正常 溶接','接合 点','点 溶接','部材 プレート','平塚','弊社 出張','補強 プレート','溶接 ビード','溶接 施工','溶接 剥がれる','結果','左右','ミス','緩む','破片','対応','する れる','申し出る','有る','ます','苦情','燃料 漏れる','解消 する','ピン','戻る','ブラケット 破損','フレーム 取付ける','乗り上げる','申し出る よる','点','コ','コ 字','字','下方','フロント アクスル','ロワーラジアスロッド','左 ロワーラジアスロッド','ポンプ 交換','customer','実施 する','写真','交換','段差','部材','接合','翌日','緩む 無い','正常','こと','アクスル','please','する 点検','剥がれる','ホース','調査','れる おる','取付く','走行 エンジン','部品','走行','金属','現地','発生 する','弊社','運転席','補強','不具合','脱落 する','運転手','コモン','フレーム','異常 認める','不明','認める','取り外す','三角','する おる','溶接','大','右側','おる','ピストン','られる ない','この','交換 不具合','整備 工場','取付ける','点検 実施','かかる','認める られる'],
'SLIDINGRESISTANCE':['ポンプ','ハーネス','オイル 漏れる','漏れる','燃料 ポンプ','点灯','ハーネス 交換','端子','エンド','ハイ','コネクタ','リング','ランプ','シール','プレー','交換','抵抗','取付る','コネクター','測定','タンク','基準','駆動','電流','エイト','メディ','損','プレート','サプライ ポンプ','燃料','クランク','ダイアグ','エンジン オイル','クランク シャフト','出力','インター','走行','停止','セル','エンド プレー','バルブ','オイル','スラスト','シール オイル','シャフト エンド','ターボチャージャー','リヤ シール','間','ガタ','内部','リヤ','シャフト','インジェクタ','レッカー','シリンダー','エンジン 始動','ターボ','ランプ 点灯','エンジン','制御','エンジン リヤ','点灯 する','続報 です','ギヤ','その','シフト','後','回る','サプライ','管理 番号','変速','復元','ヘッド','車台番号hdv','始動 する','エンジン assy','減少','搬入','赤','リブ','ハウジング','インジェクター 交換','清掃','圧力','ギア ボックス','実施','ギア','出張','初期化','エキゾースト パイプ','不能','結果','発生','ます','いる','なる','ピストン','エキゾースト','判断','する 復元','ボックス 異音','三角','年月日','試走','れる','インジェクター','rosa','シンクロ 交換','ボックス 取り外す','メカニック ギア','初期化 試走','変速 異音','コード','ボックス','する いる','溶接','現在','部品','他','カーボン','レベル','排気','エレメント','おる','する duonic','試走 する','車底','他 rosa','扱う','個別','削除','取り消す','処理','反映','復活','全て','点滅','苦情','できる','フランジ','カム','鉄粉','シンクロナイザー ベアリング','する ギア','異音 車底','確認 全て','苦情 メカニック','交換 カーボン','状況 だ','発生 お客様','ある','シフト アップ','シンクロナイザー','メカニック','ミス','車両 点検','現地','加速','調査 する','新品','異音 確認','解決','トランスミッション','過去','ため','ある 事','冷却','異音 不具合','た duonic','フル','際 異音','焼付く','追加','パイプ','圧','パン','エンジン 異音','殿','低い','不具合 解消','車台','作業','写真','いる た','苦情 ある','始動','初期','不明','連絡','有る','添付','assy','手配','シリンダー ブロック','際','いる 確認','早期','混入','解消','異音 発生','なり','更','工場','する お客様','ボア','焼付く いる','発生 車両','duonic assy','duonic シフト','オーバーホール','カウンターシャフト','カウンターシャフト シンクロリング','シフト 異音','シフトアップ','シフトアップ する','ジョー','シンクロリング','プレシフト','リング 摩耗','故障 診断','初期化 異音','走行 異音','程 お願い','販社 保管','要 調査','状態','ベルト','アップ','確認','う','関連','為','コンプレッサ','車両','整備','ない 事','水漏れ','異音','コメント','解説書','同様 不具合','歴','ドラ','キー','お客様','サービス','入る','クラッチ','基づく','摩耗 確認','分解 調査','シフト する','作動','原因','事','マネージャー','強い','再発 する','関連 部品','customer','同様','ブロック','修理','願う','事象','試験','担当 大木','キャンター','bore','find cylinder','from','from engine','knocking','knocking noise','lanka','motors','motors lanka','need bore','number seize','piston profile','profile','size','size piston','united','ある 不明','エンジン ミス','エンジン 圧力','エンジン 事故','エンジン 振動','エンジン 同じ','エンジン 保管','エンジンより異音発生','エンジンより異音発生 シリンダーが焼付いていた','エンスト 発生','オイル 発生','こと 製造','こと 分解','これ キャンター','コンロッド プッシュ','サーモスタット ラジエータ','シリンダー コンロッド','シリンダー 圧','シリンダー 圧力','シリンダー 正常','シリンダーが焼付いていた','スタン','スタン ピング','する 結果','する 他','た クーラント','た だ','パン コンロッド','ピストン カム','ピストン 焼付く','ピストン 調整','ピング','ファイヤ リング','ファイル 写真','ふかす','ふかす 白煙','プッシュ','ブリーザホース','ブリーザホース エンジン','ブロック オイル','ブロック ピストン','ブロック 破損','ヘッド 変形','ボア ピストン','ボア 焼付く','ます シリンダー','レッカー 販社','レッド ゾーン','れる コンロッド','れる 製造','ロッド 破損','圧 低い','圧力 点検','異常ない ピストン','煙 出る','温度計','外観 異常','気筒 ピストン','詰る ない','空気','空気 漏れる','系統 冷却','結果 シリンダー','結果 であう','検査 結果','交換 検討','交換 必要','向 車','郊外','郊外 搬送','郊外 路面','困難 アイドリング','混入 確認','最初 破損','際 ドライバー','作業 保留','策','参照 エンジン','参照 こと','参照 異音','思慮','思慮 いたす','歯止め','歯止め 策','事象 だ','時点 エンジン','実施 請求書','車両 おく','車両 ポート','出る こと','新車 キャンター','整備 実施','整備 他社','請求書','走行 温度計','他 シリンダー','他社','達す エンジン','駐在員','調査 ため','長崎 駐在員','低い こと','低い た','適正','適正 対策','添付 united','納車 検査','破損 シリンダー','破損 他','発生 エンスト','搬送 異音','不安定','不安定 エンジン','不具合 起こす','不具合 思う','不明 rosa','不明 センター','不明 高速道路','不良 起因','本件 現地','無い 気筒','立会い もと','冷却 オイル','連絡 受ける','abnormal','acceleration','acceleration full','acceleration problem','assy damper','assy ダンパー','change gear','check diagnosis','clutch replace','code confirm','come shift','complain abnormal','continuous','damper','data confirm','diagnosis'],
'PEELINGOFF':['白煙','始動','マフラー','せる','燃料','現地','レッカー','始動 する','コモン','停止','出張','レール','インジェクター','後','回転','パイプ','フライホイール','吹く','その','エンジン 始動','作業','上がる','ハウジング','搬入','フライホイール ハウジング','支店','キング','クラン','ところ','エンジン','圧力','工場','合わせ目','異音','リヤ プレート','点灯','異常','キー','する た','プレート','脱脂','下部','リヤ','スターター','納入 する','内部','だ','方法','ある 今回','いい','お粗末','どのよう','処置無し','小差','全車','続発','代替','大きい すぎる','徹底','冬期','負担 大きい','無意味','汚れる','為','た','スタータ','発生','納入','期間','現品','三菱','伴う','負担','すぎる','若干','今回','準備','車両','当社','ユーザ','取付け部','判断','大きい','製造','なる','今後','もらう','過去','考慮','エンジン リヤ','連絡','同じ','取外す','営業所','現状','mirror','ふそう','品質','ぬ','修理','取付る','生産','ユーザー','view','ビュー','ある','つく','だ ある','入庫','する','脱着','ライン','fall','view mirror','ビュー ミラー','ミラー','オイル 漏れる','assy','コード','大','improper','glue','ミラー 鏡面','鏡面','整備','rear','シール','対応','よる','いる','有る','rear view','お客','ミラー 新品','リヤ ビュー','危険','落下','確認 する','不良','出来る','現在','です','replaced','adhesive','cant','come drive','complain rear','failed','failed part','glass','mirror assy','mirror glass','with','がれ','がれ 脱落','サプライヤ','た クレーム','だ 状態','ない 危険','バックミラー 鏡面','接着剤','接着不良','大半','脱落 不具合','歩行者','落下 する','漏れる','stock','side','苦情','クレーム','添付','マネージャー 欧州','新品 交換','drive','する いる','効果','バックミラー','記載','藤井','新品','中東 アフリカ','不具合 入手','対策','走行','シャシー','リア','連絡 する','本件','ワランティ','須々木','交換','検討','available','same','です 本件','合計','業務','アフリカ','ます サービス','欧州','中東','点検','れる','殿','回示','実施','措置','お願い する','complain','come','案件','investigation','エンジン オイル','要否','担当','部品','replace','part','ます','ダイアグ','ない','入手','担当 マネージャー','シリンダ','マネージャー','市場','販社','願う','お願い','追加','find','同様','customer','ため','報告','情報','サービス','おる','オイル','解消','確認','緩む','不具合','状態','調査','脱落','ヘッド'],
'HEAT':['リヤ','車輪','速','左右','右','リーフ','溶ける','センサ','部品','左','エンジン','損','折れる','原因','吹き返す','センサー','警告','先端','実施','フロント リーフ','気泡','ところ','点灯 する','サブ','リーフ 折れる','フロント','サージ タンク','冷却','センター ボルト','右 フロント','スプリング','スプリング 折損','折損 する','いる た','サージ','タンク','プレッサー assy','気泡 発生','吹き返す 確認','吹き返す 点検','シャックル','接触','オイル','後方','泡','リーフ スプリング','不良','折損','申し出る','センター','足回り','パネル','積載','回答','部位','改善','エアコン プレッサー','点検 する','ボルト','キャブ','プレッサー','致す','assy 交換','ローザ','願う','られる','状況','ダイアグ','ユーザー','いる','出る','する た','コンプレッサー','ピン','車両','調査','エラー','する いる','こと','dico 点検','インバーター ヒューズ','インバーター 走行','インバーター 側','コンバーター','た ヒューズ','ヒューズ バッテリー','ヒューズ 断線','モーター エラー','意味','意味 ない','為 システム','営業 運行','牽引 ユーザー','上記 訴える','中止 する','発生 リコール','無い コンバーター','良好 走行','complaint same','normal service','occur high','speed customer','アイドル 吸気','おびただしい','クエート','クエート ローザ','サ 出張','する ラバー','つぶれる','つぶれる 不具合','パト','パト 実','ホース つぶれる','ホース ワイヤー','確認 ローザ','巻く','巻く 補強','黒煙 出力','定置','定置 スナップ','搭載車','搭載車 おびただしい','燃料 エンジン','末永','末永 海','た ところ','燃料','緩む','判断','発生 する','エアコン','ない','中止','営業','追加 する','車両 後方','する ランプ','点滅 する','スナップ','実','content field','history date','mileage repair','please mention','relate part','related service','black smoke','etcevery','etcevery condition','highway city','kind incident','road parking','stop drive','storm condition','黒煙 発生','異常 だ','異常','speed','交換 結果','ワイヤー','failure description','オイル 混入','drive stop','rain','remark','remark rain','sand','smoke','snow','snow strong','storm','strong','traffic signal','wind','wind sand','情報','黒煙','海','traffic','側','date','field','incident','mention','occur','city','parking','点滅','無い','highway','kind','black','する こと','dico','正常 だ','写真','工場','stop','補強','ラバー','mileage','same','repair','drive','入庫','service','サ','condition','signal','ヒューズ','please','ます','normal','牽引','走行 不能','事','failure','整備 工場','解消 する','インバーター','complaint','上記','確認','ある','content','異音 発生','発生','症状','出張','road','する','吸気','アイドル','description','part','high','related','ランプ','為','relate','点検','history','バッテリー','訴える','リコール','正常','交換','エア','添付','異音','点灯','ホース','追加','customer','エアー','断線','だ','解消','整備','走行','モーター','ヘッド','不具合','混入','良好','た','システム','結果','出力','assy','運行','作業','不能','です'],
'IMPROPERMISSINGSPECIFICATIONS':['マグネット','効く','エアコン','コンプレッサー','マグネット クラッチ','エアコン 効く','スイッチ','ギャップ','エアコン コンプレッサー','蓄冷','電源','プレッシャー','認証','xxxxxxx','補','補 エンジン','オイル プレッシャー','プレッシャ','生産 認証','ダイアグ','実施','プレッシャー スイッチ','ステッカ','作動','インバーター','xxxxxxx xxxxxxx','車台 番号','貼付','車台','スイッチ 交換','走行','生産','点灯','クーラー','クラッチ','出荷','電圧','エンジン','制御','ステッカ 貼付','貼付 する','補 ステッカ','オイル','機','ランプ','補機','する 出荷','ヒューズ','ない','堆積','シーメンス','走行 モーター','バルブ','ランプ 点灯','診断','ブザー','結果','走行 不能','インバータ','走行 ランプ','ラベル','確認','れる いる','エラー 発生','制限','ない た','油圧','アンバー','インバーター 内部','グリーン','コンタ','ヒューズ 交換','モーター 回転','機 点検','ラベル 貼付','貼付 ない','現在','不能','する 走行','dico','溶断','インジェクター','出力 制限','する れる','良好','停止','ない 堆積','浜川','目盛り','夜間 対応','再生','非常','非常 走行','受ける','ため','オイル 漏れる','故障','他','エア','可能性','有る','一般道','搬入','変わる','モデル','見つかる','夜間','メーン','センサー','不具合 解消','出来る','自動','一般道 走行','リセット','書き換える','判断','交換','かの','する 手動','データ 点検','ない 作動','ない 問い合わせ','ない 連絡','ぬ 申し出る','パティ レート','メモリ','欠落','再生 する','再生 出来る','自動 再生','太平','蓄積','定期的','入場 ダイアグ','函館 ふそう','ギヤ オイル','シフ','交換 レンジ','歯','た 状況','両方','た これ','た 初期化','現在 過去','新た','れる ない','追突','モーター','オリジナル','シリンダー','ダイアグ コード','入力','押す','相談','指摘','レッカー','異音','モード','シフト','時','前','クラスター','訴える','れる','燃料','する た','コード','変わる ぬ','ご参照','データー','交換 試運転','数値','通知','函館','問い合わせる','ドライブ','警報','スリーブ','た この','メンテナンス','連絡','する ない','漏れる','ファイル','苦情','状況','予定','同様','ふそう','フィルタ','不具合 発生','完了 する','見える','試みる','目視','金属 粉','距離','鳴る','清掃','上がる','パティ','レート','トラック','以上','書換える 実施','様子','数','メイン','ブレーキ','システム','バッテリー','管理','なる','状態','ブレる','行く','当該','無い た','出来る ぬ','高速','南関東','計測','mftbc','たい','みる','です','た 不具合','ギヤ','初期','顧客 苦情','粉','要望','完了','う する','以前','書換える','不具合 状況','添付 ファイル','同じ','ます','スス','問い合わせ','検査','工場','ivis','ivis 堆積','mcm再度書き換え予定','tic情報同様mcm内部データーの欠落確認','アクチュエータ 交換','アッシュ','アッシュ 清掃','ある エラー','ある 圧力差','いる 再生','いる 自動','インジェクタ 情報','インジケーター','インジケーター ランプ','エアクリーナ','エアクリーナ 清掃','エラー ない','エンジン 吹す','エンジン 白煙','エンジン 油量','グノーシス 渡辺','クリーニング 押す','コーディング 際','こと 判明','サービス コード','サービス ダイアグ','サービス 圧力','サイレンサ','サイレンサ 作動','しまた','シューティング','シューティング 行く','スイッチ 再生','する 出す','する 出庫','する 同様','する 発生','する 連絡','セラミック','セラミック フィルタ','せる ため','センサ ユーザー','センサ 基準','センサ 差圧','センサー 確認','その 東京','その 又','た tic情報同様mcm内部データーの欠落確認','た かの','た システム','だ すす','だ データ','た 以上','た 近く','た 出来る','た 停車','ティック','ティック データー','データ 欠損','データ 欠落','データ 内部','データー 書き換える','データー 水温','ドーザ','ドージング インジェクター','ドライバー 岡山県','トラブル シューティング','ない マフラー','ない 強制','ない 自動','ない 手動','ない 続報','ない 浜川','ぬ 症状','ぬ 続報','ぬ 度外','ノズル','ノズル 交換','バルブ モーター','フィルタ フィルタ','フィルタ 清掃','フィルタ 認識','フィルター スス','フィルター 燃焼','フェリー','フェリー 乗船','ふそう 湘南','プレッシャー センサー','ブレる 吸気','ます 現在','マフラー ない','マフラー 差圧','マフラー 目視','メモリ 位置','もらう た','ユーザー 高速道路','よる ドーザ','ランプ 点滅','リセット 強制','リセット 実施','レベル 目盛り','れる ぬ','圧 基準','圧力 センサー','以前 手動','異常ない セラミック','汚れる 酷い','押す 手動','押す 反応','岡山 ふそう','岡山県','過去 エラー','解消 堆積','回収 点検','確認 交換','基づく 圧力','基準 ブースト','希望 よる','詰まる ない','吸気 温度','興業','興業 夜間','業者 強制','近日中ユーザー呼び込み','九州','九州 走行','経過 確認','継続 作業','欠損','欠落 する','結果 自動','結果 浜川','現','現 過去','後 走行','交換 サービス','交換 データー','交換 改善','交換 入力','行う 手動','高速 走行','黒煙 測定','今後 ドライバー','再生 できる','再生 ボタン','再生 行う','再生 試みる','再生 手動','再生 出庫','再生 点検','再生 入る','再生 発生','再生 必要','再度 取り寄せる','作業 書換る','作業 渡辺','作成','札幌 北','支店 入場','資料 ダイア','時間 ない','時間 間に合う','自社 来店','実際 改善','実施 しまた','実施 可能','実施 太平','車両 時','車両 預る','取る 確認','出す','出庫 ダイアグ','出庫 関連','出庫 浜川','所沢','所沢 支店','書き換える エキ','書き換える 近日中ユーザー呼び込み','書き換える 出来る','書き換える 不具合','書換る','書換る 実施','商連 作成','湘南','症状 車両','症状 無い'],
'CORROSION':['ホイール','タイヤ','亀裂','フロント','パンク','リム','ペダル','ブレーキ パッド','relate','修理','original','history','complain','左','supplemental','アルミ','shim','stainless','steel','brake','pedal','find','ainspected','installed','related','rust','踏む','description','スポンジ','customer','ホイール 亀裂','アルコア','spongy','エンジン','ホイール 交換','ブレーキ ペダル','brake stainless','history relate','steel shim','ペダル 踏む','点灯','錆びる','pqrsame','supplemental description','road','test','右','road test','歴','関連','アルミ ホイール','制動力','ひどい','original customer','錆','ainspected brake','related history','シム ひどい','ステンレス','だ 際','ウェスト','する いる','ところ','際','brake pedal','complain brake','関連 修理','発見','点検 する','依頼','boost','rust installed','同様 ブレーキ','ウェスト ゲート','ない 関連','事 確認','運行','actuator','同様','歴 ない','brake find','brake shim','depress','find shim','floor','relate ainspected','ステンレス シム','スポンジ だ','踏む だ','closed','gate','loop','retrieve','valid','customer complain','調査','内側','だ ある','修理 歴','follow','connect','original pqrsame','boost pressure','diagnostics','pqrs','range','turbocharger','漏れる','お客様','エア 漏れる','seize','おる','above','code inspect','retrieve follow','waste','waste gate','poor','data','fuso','抜ける','た ところ','inspect','fuso diagnostics','事','エア','錆 発生','写真','operational','turbocharger find','ゲート 固着','リンク 錆','潤滑油','こと','する','pressure','オリジナル','warn','装着','原因','code','走行','normal','illuminate','lamp','allow','anti','bind','bind become','complain warn','data valid','link','loop control','lubricant','lubricate anti','operation waste','pqrs connect','pressure closed','rust allow','rust link','seize lubricant','stuck','stuck connection','turbocharger link','アクチュエータ コントロール','スタック','た リンク','いる','いる た','実施','腐食','operation','connection','交換 する','検出','become','塗布','確認 する','新品','再生','above normal','actuator control','closed loop','control data','magnetic','normal operational','relate pqrs','valid above','スムーズ 動く','た ウェスト','ターボ 確認','ところ ウェスト','レバー スタック','ロッド ターボ','関連 ない','錆びる いる','コントロール','固着 する','する た','lubricate','スムーズ','エアー','lamp illuminate','現在','リンク','苦情','解消','ターボ','ある','塗布 する','下記 検出','ロッド','high','つく','動く','する ある','お願い 致す','correction','系','取り除く','添付','cause connect','comment clean','control boost','gate clean','gate correction','high boost','illuminate mile','least','linkage','operational range','range 検出','replace magnetic','replaced turbocharger','revival','revival 議題','same original','severe','valve relate','ウエスト','ウエスト ゲート','ゲート アクチュエータ','た ターボ','ターボ ウェスト','つく 当該','できる 次第','です 勘定','ところ ターボ','マグネット バルブ','勘定','含める 金','議題','挙げる','挙げる られる','金','検出 ターボ','固着 関係','取り除く 潤滑油','潤滑油 塗布','成田着','成田着 です','北米 ターボ','北米 確認','万 ある','アクチュエータ','整備 歴','clean','低下 する','不具合 調査','エンジン 警告','valve','警告','警告 点灯','warn lamp','宜しい','担当 柴','ブースト 圧','complaint customer','have','operating','する もの','当該 不具合','replaced','た 関連','cause','北米','レバー','complaint','ブースト','エンジン 出力','不具合 入手','万','いる 案件','エンジン 系','お願い','power','関係','柴','comment','た','ガス漏れ 異音','苦情 添付']}
wvmodel = gensim.models.Word2Vec.load('C:/Users/rounayak/Documents/Fuso/word2vec/Word2Vec')
def word_to_embedvec( word):
return wvmodel[word] if word in wvmodel else np.zeros( vecsize)
classlabels = classdict.keys()
lblidx_dict = dict(zip(classlabels, range(len(classlabels))))
# tokenize the words, and determine the word lengt
phrases = []
indices = []
for label in classlabels:
for shorttext in classdict[label]:
category_bucket = [0]*len(classlabels)
category_bucket[lblidx_dict[label]] = 1
indices.append(category_bucket)
phrases.append(word_tokenize(shorttext))
# store embedded vectors
train_embedvec = np.zeros(shape=(len(phrases), maxlen, vecsize))
for i in range(len(phrases)):
for j in range(min( maxlen, len(phrases[i]))):
train_embedvec[i, j] = word_to_embedvec(phrases[i][j])
indices = np.array(indices, dtype=np.int)
model = Sequential()
model.add(Convolution1D(nb_filter= nb_filters,
filter_length= n_gram,
border_mode='valid',
activation='relu',
input_shape=( maxlen, vecsize)))
model.add(MaxPooling1D(pool_length= maxlen- n_gram+1))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(len( classlabels), activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop')
# train the model
model.fit(train_embedvec, indices)
for layer in model.layers :
x=str(layer.get_weights()[0])
out = open('weights.txt',"a")
out.write( x +'\n')
out.close()
def word_to_embedvec( word):
return wvmodel[word] if word in wvmodel else np.zeros( vecsize)
def shorttext_to_matrix( shorttext):
tokens = word_tokenize(shorttext)
matrix = np.zeros(( maxlen, vecsize))
for i in range(min( maxlen, len(tokens))):
matrix[i] = word_to_embedvec(tokens[i])
return matrix
def score( shorttext):
# retrieve vector
matrix = np.array([ shorttext_to_matrix(shorttext)])
# classification using the neural network
predictions = model.predict(matrix)
# wrangle output result
scoredict = {}
for idx, classlabel in zip(range(len( classlabels)), classlabels):
scoredict[classlabel] = predictions[0][idx]
return scoredict
df_docs = pd.read_excel('Test_subset.xlsx', index_col = None, na_values=['NA'],encoding="utf-8")
df_docs['predictions'] = df_docs['statement'].apply(lambda x: score(x))
writer = pd.ExcelWriter('Test_CNN_output.xlsx')
df_docs.to_excel(writer,sheet_name='Sheet1')
writer.close()
df_docs = pd.read_excel('Validation_subset.xlsx', index_col = None, na_values=['NA'],encoding="utf-8")
df_docs['predictions'] = df_docs['statement'].apply(lambda x: score(x))
writer = pd.ExcelWriter('Validation_CNN_output.xlsx')
df_docs.to_excel(writer,sheet_name='Sheet1')
writer.close()
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# -*- coding: utf-8 -*-
"""Inductive models in PyKEEN."""
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import datetime as dt
from stpmex.utils import strftime, strptime
def test_strftime():
assert strftime(dt.date(2020, 4, 20)) == '20200420'
def test_strptime():
assert strptime('20200420') == dt.date(2020, 4, 20)
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"MIT"
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restless_dj_utils/utils/is_true.py
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AdvancedThreatAnalytics/restless_dj_utils
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|
[
"MIT"
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|
2020-09-21T09:35:58.000Z
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restless_dj_utils/utils/is_true.py
|
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|
50470b11c95f5d7c2caa61147c2341d9b0e86ab6
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
def is_true(value):
"""
Helper function for getting a bool form a query string.
"""
if hasattr(value, "lower"):
return value.lower() not in ("false", "0")
return bool(value)
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|
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"MIT"
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python/cartesian_plans/apps.py
|
batestin1/django_mars
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|
[
"MIT"
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python/cartesian_plans/apps.py
|
batestin1/django_mars
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44d2e4d28f87e17f90fc0910eb63b55be3639b30
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
#********************************************************************************#
# #
# нεℓℓσ,вαтεs! #
# #
# filename: app.py #
# created: 2022-03-19 #
# system: Windows #
# version: 64bit #
# by: Bates <https://github.com/batestin1> #
#********************************************************************************#
# import your librarys below #
#********************************************************************************#
from django.apps import AppConfig
class CartesianPlansConfig(AppConfig):
name = 'cartesian_plans'
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|
2021-09-26T09:17:36.000Z
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[
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codigos_diversos/Rascunho.py
|
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3db9e35f861ce933e952cff2dd3a505dfce1b440
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
#teste
a = "Olá Curitiba!"
print(a)
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|
[
"Apache-2.0"
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|
2022-03-18T21:46:15.000Z
|
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|
magland/sortingview
|
0b1be9d55048cd4b8a0b6b6733bd7d35cb440aa7
|
[
"Apache-2.0"
] | 2
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|
2022-03-12T23:36:34.000Z
|
import kachery_client as kc
from ..workspace_list import WorkspaceList
# @kc.taskfunction('sortingview_workspace_list_subfeed.2', type='query')
def task_sortingview_workspace_list_subfeed(name: str):
W = WorkspaceList(list_name=name)
return W.get_subfeed_uri()
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app/helpers/util.py
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Soumya117/finnazureflaskapp
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2021-12-13T20:13:40.000Z
|
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|
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"MIT"
] | null | null | null |
def link_exists(url, links):
data = [x['link'] for x in links['links']]
return (lambda item, elements: item in elements)(url, data)
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|
[
"MIT"
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show_items.py
|
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|
[
"MIT"
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show_items.py
|
wor1dedit/fast-scrape
|
c8bdeef4b16d6a16d2c63b09883e29df92b88990
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
import auction
auction1154 = auction.Auction("iii1154")
auction1154.scrape_item_ids()
auction1154.scrape_item_info()
print(auction1154.items[0].info)
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|
[
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|
2022-03-31T21:37:45.000Z
|
test/package/package_b/subpackage_2.py
|
Hacky-DH/pytorch
|
80dc4be615854570aa39a7e36495897d8a040ecc
|
[
"Intel"
] | 66,955
|
2017-01-18T17:21:38.000Z
|
2022-03-31T23:56:11.000Z
|
test/package/package_b/subpackage_2.py
|
Hacky-DH/pytorch
|
80dc4be615854570aa39a7e36495897d8a040ecc
|
[
"Intel"
] | 19,210
|
2017-01-18T17:45:04.000Z
|
2022-03-31T23:51:56.000Z
|
__import__("math", fromlist=[])
__import__("xml.sax.xmlreader")
result = "subpackage_2"
class PackageBSubpackage2Object_0:
pass
def dynamic_import_test(name: str):
__import__(name)
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|
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"MIT"
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2021-10-03T20:08:10.000Z
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|
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|
5d0aee1fd608e02338f0310c6c2e280e3433cc0d
|
[
"BlueOak-1.0.0",
"MIT"
] | 22
|
2021-09-02T20:26:41.000Z
|
2022-03-19T14:30:27.000Z
|
plugins/sitemap.py
|
eigenfoo/cryptics
|
5d0aee1fd608e02338f0310c6c2e280e3433cc0d
|
[
"BlueOak-1.0.0",
"MIT"
] | null | null | null |
from datasette import hookimpl
from datasette.utils.asgi import Response
ROBOTS_TXT = """
Sitemap: https://cryptics.eigenfoo.xyz/sitemap.xml
""".strip()
SITEMAP_XML = """
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""".strip()
@hookimpl
def register_routes():
return [
("^/robots.txt$", robots_txt),
("^/sitemap.xml$", sitemap_xml),
]
def robots_txt():
return Response.text(ROBOTS_TXT)
def sitemap_xml():
return Response(SITEMAP_XML, 200, content_type="application/xml")
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[
"MIT"
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src/test_lcis.py
|
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|
0ecbc79fdc62d6f4712405a55bbab3e49d5139a6
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
import unittest
from lcis import find_lcis_length
class LCISTests(unittest.TestCase):
"""Tests for longest continuous increasing subsequence challenge."""
def test_case_1(self):
self.assertEqual(find_lcis_length([1, 3, 5, 4, 7]), 3)
def test_case_2(self):
self.assertEqual(find_lcis_length([2, 2, 2, 2, 2]), 1)
def test_case_3(self):
self.assertEqual(find_lcis_length([1, 3, 5, 7]), 4)
def test_case_4(self):
self.assertEqual(find_lcis_length([1, 3, 5, 4, 2, 3, 4, 5]), 4)
def test_case_5(self):
self.assertEqual(find_lcis_length([2, 1, 3]), 2)
def test_case_6(self):
self.assertEqual(find_lcis_length([-1, -3, -5, -4, -7]), 2)
if __name__ == "__main__":
unittest.main(verbosity=2)
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showdown/apps.py
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|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
showdown/apps.py
|
sunshinejen/boardgameshowdown-
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2019-10-16T05:57:13.000Z
|
2019-10-16T05:57:13.000Z
|
from django.apps import AppConfig
class ShowdownConfig(AppConfig):
name = 'showdown'
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[
"Apache-2.0"
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restclients/test/canvas/accounts.py
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2b09348bf066e5508304401f93f281805e965af5
|
[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
from django.test import TestCase
from django.conf import settings
from restclients.canvas.accounts import Accounts as Canvas
from restclients.exceptions import DataFailureException
class CanvasTestAccounts(TestCase):
def test_account(self):
with self.settings(
RESTCLIENTS_CANVAS_DAO_CLASS='restclients.dao_implementation.canvas.File'):
canvas = Canvas()
account = canvas.get_account_by_sis_id('uwcourse:seattle:cse:cse')
self.assertEquals(account.account_id, 696969)
self.assertEquals(account.name, "Computer Science & Engineering", "Has proper name")
self.assertEquals(account.sis_account_id, 'uwcourse:seattle:cse:cse')
self.assertEquals(account.parent_account_id, 987654)
def test_sub_account(self):
with self.settings(
RESTCLIENTS_CANVAS_DAO_CLASS='restclients.dao_implementation.canvas.File'):
canvas = Canvas()
accounts = canvas.get_sub_accounts_by_sis_id('uwcourse:seattle:cse')
account = accounts[1]
self.assertEquals(len(accounts), 3, "Too few accounts")
self.assertEquals(account.name, "Comp Sci & Engr Accelerated Masters Prg", "Has proper name")
self.assertEquals(account.sis_account_id, 'uwcourse:seattle:cse:csem')
self.assertEquals(account.parent_account_id, 54321)
def test_all_sub_accounts(self):
with self.settings(
RESTCLIENTS_CANVAS_DAO_CLASS='restclients.dao_implementation.canvas.File'):
canvas = Canvas()
accounts = canvas.get_all_sub_accounts_by_sis_id('uwcourse:seattle:cse')
account = accounts[1]
self.assertEquals(len(accounts), 3, "Too few accounts")
self.assertEquals(account.name, "Comp Sci & Engr Accelerated Masters Prg", "Has proper name")
self.assertEquals(account.sis_account_id, 'uwcourse:seattle:cse:csem')
self.assertEquals(account.parent_account_id, 54321)
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Python
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"BSD-3-Clause"
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2021-01-15T20:42:26.000Z
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startup/users/30-user-Subh.py
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"BSD-3-Clause"
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|
2020-07-01T20:27:39.000Z
|
#Aligam GiSAXS sample
#
def align_gisaxs_height_subh( rang = 0.3, point = 31 ,der=False ):
det_exposure_time(0.5)
sample_id(user_name='test', sample_name='test')
yield from bp.rel_scan([pil1M,pil1mroi1,pil1mroi2], piezo.y, -rang, rang, point)
ps(der=der)
yield from bps.mv(piezo.y, ps.cen)
def align_gisaxs_th_subh( rang = 0.3, point = 31 ):
det_exposure_time(0.5)
sample_id(user_name='test', sample_name='test')
yield from bp.rel_scan([pil1M], piezo.th, -rang, rang, point )
ps()
yield from bps.mv(piezo.th, ps.peak)
Att_Align1 = att2_6 #att1_12
Att_Align2 = att2_7 #att1_9
GV7 = TwoButtonShutter('XF:12IDC-VA:2{Det:1M-GV:7}', name='GV7')
alignbspossubh = 11.15
measurebspossubh = 1.15
def alignmentmodesubh():
#Att_Align1.set("Insert")
#yield from bps.sleep(1)
yield from bps.mv(att1_2, 'Insert')
yield from bps.sleep(1)
yield from bps.mv(att1_3, 'Insert')
yield from bps.sleep(1)
yield from bps.mv(GV7.open_cmd, 1 )
yield from bps.mv(pil1m_bs_rod.x, alignbspossubh)
if waxs.arc.position < 12 :
yield from bps.mv(waxs,12)
sample_id(user_name='test', sample_name='test')
def measurementmodesubh():
yield from bps.mv(pil1m_bs_rod.x,measurebspossubh)
yield from bps.sleep(1)
#Att_Align1.set("Retract")
#yield from bps.sleep(1)
yield from bps.mv(att1_2, 'Retract')
yield from bps.sleep(1)
yield from bps.mv(att1_3, 'Retract')
yield from bps.sleep(1)
yield from bps.mv(GV7.close_cmd, 1 )
yield from bps.sleep(1)
#mov(waxs,3)
def alignquick():
#Att_Align1.set("Insert")
#yield from bps.sleep(1)
yield from bps.mv(att1_2, 'Insert')
yield from bps.sleep(1)
yield from bps.mv(att1_3, 'Insert')
yield from bps.sleep(1)
yield from bps.mv(GV7.open_cmd, 1 )
yield from bps.mv(pil1m_bs_rod.x, alignbspossubh)
if waxs.arc.position < 8 :
yield from bps.mv(waxs,8)
sample_id(user_name='test', sample_name='test')
def meas_after_alignquick():
yield from bps.mv(pil1m_bs_rod.x,measurebspossubh)
yield from bps.sleep(1)
yield from bps.mv(att1_2, 'Retract')
yield from bps.sleep(1)
yield from bps.mv(att1_3, 'Retract')
yield from bps.sleep(1)
#mov(waxs,3)
def alignsubhgi():
det_exposure_time(0.5)
sample_id(user_name='test', sample_name='test')
yield from alignmentmodesubh()
yield from bps.mv(pil1M.roi1.min_xyz.min_y, 863)
yield from bps.mv(pil1M.roi1.size.y, 100)
yield from bps.mv(pil1M.roi1.size.x, 100)
yield from align_gisaxs_height_subh(1000,16,der=True)
yield from align_gisaxs_th_subh(1000,11)
yield from align_gisaxs_height_subh(500,11,der=True)
yield from align_gisaxs_th_subh(500,11)
yield from bps.mv(piezo.th, ps.peak -100)
yield from bps.mv(pil1M.roi1.min_xyz.min_y, 783)
yield from bps.mv(pil1M.roi1.size.y, 10)
yield from align_gisaxs_th_subh(300,31)
yield from align_gisaxs_height_subh(200,21)
yield from align_gisaxs_th_subh(100,21)
yield from bps.mv(piezo.th, ps.cen+12)#moves the th to 0.012 degrees positive from aligned 0.1
yield from measurementmodesubh()
def do_grazingsubh(meas_t=1):
#xlocs = [48403]
#names = ['BW30-CH-Br-1']
# Detectors, motors:
dets = [pil300KW, pil300kwroi2, xbpm3.sumY, xbpm2.sumY]
xlocs = [0]
x_offset = np.linspace(2000, -2000, 41)
names = ['btbtwo3']
prealigned = [0]
for xloc, name, aligned in zip(xlocs, names, prealigned):
yield from bps.mv(piezo.x,xloc)
yield from bps.mv(piezo.th,-1300)
if aligned==0 :
yield from alignsubhgi()
plt.close('all')
angle_offset = np.linspace(-120, 80, 41)
#angle_offset = array([-120,-115,-110,-105,-100,-95,-90,-85,-80,-75,-70,-65,-60,-55,-50,-45,-40,-35,-30,-25,-20,-15,-10,-5,0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,70,75,80])
e_list = [7060]
a_off = piezo.th.position
waxs_arc = [3, 21, 4]
det_exposure_time(meas_t)
name_fmt = '{sample}_{energ}eV_{angle}deg'
offset_idx = 0
#yield from bps.mv(att2_9, 'Insert')
for i_e, e in enumerate(e_list):
#yield from bps.mv(energy, e)
for j, ang in enumerate( a_off - np.array(angle_offset) ):
yield from bps.mv(piezo.x, xloc+x_offset[offset_idx])
offset_idx += 1
real_ang = 0.200 + angle_offset[j]/1000
yield from bps.mv(piezo.th, ang)
sample_name = name_fmt.format(sample=name, angle=real_ang, energ = e)
#print(param)
sample_id(user_name='NIST', sample_name=sample_name)
print(f'\n\t=== Sample: {sample_name} ===\n')
#print(RE.md)
yield from bp.scan(dets, waxs, *waxs_arc)
sample_id(user_name='test', sample_name='test')
det_exposure_time(0.5)
#yield from bps.mv(att2_9, 'Retract')
def align_shortcut():
yield from alignquick()
yield from align_gisaxs_height_subh(100,15)
yield from meas_after_alignquick()
def do_grazingtemp(meas_t=4):
# Detectors, motors:
dets = [pil300KW, pil300kwroi2, xbpm3.sumY, xbpm2.sumY]
e_list = [20300]
det_exposure_time(meas_t)
waxs_arc = [3, 9, 2]
piezo_x1 = [0, -400, 12]
piezo_x2 = [-500, -900, 12]
piezo_x3 = [-1000, -1400, 12]
piezo_x4 = [-1500, -1900, 12]
piezo_x5 = [-2000, -2400, 12]
piezo_x6 = [-2500, -2900, 12]
piezo_x7 = [-3000, -3400, 12]
piezo_x8 = [-3500, -3900, 12]
sample_id(user_name='AK', sample_name='P75B2_50C_0.088deg_20300eV1')
yield from bp.grid_scan(dets, piezo.x, *piezo_x1, waxs, *waxs_arc, 1)
yield from align_shortcut()
det_exposure_time(meas_t)
sample_id(user_name='AK', sample_name='P75B2_50C_0.088deg_20300eV2')
yield from bp.grid_scan(dets, piezo.x, *piezo_x2, waxs, *waxs_arc, 1)
yield from align_shortcut()
det_exposure_time(meas_t)
sample_id(user_name='AK', sample_name='P75B2_50C_0.088deg_20300eV3')
yield from bp.grid_scan(dets, piezo.x, *piezo_x3, waxs, *waxs_arc, 1)
yield from align_shortcut()
det_exposure_time(meas_t)
sample_id(user_name='AK', sample_name='P75B2_50C_0.088deg_20300eV4')
yield from bp.grid_scan(dets, piezo.x, *piezo_x4, waxs, *waxs_arc, 1)
yield from align_shortcut()
det_exposure_time(meas_t)
sample_id(user_name='AK', sample_name='P75B2_50C_0.088deg_20300eV5')
yield from bp.grid_scan(dets, piezo.x, *piezo_x5, waxs, *waxs_arc, 1)
yield from align_shortcut()
det_exposure_time(meas_t)
sample_id(user_name='AK', sample_name='P75B2_50C_0.088deg_20300eV6')
yield from bp.grid_scan(dets, piezo.x, *piezo_x6, waxs, *waxs_arc, 1)
yield from align_shortcut()
det_exposure_time(meas_t)
sample_id(user_name='AK', sample_name='P75B2_50C_0.088deg_20300eV7')
yield from bp.grid_scan(dets, piezo.x, *piezo_x7, waxs, *waxs_arc, 1)
yield from align_shortcut()
det_exposure_time(meas_t)
sample_id(user_name='AK', sample_name='P75B2_50C_0.088deg_20300eV8')
yield from bp.grid_scan(dets, piezo.x, *piezo_x8, waxs, *waxs_arc, 1)
sample_id(user_name='test', sample_name='test')
det_exposure_time(0.5)
def do_singleimage(meas_t=4):
# Detectors, motors:
dets = [pil300KW, pil300kwroi2, xbpm3.sumY, xbpm2.sumY]
e_list = [20300]
det_exposure_time(meas_t)
waxs_arc = [3, 9, 2]
sample_id(user_name='AK', sample_name='PVDFWBcool_50C_0.088deg_20300eV1')
yield from bp.grid_scan(dets, waxs, *waxs_arc)
def do_grazing_cool(meas_t=4):
# Detectors, motors:
dets = [pil300KW, pil300kwroi2, xbpm3.sumY, xbpm2.sumY]
waxs_arc = [3, 9, 2]
e_list = [20300]
det_exposure_time(meas_t)
xlocs = [0]
sample_id(user_name='AK', sample_name='PB_50C_0.088deg_20300eV_cool')
yield from bp.grid_scan(dets, waxs, *waxs_arc)
xlocs = [10000]
sample_id(user_name='AK', sample_name='P50B_50C_0.088deg_20300eV_cool')
yield from bp.grid_scan(dets, waxs, *waxs_arc)
xlocs = [20000]
sample_id(user_name='AK', sample_name='PWB_50C_0.088deg_20300eV_cool')
yield from bp.grid_scan(dets, waxs, *waxs_arc)
xlocs = [30000]
sample_id(user_name='AK', sample_name='P50WB_50C_0.088deg_20300eV_cool')
yield from bp.grid_scan(dets, waxs, *waxs_arc)
xlocs = [40000]
sample_id(user_name='AK', sample_name='PVDFWB_50C_0.088deg_20300eV_cool')
yield from bp.grid_scan(dets, waxs, *waxs_arc)
xlocs = [50000]
sample_id(user_name='AK', sample_name='P75WB_50C_0.088deg_20300eV_cool')
yield from bp.grid_scan(dets, waxs, *waxs_arc)
xlocs = [60000]
sample_id(user_name='AK', sample_name='P75WB_100C_0.088deg_20300eV_cool')
yield from bp.grid_scan(dets, waxs, *waxs_arc)
xlocs = [70000]
sample_id(user_name='AK', sample_name='P25WB_50C_0.088deg_20300eV_cool')
yield from bp.grid_scan(dets, waxs, *waxs_arc)
xlocs = [80000]
sample_id(user_name='AK', sample_name='P25B_50C_0.088deg_20300eV_cool')
yield from bp.grid_scan(dets, waxs, *waxs_arc)
xlocs = [90000]
sample_id(user_name='AK', sample_name='P75B2_50C_0.088deg_20300eV_cool')
yield from bp.grid_scan(dets, waxs, *waxs_arc)
# sample_id(user_name='test', sample_name='test')
# det_exposure_time(0.5)
def do_grazing1(meas_t=2):
#xlocs = [48403]
#names = ['BW30-CH-Br-1']
# Detectors, motors:
dets = [pil300KW, pil300kwroi2, xbpm3.sumY, xbpm2.sumY]
xlocs = [-37950]
x_offset = [-200, 0, 200]
names = ['ctrl1_focused_recheckoldmacro']
prealigned = [0]
for xloc, name, aligned in zip(xlocs, names, prealigned):
yield from bps.mv(piezo.x,xloc)
yield from bps.mv(piezo.th,-500)
if aligned==0 :
yield from alignYalegi()
plt.close('all')
angle_offset = [100, 220, 300]
e_list = [2460, 2477, 2500]
a_off = piezo.th.position
waxs_arc = [3, 87, 15]
det_exposure_time(meas_t)
name_fmt = '{sample}_{energ}eV_{angle}deg'
for i_e, e in enumerate(e_list):
yield from bps.mv(energy, e)
yield from bps.mv(piezo.x, xloc+x_offset[i_e])
for j, ang in enumerate( a_off - np.array(angle_offset) ):
real_ang = 0.3 + angle_offset[j]/1000
yield from bps.mv(piezo.th, ang)
sample_name = name_fmt.format(sample=name, angle=real_ang, energ = e)
#print(param)
sample_id(user_name='FA', sample_name=sample_name)
print(f'\n\t=== Sample: {sample_name} ===\n')
#print(RE.md)
yield from bp.scan(dets, waxs, *waxs_arc)
sample_id(user_name='test', sample_name='test')
det_exposure_time(0.5)
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"MIT"
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recip/validate/ValidatorFactory.py
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anthonybuckle/Reciprocity-Core
|
3254073f44e8fe2222aed9879885a2e609d4044a
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
recip/validate/ValidatorFactory.py
|
anthonybuckle/Reciprocity-Core
|
3254073f44e8fe2222aed9879885a2e609d4044a
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
from recip.validate.types.Block import Block
from recip.validate.types.Tx import Tx
from recip.validate import ValidatorType
def getInstance(vType):
'''Validator Types'''
if ValidatorType.BLOCK == vType:
return Block()
elif ValidatorType.TX == vType:
return Tx()
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DUCTF/crypto/babyrsa/solve.py
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UnknownAbyss/CTF-Write-ups
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|
[
"MIT"
] | 6
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2021-10-04T09:38:12.000Z
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DUCTF/crypto/babyrsa/solve.py
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5e9812afefaad7cfd823c0a52c9679d88d4b9508
|
[
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] | 30
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|
2022-03-14T00:39:31.000Z
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import math
from Crypto.Util.number import inverse
e = 0x10001
n = 19574201286059123715221634877085223155972629451020572575626246458715199192950082143183900970133840359007922584516900405154928253156404028820410452946729670930374022025730036806358075325420793866358986719444785030579682635785758091517397518826225327945861556948820837789390500920096562699893770094581497500786817915616026940285194220703907757879335069896978124429681515117633335502362832425521219599726902327020044791308869970455616185847823063474157292399830070541968662959133724209945293515201291844650765335146840662879479678554559446535460674863857818111377905454946004143554616401168150446865964806314366426743287
s = 3737620488571314497417090205346622993399153545806108327860889306394326129600175543006901543011761797780057015381834670602598536525041405700999041351402341132165944655025231947620944792759658373970849932332556577226700342906965939940429619291540238435218958655907376220308160747457826709661045146370045811481759205791264522144828795638865497066922857401596416747229446467493237762035398880278951440472613839314827303657990772981353235597563642315346949041540358444800649606802434227470946957679458305736479634459353072326033223392515898946323827442647800803732869832414039987483103532294736136051838693397106408367097
c = 7000985606009752754441861235720582603834733127613290649448336518379922443691108836896703766316713029530466877153379023499681743990770084864966350162010821232666205770785101148479008355351759336287346355856788865821108805833681682634789677829987433936120195058542722765744907964994170091794684838166789470509159170062184723590372521926736663314174035152108646055156814533872908850156061945944033275433799625360972646646526892622394837096683592886825828549172814967424419459087181683325453243145295797505798955661717556202215878246001989162198550055315405304235478244266317677075034414773911739900576226293775140327580
# From factordb
p = 137526660281921131221818797107719332505145627503966517923070280130875449016216283557144366594925577458093232503891037595787957060953687166721367679274343931891139309595758625134752102980837611457006046816552168551932124923087090435785959383128842381406539452056309367997750395905747259198693037451326868517899
q = 142330230705328145595283676471239195558844969347785580004001554538877181973869318257471293219512143354019499347549183531116588694914100319083003689276059546015147159203569933280678564050512749524779927522346194056170602443980796876645843108623490893506040488132906421994550401879219627124260709500352428249413
print(p*q == n)
phi = (p-1)*(q-1)
d = inverse(e, phi)
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m = hex(m)[2:]
print(bytes.fromhex(m))
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"""Unit test package for qincm."""
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9e4cee899ac04f7820ac351fa55efdc0c01370ba
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[
"MIT"
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[
"MIT"
] | 45
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|
2022-03-11T09:36:56.000Z
|
import ctypes
import netifaces
import NetworkManager # pylint: disable=import-error
from xv_leak_tools.exception import XVEx
from xv_leak_tools.log import L
from xv_leak_tools.process import check_subprocess
class _NetworkObject:
def __init__(self, conn):
self._settings = conn.GetSettings()
self._id = self._settings['connection']['id']
self._uuid = self._settings['connection']['uuid']
def __str__(self):
return "{} ({})".format(self.id(), self.uuid())
def __repr__(self):
return str(self)
def __eq__(self, other):
return self.uuid() == other.uuid()
def uuid(self):
return self._uuid
def id(self):
return self._id
def name(self):
# TODO: Decide on this API.
return self._id
class NetworkService(_NetworkObject):
def active(self):
active_conns = NetworkManager.NetworkManager.ActiveConnections
active_conns = [NetworkService(conn.Connection) for conn in active_conns]
if self in active_conns:
return True
return False
def enable(self):
L.debug("Enabling connection {}".format(self.name()))
check_subprocess(['nmcli', 'connection', 'up', self.name()])
def disable(self):
L.debug("Disabling connection {}".format(self.name()))
check_subprocess(['nmcli', 'connection', 'down', self.name()])
def interface(self):
# TODO: Reject this idea? Maybe interfaces should be chosen without
# regard to connection status, if NM can't be trusted.
# In which case, tests that get a list of interfaces should just use
# netifaces directly.
try:
return self._settings['connection']['interface-name']
except KeyError:
connection_type = self._settings['connection']['type']
# TODO: Test this on different types.
mac_address = self._settings[connection_type]['mac-address']
for iface in netifaces.interfaces():
iface_mac = netifaces.ifaddresses(iface)[netifaces.AF_LINK][0]['addr'].lower()
if mac_address.lower() == iface_mac:
return iface
raise XVEx("Couldn't find any connection interfaces")
def enable_interface(self):
L.debug("Enabling interface {}".format(self.interface()))
# TODO: Move to unix tools or use "ip link set dev iface up"?
check_subprocess(['ifconfig', self.interface(), 'up'])
def disable_interface(self):
L.debug("Disabling interface {}".format(self.interface()))
# TODO: Move to unix tools or use "ip link set dev iface up"?
check_subprocess(['ifconfig', self.interface(), 'down'])
class LinuxNetwork:
@staticmethod
def network_services_in_priority_order():
conns = NetworkManager.Settings.ListConnections()
conns = list(
filter(lambda x: 'autoconnect-priority' in x.GetSettings()['connection'], conns))
# NetworkManager uses int32s so we need to "cast" the autoconnect-priority value.
def uint32(signed_integer):
return int(ctypes.c_uint32(signed_integer).value)
conns.sort(
key=lambda x: uint32(x.GetSettings()['connection']['autoconnect-priority']),
reverse=True)
return [NetworkService(conn) for conn in conns]
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"MIT"
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"MIT"
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"BSD-3-Clause"
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2022-02-27T03:28:59.000Z
|
import factory
import factory.django
from pycon.schedule.models import Session, SessionRole
from symposion.schedule.tests.factories import DayFactory
class SessionFactory(factory.django.DjangoModelFactory):
class Meta:
model = Session
day = factory.SubFactory(DayFactory)
class SessionRoleFactory(factory.django.DjangoModelFactory):
class Meta:
model = SessionRole
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import paramiko
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print '\n\t', pysnmp.__version__
print '\n\nVersion of paramiko installed:'
print '\n\t', paramiko.__version__
print "\n\n"
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2021-12-08T19:38:39.000Z
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from django.apps import AppConfig
class WebsiteInfoConfig(AppConfig):
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return ' '.join(map(str, a.split()[::-1])) if not a.isspace() else a
if __name__ == '__main__':
print(Reverse(" "))
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def add(a=12,b=16):
print (a+b)
add()
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# -*- coding: utf-8 -*-
# Generated by Django 1.11.7 on 2017-12-21 19:39
from __future__ import unicode_literals
from django.db import migrations, models
class Migration(migrations.Migration):
dependencies = [
('main', '0001_initial'),
]
operations = [
migrations.AlterField(
model_name='post',
name='body',
field=models.TextField(help_text='<textarea cols=100 rows=20 readonly>\n<!-- Post Image Start -->\n<div class="post-image margin-top-40 margin-bottom-40">\n <img src="/media/img/" alt="image" width=\'500px\' height=\'500px\'>\n <p>#</p>\n </div>\n<!-- Post Image End -->\n\n----------------------------------------------------------------------\n\n <!-- Post Video Tutorial Start -->\n <div class="video-box margin-top-40 margin-bottom-40">\n <div class="video-tutorial">\n <a class="video-popup" href="#" title="#">\n <img src="images/blog/#" alt="">\n </a>\n </div>\n <p>Integrate video on magnific popup for fast page load.</p>\n</div>\n<!-- Post Video Tutorial End -->\n\n-----------------------------------------------------------------------\n\n<!-- Post Blockquote Start -->\n <div class="post-quote margin-top-40 margin-bottom-40">\n <blockquote>#</blockquote>\n </div>\n<!-- Post Blockquote End -->\n\n-------------------------------------------------------------------------\n\n<!-- Post Coding (SyntaxHighlighter) Start -->\n <div class="margin-top-40 margin-bottom-40">\n <pre class="brush: js">\n /* Smooth Scroll */\n\n $(\'a.smoth-scroll\').on("click", function (e) {\n var anchor = $(this);\n $(\'html, body\').stop().animate({\n scrollTop: $(anchor.attr(\'href\')).offset().top - 50\n }, 1000);\n e.preventDefault();\n });\n\n /* Scroll To Top */\n\n $(window).scroll(function(){\n if ($(this).scrollTop() >= 500) {\n $(\'.scroll-to-top\').fadeIn();\n } else {\n $(\'.scroll-to-top\').fadeOut();\n }\n });\n\n $(\'.scroll-to-top\').click(function(){\n $(\'html, body\').animate({scrollTop : 0},800);\n return false;\n });\n </pre>\n </div>\n<!-- Post Coding (SyntaxHighlighter) End -->\n\n-------------------------------------------------------------------------------\n\n<!-- Post Image Gallery Start -->\n <div class="row margin-top-40 margin-bottom-40">\n\n <div class="col-md-4 col-sm-6 col-xs-12">\n <a href="images/blog/7.jpg" class="image-popup" title="image Title">\n <img src="images/blog/7.jpg" class="img-responsive" alt="">\n </a>\n </div>\n\n <div class="col-md-4 col-sm-6 col-xs-12">\n <a href="images/blog/5.jpg" class="image-popup" title="image Title">\n <img src="images/blog/5.jpg" class="img-responsive" alt="">\n </a>\n </div>\n\n <div class="col-md-4 col-sm-6 col-xs-12">\n <a href="images/blog/6.jpg" class="image-popup" title="image Title">\n <img src="images/blog/6.jpg" class="img-responsive" alt="">\n </a>\n </div>\n\n </div>\n<!-- Post Image Gallery End -->\n\n-----------------------------------------------------------------------------------\n\n<!-- Post Blockquote (Italic Style) Start -->\n <blockquote class="margin-top-40 margin-bottom-40">\n <p>###</p>\n </blockquote>\n<!-- Post Blockquote (Italic Style) End -->\n\n------------------------------------------------------------------------------------\n\n<!-- Post List Style Start -->\n <div class="list">\n <ul>\n <li></li>\n <li></li>\n <li></li>\n </ul>\n </div>\n\n\n <div class="list list-style margin-top-40">\n <ul>\n <li></li>\n <li></li>\n <li></li>\n </ul>\n </div>\n\n\n <div class="list list-style-2 margin-top-40">\n <ul>\n <li></li>\n <li></li>\n <li></li>\n </ul>\n </div>\n<!-- Post List Style End -->\n\n----------------------------------------------------------------------------------------\n\n<!-- Post Author Bio Box Start -->\n <div class="about-author margin-top-70 margin-bottom-50">\n\n <div class="picture">\n <img src="images/blog/author.png" class="img-responsive" alt="">\n </div>\n\n <div class="c-padding">\n <h3>Article By <a href="#" target="_blank" data-toggle="tooltip" data-placement="top" title="Visit Alex Website"></a></h3>\n <p>You can use about author box when someone guest post on your blog.</p>\n </div>\n </div>\n<!-- Post Author Bio Box End -->\n</textarea>'),
),
migrations.AlterField(
model_name='post',
name='date',
field=models.DateField(),
),
migrations.AlterField(
model_name='post',
name='intro',
field=models.TextField(null=True),
),
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enriqueescobar-askida/Kinito.Python
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Section23_Visitor/VisitorRefined/DoubleExpression.py
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enriqueescobar-askida/Kinito.Python
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class DoubleExpression:
def __init__(self, value):
self.value = value
def accept(self, visitor):
visitor.visit(self)
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d-Rickyy-b/Brematic-Controller
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[
"MIT"
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|
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|
# -*- coding: utf-8 -*-
from .RCR1000N import RCR1000N
from .RCS1000N import RCS1000N
__all__ = ["RCR1000N", "RCS1000N"]
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py
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Python
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|
[
"MIT"
] | 99
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|
2022-03-25T09:55:15.000Z
|
pycatia/mec_mod_interfaces/vertex.py
|
Luanee/pycatia
|
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|
[
"MIT"
] | 26
|
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|
2022-03-30T07:24:47.000Z
|
#! usr/bin/python3.6
"""
Module initially auto generated using V5Automation files from CATIA V5 R28 on 2020-06-11 12:40:47.360445
.. warning::
The notes denoted "CAA V5 Visual Basic Help" are to be used as reference only.
They are there as a guide as to how the visual basic / catscript functions work
and thus help debugging in pycatia.
"""
from pycatia.mec_mod_interfaces.boundary import Boundary
class Vertex(Boundary):
"""
.. note::
:class: toggle
CAA V5 Visual Basic Help (2020-06-11 12:40:47.360445)
| System.IUnknown
| System.IDispatch
| System.CATBaseUnknown
| System.CATBaseDispatch
| System.AnyObject
| InfInterfaces.Reference
| MecModInterfaces.Boundary
| Vertex
|
| 0-D boundary.
| Role: This Boundary object may be, for example, the corner of a Pad resulting
| from the extrusion of a square.
| You will create an Vertex object using the Shapes.GetBoundary ,
| HybridShapes.GetBoundary , Sketches.GetBoundary or Selection.SelectElement2
| method. Then, you pass it to the operator (such as
| HybridShapeFactory.AddNewLinePtPt ).
| The lifetime of a Vertex object is limited, see Boundary.
| See also:
| TriDimFeatVertexOrBiDimFeatVertex , NotWireBoundaryMonoDimFeatVertex ,
| ZeroDimFeatVertexOrWireBoundaryMonoDimFeatVertex .
|
| Example:
| This example asks the end user to select successively two vertices. Then,
| it creates a line between these two vertices.
|
| Dim InputObjectType(0)
| Set Document = CATIA.ActiveDocument
| Set Selection = Document.Selection
| Set HybridBodies = Document.Part.HybridBodies
| Set HybridBody = HybridBodies.Item("Geometrical Set.1")
| 'We propose to the user that he select the first vertex
| InputObjectType(0)="Vertex"
| Status=Selection.SelectElement2(InputObjectType,"Select the first
| vertex",true)
| if (Status = "cancel") then Exit Sub
| Set FirstVertex = Selection.Item(1).Value
| Selection.Clear
| 'We propose to the user that he select the second vertex
| InputObjectType(0)="Vertex"
| Status=Selection.SelectElement2(InputObjectType,"Select the second
| vertex",true)
| if (Status = "cancel") then Exit Sub
| Set SecondVertex = Selection.Item(1).Value
| Set hybridShapeLinePtPt = HybridShapeFactory.AddNewLinePtPt(FirstVertex,SecondVertex)
| HybridBody.AppendHybridShape hybridShapeLinePtPt
| Document.Part.InWorkObject = hybridShapeLinePtPt
| Document.Part.Update
"""
def __init__(self, com_object):
super().__init__(com_object)
self.vertex = com_object
def __repr__(self):
return f'Vertex(name="{self.name}")'
| 45.948718
| 108
| 0.538783
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| 3,584
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|
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tests/utils.py
|
dribia/driconfig
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|
[
"MIT"
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tests/utils.py
|
dribia/driconfig
|
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|
[
"MIT"
] | null | null | null |
"""Utility functions for the testing module.
Dribia 2021/08/04, irene <irene@dribia.com>
"""
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|
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|
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|
2021-09-01T16:43:44.000Z
|
import re
import string
from datetime import datetime
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
from nltk.stem import PorterStemmer
from nltk.tokenize import word_tokenize
from vaderSentiment.vaderSentiment import SentimentIntensityAnalyzer
linkPattern = (
"http[s]?://(?:[a-zA-Z]|[0-9]|[$-_@.&+]|[!*\\(\\),]|(?:%[0-9a-fA-F][0-9a-fA-F]))+"
)
def removeLinks(text):
return re.sub(linkPattern, "", text)
def stripEmojis(text):
return text.encode("ascii", "ignore").decode("ascii")
def stripPunctuations(text):
return text.translate(str.maketrans("", "", string.punctuation))
def stripExtraWhiteSpaces(text):
return text.strip()
def removeSpecialChar(text):
return re.sub(r"\W+ ", "", text)
def sentiment_scores(sentence):
# Create a SentimentIntensityAnalyzer object.
sid_obj = SentimentIntensityAnalyzer()
# polarity_scores method of SentimentIntensityAnalyzer
# object gives a sentiment dictionary.
# which contains pos, neg, neu, and compound scores.
sentiment_dict = sid_obj.polarity_scores(sentence)
return sentiment_dict
| 25.666667
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| 100
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py
|
Python
|
pywren_ibm_cloud/libs/cloudpickle/__init__.py
|
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[
"Apache-2.0"
] | null | null | null |
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|
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[
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|
[
"MIT"
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[
"MIT"
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# Generated by Django 3.0.3 on 2020-02-21 14:10
from django.db import migrations, models
class Migration(migrations.Migration):
dependencies = [
("passbook_core", "0008_auto_20200220_1242"),
]
operations = [
migrations.AlterField(
model_name="application",
name="name",
field=models.TextField(help_text="Application's display Name."),
),
migrations.AlterField(
model_name="application",
name="slug",
field=models.SlugField(
help_text="Internal application name, used in URLs."
),
),
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model_name="factor",
name="name",
field=models.TextField(help_text="Factor's display Name."),
),
migrations.AlterField(
model_name="factor",
name="slug",
field=models.SlugField(
help_text="Internal factor name, used in URLs.", unique=True
),
),
migrations.AlterField(
model_name="source",
name="name",
field=models.TextField(help_text="Source's display Name."),
),
migrations.AlterField(
model_name="source",
name="slug",
field=models.SlugField(help_text="Internal source name, used in URLs."),
),
migrations.AlterField(
model_name="user",
name="name",
field=models.TextField(help_text="User's display name."),
),
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Python
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2-Creational Patterns/1-Factory Method Pattern & Abstract Factory Pattern/DocumentCreator-Letter-Resume Example/Python/factory_creator.py
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Ziang-Lu/Design-Patterns
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|
[
"MIT"
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2-Creational Patterns/1-Factory Method Pattern & Abstract Factory Pattern/DocumentCreator-Letter-Resume Example/Python/factory_creator.py
|
Ziang-Lu/Design-Patterns
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7a8167a85456b481aba15d5eee5a64b116b00adc
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
#!usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Factory module.
"""
__author__ = 'Ziang Lu'
from abc import ABC, abstractmethod
from product_document import (
FancyLetter, FancyResume, Letter, ModernLetter, ModernResume, Resume
)
class DocumentCreator(ABC):
"""
Abstract factory DocumentCreator class.
"""
__slots__ = []
@abstractmethod
def create_letter(self) -> Letter:
"""
Abstract factory method to make an abstract product Letter instance.
However, the ability to determine which concrete type of Letter product
to instantiate is deferred to concrete factories (subclasses).
:return: Letter
"""
pass
@abstractmethod
def create_resume(self) -> Resume:
"""
Abstract factory method to make an abstract product Resume instance.
However, the ability to determine which concrete type of Resume product
to instantiate is deferred to concrete factories (subclasses).
:return: Resume
"""
pass
class FancyDocumentCreator(DocumentCreator):
"""
Concrete factory FancyDocumentCreator class.
This class is implemented as a singleton class.
"""
@classmethod
def get_instance(cls):
"""
Gets the singleton instance.
:return: FancyDocumentCreator
"""
return cls.__new__(cls)
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(cls, '_instance'):
cls._instance = super().__new__(cls)
return cls._instance
def create_letter(self):
return FancyLetter()
def create_resume(self):
return FancyResume()
class ModernDocumentCreator(DocumentCreator):
"""
Concrete factory ModernDocumentCreator class.
This class is implemented as a singleton class.
"""
@classmethod
def get_instance(cls):
"""
Gets the singleton instance.
:return: ModernDocumentCreator
"""
return cls.__new__(cls)
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(cls, '_instance'):
cls._instance = super().__new__(cls)
return cls._instance
def create_letter(self):
return ModernLetter()
def create_resume(self):
return ModernResume()
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|
[
"CC-BY-4.0"
] | null | null | null |
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|
AntonObersteiner/python-lessons
|
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|
[
"CC-BY-4.0"
] | null | null | null |
def present(name, alter, ort):
return name + ", " + str(alter) + " aus " + ort
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h.token("hmi.signal1"),
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h.token("hmi.signal3"))
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|
[
"MIT"
] | null | null | null |
from django import forms
from recipe_app.models import Author
# class AddAuthorForm(forms.ModelForm):
# class Meta:
# model = Author
# fields = ['au_name']
class AddAuthorForm(forms.Form):
au_name = forms.CharField(max_length=50)
username = forms.CharField(max_length=50)
password = forms.CharField(widget=forms.PasswordInput)
class AddRecipeForm(forms.Form):
title = forms.CharField(max_length=40)
author = forms.ModelChoiceField(queryset=Author.objects.all())
ingredience = forms.CharField(widget=forms.Textarea)
body = forms.CharField(widget=forms.Textarea)
class LoginForm(forms.Form):
username = forms.CharField(max_length=50)
password = forms.CharField(widget=forms.PasswordInput)
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from googletrans import Translator
translator = Translator()
print(translator.translate(' ' + '안녕하세요.', dest='pt'))
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py
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Python
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metrics/heron/tmaster/client.py
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LaudateCorpus1/caladrius
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"Apache-2.0"
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metrics/heron/tmaster/client.py
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"Apache-2.0"
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2021-03-29T18:07:51.000Z
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metrics/heron/tmaster/client.py
|
fakeNetflix/twitter-repo-caladrius
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9094d7542fb1796a690fed2b8b0083533dcac67e
|
[
"Apache-2.0"
] | 9
|
2018-08-22T01:44:02.000Z
|
2022-03-21T00:59:31.000Z
|
# Copyright 2018 Twitter, Inc.
# Licensed under the Apache License, Version 2.0
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
""" This module contains classes and methods for extracting metrics from the
Heron Topology Master instance. """
import logging
import warnings
import datetime as dt
from typing import Dict, List, Any, Callable, Union, Tuple, Optional
import pandas as pd
from requests.exceptions import HTTPError
from caladrius.metrics.heron.client import HeronMetricsClient
from caladrius.common.heron import tracker
from caladrius.config.keys import ConfKeys
LOG: logging.Logger = logging.getLogger(__name__)
# pylint: disable=too-many-locals, too-many-arguments
# Type definitions
ROW_DICT = Dict[str, Union[str, int, float, dt.datetime, None]]
# The TMaster metrics are aggregated into minute long periods by default
DEFAULT_METRIC_PERIOD: int = 60
def time_check(start: dt.datetime, end: dt.datetime,
time_limit_hrs: float) -> None:
""" Checks the time period, defined by the supplied start and end points,
against the period defined from now back by the supplied time limit in
hours. If the time check passes then nothing will be returned.
Arguments:
start (datetime): The start of the time period. Should be UTC.
end (datetime): The end of the time period. Should be UTC.
time_limit_hrs (float): The number of hours back from now that define
the allowed time period.
Raises:
RuntimeError: If the supplied time period is not within the defined
limit or if the end time is before the start time.
RuntimeWarning: If the supplied time period crosses the limits of the
metrics storage period.
"""
if end < start:
msg: str = (f"The supplied end time ({end.isoformat}) is before the "
f"supplied start time ({start.isoformat}). No data will "
f"be returned.")
LOG.error(msg)
raise RuntimeError(msg)
now: dt.datetime = dt.datetime.now(dt.timezone.utc)
limit: dt.datetime = now - dt.timedelta(hours=time_limit_hrs)
if start < limit and end < limit:
limit_msg: str = (f"The defined time period ({start.isoformat()} to "
f"{end.isoformat()}) is outside of the "
f"{time_limit_hrs} hours of data stored by the "
f"Topology Master. No data will be returned.")
LOG.error(limit_msg)
raise RuntimeError(limit_msg)
if start < limit and end > limit:
truncated_duration: float = round(((end - limit).total_seconds() /
3600), 2)
truncated_msg: str = (f"The start ({start.isoformat()}) of the "
f"supplied time window is beyond the "
f"{time_limit_hrs} hours stored by the Topology "
f"Master. Results will be limited to "
f"{truncated_duration} hours from "
f"{limit.isoformat()} to {end.isoformat()}")
LOG.warning(truncated_msg)
warnings.warn(truncated_msg, RuntimeWarning)
def instance_timelines_to_dataframe(
instance_timelines: dict, stream: Optional[str], measurement_name: str,
conversion_func: Callable[[str], Union[str, int, float]] = None,
source_component: str = None) -> pd.DataFrame:
""" Converts the timeline dictionaries of a *single metric* into a single
combined DataFrame for all instances. All timestamps are converted to UTC
Python datetime objects and the returned DataFrame (for each instance) is
sorted by ascending date.
Arguments:
instance_timelines (dict): A dictionary of instance metric timelines,
where each key is an instance name linking
to a dictionary of <timestamp> :
<measurement> pairs.
stream (str): The stream name that these metrics are related to.
measurement_name (str): The name of the measurements being processed.
This will be used as the measurement column
heading.
conversion_func (function): An optional function for converting the
measurement in the timeline. If not
supplied the measurement will be left as a
string.
Returns:
pandas.DataFrame: A DataFrame containing the timelines of all instances
in the supplied dictionary.
"""
output: List[ROW_DICT] = []
instance_name: str
timeline: Dict[str, str]
for instance_name, timeline in instance_timelines.items():
details = tracker.parse_instance_name(instance_name)
instance_list: List[ROW_DICT] = []
timestamp_str: str
measurement_str: str
for timestamp_str, measurement_str in timeline.items():
timestamp: dt.datetime = \
dt.datetime.utcfromtimestamp(int(timestamp_str))
if "nan" in measurement_str:
measurement: Union[str, int, float, None] = None
else:
if conversion_func:
measurement = conversion_func(measurement_str)
else:
measurement = measurement_str
row: ROW_DICT = {
"timestamp": timestamp,
"container": details["container"],
"task": details["task_id"],
"component": details["component"],
measurement_name: measurement}
if stream:
row["stream"] = stream
if source_component:
row["source_component"] = source_component
instance_list.append(row)
# Because the original dict returned by the tracker is
# unsorted we need to sort the rows by ascending time
instance_list.sort(
key=lambda instance: instance["timestamp"])
output.extend(instance_list)
return pd.DataFrame(output)
def str_nano_to_float_milli(nano_str: str) -> float:
""" Converts a string of a nano measurement into a millisecond float value.
"""
return float(nano_str) / 1000000.0
class HeronTMasterClient(HeronMetricsClient):
""" Class for extracting metrics from the Heron Topology Master metrics
store. """
def __init__(self, config: dict) -> None:
super().__init__(config)
self.tracker_url = config[ConfKeys.HERON_TRACKER_URL.value]
self.time_limit_hrs = \
config.get(ConfKeys.HERON_TMASTER_METRICS_MAX_HOURS.value, 3)
LOG.info("Created Topology Master metrics client using Heron Tracker "
"at: %s", self.tracker_url)
def __hash__(self) -> int:
return hash(self.tracker_url)
def __eq__(self, other: object) -> bool:
if not isinstance(other, HeronTMasterClient):
return False
if self.tracker_url == other.tracker_url:
return True
return False
def _query_setup(self, topology_id: str, cluster: str, environ: str,
start: dt.datetime, end: dt.datetime,
) -> Tuple[Dict[str, Any], int, int]:
""" Helper method for setting up each of the query methods with the
required variables."""
time_check(start, end, self.time_limit_hrs)
start_time: int = int(round(start.timestamp()))
end_time: int = int(round(end.timestamp()))
logical_plan: Dict[str, Any] = tracker.get_logical_plan(
self.tracker_url, cluster, environ, topology_id)
return logical_plan, start_time, end_time
def get_component_service_times(self, topology_id: str, cluster: str,
environ: str, component_name: str,
start: int, end: int, logical_plan:
Dict[str, Any]=None) -> pd.DataFrame:
""" Gets the service times, as a timeseries, for every instance of the
specified component of the specified topology. The start and end times
define the window over which to gather the metrics. The window duration
should be less then 3 hours as this is the limit of what the Topology
master stores.
Arguments:
topology_id (str): The topology identification string.
cluster (str): The cluster the topology is running in.
environ (str): The environment the topology is running in (eg.
prod, devel, test, etc).
component_name (str): The name of the component whose metrics are
required.
start (int): Start time for the time period the query is run
against. This should be a UTC POSIX time integer
(seconds since epoch).
end (int): End time for the time period the query is run against.
This should be a UTC POSIX time integer (seconds since
epoch).
logical_plan (dict): Optional dictionary logical plan returned
by the Heron Tracker API. If not supplied
this method will call the API to get the
logical plan.
Returns:
pandas.DataFrame: A DataFrame containing the service time
measurements as a timeseries. Each row represents a measurement
(aggregated over one minute) with the following columns:
* timestamp: The UTC timestamp for the metric time period,
* component: The component this metric comes from,
* task: The instance ID number for the instance that the metric
comes from,
* container: The ID for the container this metric comes from,
* stream: The name of the incoming stream from which the tuples
that lead to this metric came from,
* execute-latency-ms: The average execute latency measurement in
milliseconds for that metric time period.
"""
LOG.info("Getting service time metrics for component %s of topology "
"%s", component_name, topology_id)
if not logical_plan:
LOG.debug("Logical plan not supplied, fetching from Heron Tracker")
logical_plan = tracker.get_logical_plan(self.tracker_url, cluster,
environ, topology_id)
incoming_streams: List[Tuple[str, str]] = \
tracker.incoming_sources_and_streams(logical_plan, component_name)
metrics: List[str] = ["__execute-latency/" + source + "/" + stream
for source, stream in incoming_streams]
results: Dict[str, Any] = tracker.get_metrics_timeline(
self.tracker_url, cluster, environ, topology_id, component_name,
start, end, metrics)
output: pd.DataFrame = None
for stream_metric, instance_timelines in results["timeline"].items():
metric_list: List[str] = stream_metric.split("/")
incoming_source: str = metric_list[1]
incoming_stream: str = metric_list[2]
instance_tls_df: pd.DataFrame = instance_timelines_to_dataframe(
instance_timelines, incoming_stream, "latency_ms",
str_nano_to_float_milli, incoming_source)
if output is None:
output = instance_tls_df
else:
output = output.append(instance_tls_df, ignore_index=True)
return output
def get_service_times(self, topology_id: str, cluster: str, environ: str,
start: dt.datetime, end: dt.datetime,
**kwargs: Union[str, int, float]) -> pd.DataFrame:
""" Gets the service times, as a timeseries, for every instance of the
of all the bolt components of the specified topology. The start and end
times define the window over which to gather the metrics. The window
duration should be less than 3 hours as this is the limit of what the
Topology master stores.
Arguments:
topology_id (str): The topology identification string.
start (datetime): utc datetime instance for the start of the
metrics gathering period.
end (datetime): utc datetime instance for the end of the
metrics gathering period.
**cluster (str): The cluster the topology is running in.
**environ (str): The environment the topology is running in (eg.
prod, devel, test, etc).
Returns:
pandas.DataFrame: A DataFrame containing the service time
measurements as a timeseries. Each row represents a measurement
(aggregated over one minute) with the following columns:
* timestamp:The UTC timestamp for the metric time period,
* component: The component this metric comes from,
* task: The instance ID number for the instance that the metric
comes from,
* container: The ID for the container this metric comes from,
* stream: The name of the incoming stream from which the tuples
that lead to this metric came from,
* latency_ms: The average execute latency measurement in
milliseconds for that metric time period.
"""
LOG.info("Getting service times for topology %s over a %d second "
"period from %s to %s", topology_id,
(end-start).total_seconds(), start.isoformat(),
end.isoformat())
logical_plan, start_time, end_time = self._query_setup(
topology_id, cluster, environ, start, end)
output: pd.DataFrame = None
bolts: Dict[str, Any] = logical_plan["bolts"]
bolt_component: str
for bolt_component in bolts:
try:
bolt_service_times: pd.DataFrame = \
self.get_component_service_times(topology_id,
cluster, environ,
bolt_component,
start_time, end_time,
logical_plan)
except HTTPError as http_error:
LOG.warning("Fetching execute latencies for component %s "
"failed with status code %s", bolt_component,
str(http_error.response.status_code))
else:
if output is None:
output = bolt_service_times
else:
output = output.append(bolt_service_times,
ignore_index=True)
return output
def get_component_emission_counts(self, topology_id: str, cluster: str,
environ: str, component_name: str,
start: int, end: int,
logical_plan: Dict[str, Any] = None
) -> pd.DataFrame:
""" Gets the emit counts, as a timeseries, for every instance of the
specified component of the specified topology. The start and end times
define the window over which to gather the metrics. The window duration
should be less then 3 hours as this is the limit of what the Topology
master stores.
Arguments:
topology_id (str): The topology identification string.
cluster (str): The cluster the topology is running in.
environ (str): The environment the topology is running in (eg.
prod, devel, test, etc).
component_name (str): The name of the component whose metrics are
required.
start (int): Start time for the time period the query is run
against. This should be a UTC POSIX time integer
(seconds since epoch).
end (int): End time for the time period the query is run against.
This should be a UTC POSIX time integer (seconds since
epoch).
logical_plan (dict): Optional dictionary logical plan returned
by the Heron Tracker API. If not supplied
this method will call the API to get the
logical plan.
Returns:
pandas.DataFrame: A DataFrame containing the emit count
measurements as a timeseries. Each row represents a measurement
(aggregated over one minute) with the following columns:
* timestamp:The UTC timestamp for the metric time period,
* component: The component this metric comes from,
* task: The instance ID number for the instance that the metric
comes from,
* container: The ID for the container this metric comes from,
* stream: The name of the incoming stream from which the tuples
that lead to this metric came from,
* emit_count: The emit count in that metric time period.
"""
LOG.info("Getting emit count metrics for component %s of topology "
"%s", component_name, topology_id)
if not logical_plan:
LOG.debug("Logical plan not supplied, fetching from Heron Tracker")
logical_plan = tracker.get_logical_plan(self.tracker_url, cluster,
environ, topology_id)
outgoing_streams: List[str] = tracker.get_outgoing_streams(
logical_plan, component_name)
metrics: List[str] = ["__emit-count/" + stream
for stream in outgoing_streams]
results: Dict[str, Any] = tracker.get_metrics_timeline(
self.tracker_url, cluster, environ, topology_id, component_name,
start, end, metrics)
output: pd.DataFrame = None
for stream_metric, instance_timelines in results["timeline"].items():
outgoing_stream: str = stream_metric.split("/")[-1]
instance_tls_df: pd.DataFrame = instance_timelines_to_dataframe(
instance_timelines, outgoing_stream, "emit_count",
lambda m: int(float(m)))
if output is None:
output = instance_tls_df
else:
output = output.append(instance_tls_df, ignore_index=True)
return output
def get_emit_counts(self, topology_id: str, cluster: str, environ: str,
start: dt.datetime, end: dt.datetime,
**kwargs: Union[str, int, float]) -> pd.DataFrame:
""" Gets the emit counts, as a timeseries, for every instance of each
of the components of the specified topology. The start and end times
define the window over which to gather the metrics. The window duration
should be less than 3 hours as this is the limit of what the Topology
master stores.
Arguments:
topology_id (str): The topology identification string.
start (datetime): utc datetime instance for the start of the
metrics gathering period.
end (datetime): utc datetime instance for the end of the
metrics gathering period.
**cluster (str): The cluster the topology is running in.
**environ (str): The environment the topology is running in (eg.
prod, devel, test, etc).
Returns:
pandas.DataFrame: A DataFrame containing the emit count
measurements as a timeseries. Each row represents a measurement
(aggregated over one minute) with the following columns:
* timestamp: The UTC timestamp for the metric,
* component: The component this metric comes from,
* task: The instance ID number for the instance that the metric
comes from,
* container: The ID for the container this metric comes from,
* stream: The name of the outing stream from which the tuples that
lead to this metric came from,
* emit_count: The emit count during the metric time period.
"""
LOG.info("Getting emit counts for topology %s over a %d second "
"period from %s to %s", topology_id,
(end-start).total_seconds(), start.isoformat(),
end.isoformat())
logical_plan, start_time, end_time = self._query_setup(
topology_id, cluster, environ, start, end)
output: pd.DataFrame = None
components: List[str] = (list(logical_plan["spouts"].keys()) +
list(logical_plan["bolts"].keys()))
for component in components:
try:
comp_emit_counts: pd.DataFrame = \
self.get_component_emission_counts(
topology_id, cluster, environ, component,
start_time, end_time, logical_plan)
except HTTPError as http_error:
LOG.warning("Fetching emit counts for component %s failed with"
" status code %s", component,
str(http_error.response.status_code))
if output is None:
output = comp_emit_counts
else:
output = output.append(comp_emit_counts, ignore_index=True)
return output
def get_component_execute_counts(self, topology_id: str, cluster: str,
environ: str, component_name: str,
start: int, end: int,
logical_plan: Dict[str, Any] = None
) -> pd.DataFrame:
""" Gets the execute counts, as a timeseries, for every instance of the
specified component of the specified topology. The start and end times
define the window over which to gather the metrics. The window duration
should be less then 3 hours as this is the limit of what the Topology
master stores.
Arguments:
topology_id (str): The topology identification string.
cluster (str): The cluster the topology is running in.
environ (str): The environment the topology is running in (eg.
prod, devel, test, etc).
component_name (str): The name of the component whose metrics are
required.
start (int): Start time for the time period the query is run
against. This should be a UTC POSIX time integer
(seconds since epoch).
end (int): End time for the time period the query is run against.
This should be a UTC POSIX time integer (seconds since
epoch).
logical_plan (dict): Optional dictionary logical plan returned
by the Heron Tracker API. If not supplied
this method will call the API to get the
logical plan.
Returns:
pandas.DataFrame: A DataFrame containing the emit count
measurements as a timeseries. Each row represents a measurement
(aggregated over one minute) with the following columns:
* timestamp: The UTC timestamp for the metric time period,
* component: The component this metric comes from,
* task: The instance ID number for the instance that the metric
comes from,
* container: The ID for the container this metric comes from.
* stream: The name of the incoming stream from which the tuples
that lead to this metric came from,
* execute_count: The execute count in that metric time period.
"""
LOG.info("Getting execute count metrics for component %s of topology "
"%s", component_name, topology_id)
if not logical_plan:
LOG.debug("Logical plan not supplied, fetching from Heron Tracker")
logical_plan = tracker.get_logical_plan(self.tracker_url, cluster,
environ, topology_id)
incoming_streams: List[Tuple[str, str]] = \
tracker.incoming_sources_and_streams(logical_plan, component_name)
metrics: List[str] = ["__execute-count/" + source + "/" + stream
for source, stream in incoming_streams]
results: Dict[str, Any] = tracker.get_metrics_timeline(
self.tracker_url, cluster, environ, topology_id, component_name,
start, end, metrics)
output: pd.DataFrame = None
for stream_metric, instance_timelines in results["timeline"].items():
metric_list: List[str] = stream_metric.split("/")
incoming_source: str = metric_list[1]
incoming_stream: str = metric_list[2]
instance_tls_df: pd.DataFrame = instance_timelines_to_dataframe(
instance_timelines, incoming_stream, "execute_count",
lambda m: int(float(m)), incoming_source)
if output is None:
output = instance_tls_df
else:
output = output.append(instance_tls_df, ignore_index=True)
return output
def get_execute_counts(self, topology_id: str, cluster: str, environ: str,
start: dt.datetime, end: dt.datetime,
**kwargs: Union[str, int, float]) -> pd.DataFrame:
""" Gets the execute counts, as a timeseries, for every instance of
each of the components of the specified topology. The start and end
times define the window over which to gather the metrics. The window
duration should be less than 3 hours as this is the limit of what the
Topology master stores.
Arguments:
topology_id (str): The topology identification string.
start (datetime): UTC datetime instance for the start of the
metrics gathering period.
end (datetime): UTC datetime instance for the end of the
metrics gathering period.
**cluster (str): The cluster the topology is running in.
**environ (str): The environment the topology is running in (eg.
prod, devel, test, etc).
Returns:
pandas.DataFrame: A DataFrame containing the service time
measurements as a timeseries. Each row represents a measurement
(aggregated over one minute) with the following columns:
* timestamp: The UTC timestamp for the metric,
* component: The component this metric comes from,
* task: The instance ID number for the instance that the metric
comes from,
* container: The ID for the container this metric comes from.
* stream: The name of the incoming stream from which the tuples
that lead to this metric came from,
* source_component: The name of the component the stream's source
instance belongs to,
* execute_count: The execute count during the metric time period.
"""
LOG.info("Getting execute counts for topology %s over a %d second "
"period from %s to %s", topology_id,
(end-start).total_seconds(), start.isoformat(),
end.isoformat())
logical_plan, start_time, end_time = self._query_setup(
topology_id, cluster, environ, start, end)
output: pd.DataFrame = None
for component in logical_plan["bolts"].keys():
try:
comp_execute_counts: pd.DataFrame = \
self.get_component_execute_counts(topology_id, cluster,
environ, component,
start_time, end_time,
logical_plan)
except HTTPError as http_error:
LOG.warning("Fetching execute counts for component %s failed "
"with status code %s", component,
str(http_error.response.status_code))
if output is None:
output = comp_execute_counts
else:
output = output.append(comp_execute_counts, ignore_index=True)
return output
def get_spout_complete_latencies(self, topology_id: str, cluster: str,
environ: str, component_name: str,
start: int, end: int,
logical_plan: Dict[str, Any] = None
) -> pd.DataFrame:
""" Gets the complete latency, as a timeseries, for every instance of
the specified component of the specified topology. The start and end
times define the window over which to gather the metrics. The window
duration should be less then 3 hours as this is the limit of what the
Topology master stores.
Arguments:
topology_id (str): The topology identification string.
cluster (str): The cluster the topology is running in.
environ (str): The environment the topology is running in (eg.
prod, devel, test, etc).
component_name (str): The name of the spout component whose
metrics are required.
start (int): Start time for the time period the query is run
against. This should be a UTC POSIX time integer
(seconds since epoch).
end (int): End time for the time period the query is run against.
This should be a UTC POSIX time integer (seconds since
epoch).
logical_plan (dict): Optional dictionary logical plan returned
by the Heron Tracker API. If not supplied
this method will call the API to get the
logical plan.
Returns:
pandas.DataFrame: A DataFrame containing the complete latency
measurements as a timeseries. Each row represents a measurement
(averaged over one minute) with the following columns:
* timestamp: The UTC timestamp for the metric,
* component: The component this metric comes from,
* task: The instance ID number for the instance that the metric
comes from,
* container: The ID for the container this metric comes from,
* stream: The name of the incoming stream from which the tuples
that lead to this metric came from,
* latency_ms: The average execute latency measurement in
milliseconds for that metric time period.
"""
LOG.info("Getting complete latency metrics for component %s of "
"topology %s", component_name, topology_id)
if not logical_plan:
LOG.debug("Logical plan not supplied, fetching from Heron Tracker")
logical_plan = tracker.get_logical_plan(self.tracker_url, cluster,
environ, topology_id)
outgoing_streams: List[str] = \
tracker.get_outgoing_streams(logical_plan, component_name)
metrics: List[str] = ["__complete-latency/" + stream
for stream in outgoing_streams]
results: Dict[str, Any] = tracker.get_metrics_timeline(
self.tracker_url, cluster, environ, topology_id, component_name,
start, end, metrics)
output: pd.DataFrame = None
for stream_metric, instance_timelines in results["timeline"].items():
metric_list: List[str] = stream_metric.split("/")
outgoing_stream: str = metric_list[1]
instance_tls_df: pd.DataFrame = instance_timelines_to_dataframe(
instance_timelines, outgoing_stream, "latency_ms",
str_nano_to_float_milli)
if output is None:
output = instance_tls_df
else:
output = output.append(instance_tls_df, ignore_index=True)
return output
def get_complete_latencies(self, topology_id: str, cluster: str,
environ: str, start: dt.datetime,
end: dt.datetime,
**kwargs: Union[str, int, float]
) -> pd.DataFrame:
""" Gets the complete latencies, as a timeseries, for every instance of
the of all the spout components of the specified topology. The start
and end times define the window over which to gather the metrics. The
window duration should be less than 3 hours as this is the limit of
what the Topology master stores.
Arguments:
topology_id (str): The topology identification string.
cluster (str): The cluster the topology is running in.
environ (str): The environment the topology is running in (eg.
prod, devel, test, etc).
start (datetime): utc datetime instance for the start of the
metrics gathering period.
end (datetime): utc datetime instance for the end of the
metrics gathering period.
Returns:
pandas.DataFrame: A DataFrame containing the service time
measurements as a timeseries. Each row represents a measurement
(aggregated over one minute) with the following columns:
* timestamp: The UTC timestamp for the metric,
* component: The component this metric comes from,
* task: The instance ID number for the instance that the metric
comes from,
* container: The ID for the container this metric comes from,
stream: The name of the incoming stream from which the tuples
that lead to this metric came from,
* latency_ms: The average execute latency measurement in
milliseconds for that metric time period.
Raises:
RuntimeWarning: If the specified topology has a reliability mode
that does not enable complete latency.
"""
LOG.info("Getting complete latencies for topology %s over a %d second "
"period from %s to %s", topology_id,
(end-start).total_seconds(), start.isoformat(),
end.isoformat())
logical_plan, start_time, end_time = self._query_setup(
topology_id, cluster, environ, start, end)
# First we need to check that the supplied topology will actually have
# complete latencies. Only ATLEAST_ONCE and EXACTLY_ONCE will have
# complete latency values as acking is disabled for ATMOST_ONCE.
physical_plan: Dict[str, Any] = tracker.get_physical_plan(
self.tracker_url, cluster, environ, topology_id)
if (physical_plan["config"]
["topology.reliability.mode"] == "ATMOST_ONCE"):
rm_msg: str = (f"Topology {topology_id} reliability mode is set "
f"to ATMOST_ONCE. Complete latency is not "
f"available for these types of topologies")
LOG.warning(rm_msg)
warnings.warn(rm_msg, RuntimeWarning)
return pd.DataFrame()
output: pd.DataFrame = None
spouts: Dict[str, Any] = logical_plan["spouts"]
for spout_component in spouts:
try:
spout_complete_latencies: pd.DataFrame = \
self.get_spout_complete_latencies(topology_id,
cluster, environ,
spout_component,
start_time, end_time,
logical_plan)
except HTTPError as http_error:
LOG.warning("Fetching execute latencies for component %s "
"failed with status code %s", spout_component,
str(http_error.response.status_code))
if output is None:
output = spout_complete_latencies
else:
output = output.append(spout_complete_latencies,
ignore_index=True)
return output
def get_calculated_arrival_rates(self, topology_id: str, cluster: str, environ: str,
start: dt.datetime, end: dt.datetime,
**kwargs: Union[str, int, float]) -> pd.DataFrame:
""" Gets the arrival rates, as a timeseries, for every instance of each
of the bolt components of the specified topology. The start and end
times define the window over which to gather the metrics. The window
duration should be less than 3 hours as this is the limit of what the
Topology master stores.
Arguments:
topology_id (str): The topology identification string.
start (datetime): utc datetime instance for the start of the
metrics gathering period.
end (datetime): utc datetime instance for the end of the
metrics gathering period.
**cluster (str): The cluster the topology is running in.
**environ (str): The environment the topology is running in (eg.
prod, devel, test, etc).
Returns:
pandas.DataFrame: A DataFrame containing the arrival rate
measurements as a timeseries. Each row represents a measurement
(aggregated over one minute) with the following columns:
* timestamp: The UTC timestamp for the metric,
* component: The component this metric comes from,
* task: The instance ID number for the instance that the metric
comes from,
* container: The ID for the container this metric comes from,
* arrival_count: The number of arrivals (across all streams) at
each instance.
* arrival_rate_tps: The arrival rate at each instance (across all
streams) in units of tuples per second.
"""
LOG.info("Getting arrival rates for topology %s over a %d second "
"period from %s to %s", topology_id,
(end-start).total_seconds(), start.isoformat(),
end.isoformat())
execute_counts: pd.DataFrame = self.get_execute_counts(
topology_id, cluster, environ, start, end)
arrivals: pd.DataFrame = \
(execute_counts.groupby(["task", "component", "timestamp"])
.sum().reset_index()
.rename(index=str, columns={"execute_count": "arrival_count"}))
arrivals["arrival_rate_tps"] = (arrivals["arrival_count"] /
DEFAULT_METRIC_PERIOD)
return arrivals
def get_receive_counts(self, topology_id: str, cluster: str, environ: str,
start: dt.datetime, end: dt.datetime,
**kwargs: Union[str, int, float]) -> pd.DataFrame:
msg: str = ("The custom caladrius receive-count metrics is not yet "
"available via the TMaster metrics database")
LOG.error(msg)
raise NotImplementedError(msg)
def get_incoming_queue_sizes(self, topology_id: str, cluster: str, environ: str,
start: [dt.datetime] = None, end: [dt.datetime] = None,
**kwargs: Union[str, int, float]) -> pd.DataFrame:
msg: str = "Unimplemented"
LOG.error(msg)
raise NotImplementedError(msg)
def get_cpu_load(self, topology_id: str, cluster: str, environ: str,
start: [dt.datetime] = None, end: [dt.datetime] = None,
** kwargs: Union[str, int, float]) -> pd.DataFrame:
msg: str = "Unimplemented"
LOG.error(msg)
raise NotImplementedError(msg)
def get_gc_time(self, topology_id: str, cluster: str, environ: str,
start: [dt.datetime] = None, end: [dt.datetime] = None,
** kwargs: Union[str, int, float]) -> pd.DataFrame:
msg: str = "Unimplemented"
LOG.error(msg)
raise NotImplementedError(msg)
def get_num_packets_received(self, topology_id: str, cluster: str, environ: str,
start: [dt.datetime] = None, end: [dt.datetime] = None,
** kwargs: Union[str, int, float]) -> pd.DataFrame:
msg: str = "Unimplemented"
LOG.error(msg)
raise NotImplementedError(msg)
def get_packet_arrival_rate(self, topology_id: str, cluster: str, environ: str,
start: [dt.datetime] = None, end: [dt.datetime] = None,
**kwargs: Union[str, int, float]) -> pd.DataFrame:
msg: str = "Unimplemented"
LOG.error(msg)
raise NotImplementedError(msg)
def get_tuple_arrivals_at_stmgr(self, topology_id: str, cluster: str, environ: str,
start: [dt.datetime] = None, end: [dt.datetime] = None,
**kwargs: Union[str, int, float]) -> pd.DataFrame:
msg: str = "Unimplemented"
LOG.error(msg)
raise NotImplementedError(msg)
| 47.127729
| 91
| 0.574695
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| 0
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| 43,169
| 915
| 92
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py
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Python
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publications/migrations/0001_initial.py
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ForumDev/djangocms-publications
|
e5120cfd3121894341e936e3fba0c30173aeeab4
|
[
"MIT"
] | null | null | null |
publications/migrations/0001_initial.py
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ForumDev/djangocms-publications
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|
[
"MIT"
] | null | null | null |
publications/migrations/0001_initial.py
|
ForumDev/djangocms-publications
|
e5120cfd3121894341e936e3fba0c30173aeeab4
|
[
"MIT"
] | 1
|
2020-10-12T06:37:49.000Z
|
2020-10-12T06:37:49.000Z
|
# -*- coding: utf-8 -*-
from south.utils import datetime_utils as datetime
from south.db import db
from south.v2 import SchemaMigration
from django.db import models
class Migration(SchemaMigration):
def forwards(self, orm):
# Adding model 'Type'
db.create_table(u'publications_type', (
(u'id', self.gf('django.db.models.fields.AutoField')(primary_key=True)),
('order', self.gf('django.db.models.fields.PositiveIntegerField')(db_index=True)),
('type', self.gf('django.db.models.fields.CharField')(max_length=128)),
('description', self.gf('django.db.models.fields.CharField')(max_length=128)),
('bibtex_types', self.gf('django.db.models.fields.CharField')(default='article', max_length=256)),
('bibtex_required_fields', self.gf('django.db.models.fields.TextField')()),
('bibtex_optional_fields', self.gf('django.db.models.fields.TextField')(null=True, blank=True)),
('hidden', self.gf('django.db.models.fields.BooleanField')(default=False)),
))
db.send_create_signal(u'publications', ['Type'])
# Adding model 'List'
db.create_table(u'publications_list', (
(u'id', self.gf('django.db.models.fields.AutoField')(primary_key=True)),
('list', self.gf('django.db.models.fields.CharField')(max_length=128)),
('description', self.gf('django.db.models.fields.CharField')(max_length=128)),
))
db.send_create_signal(u'publications', ['List'])
# Adding model 'Style'
db.create_table(u'publications_style', (
(u'id', self.gf('django.db.models.fields.AutoField')(primary_key=True)),
('name', self.gf('django.db.models.fields.CharField')(unique=True, max_length=256)),
))
db.send_create_signal(u'publications', ['Style'])
# Adding model 'StyleTemplate'
db.create_table(u'publications_styletemplate', (
(u'id', self.gf('django.db.models.fields.AutoField')(primary_key=True)),
('style', self.gf('django.db.models.fields.related.ForeignKey')(to=orm['publications.Style'])),
('bibtype', self.gf('django.db.models.fields.related.ForeignKey')(to=orm['publications.Type'])),
('template', self.gf('django.db.models.fields.TextField')()),
))
db.send_create_signal(u'publications', ['StyleTemplate'])
# Adding model 'Publication'
db.create_table(u'publications_publication', (
(u'id', self.gf('django.db.models.fields.AutoField')(primary_key=True)),
('type', self.gf('django.db.models.fields.related.ForeignKey')(to=orm['publications.Type'])),
('citekey', self.gf('django.db.models.fields.CharField')(max_length=512, unique=True, null=True, blank=True)),
('title', self.gf('django.db.models.fields.CharField')(max_length=512)),
('authors', self.gf('django.db.models.fields.CharField')(max_length=2048)),
('year', self.gf('django.db.models.fields.PositiveIntegerField')(max_length=4, null=True, blank=True)),
('month', self.gf('django.db.models.fields.IntegerField')(null=True, blank=True)),
('journal', self.gf('django.db.models.fields.CharField')(max_length=256, blank=True)),
('book_title', self.gf('django.db.models.fields.CharField')(max_length=256, blank=True)),
('publisher', self.gf('django.db.models.fields.CharField')(max_length=256, blank=True)),
('institution', self.gf('django.db.models.fields.CharField')(max_length=256, blank=True)),
('volume', self.gf('django.db.models.fields.IntegerField')(null=True, blank=True)),
('number', self.gf('django.db.models.fields.IntegerField')(null=True, blank=True)),
('edition', self.gf('django.db.models.fields.CharField')(max_length=256, blank=True)),
('location', self.gf('django.db.models.fields.CharField')(max_length=256, blank=True)),
('series', self.gf('django.db.models.fields.CharField')(max_length=256, blank=True)),
('pages', self.gf('publications.fields.PagesField')(max_length=32, blank=True)),
('note', self.gf('django.db.models.fields.TextField')(blank=True)),
('keywords', self.gf('django.db.models.fields.TextField')(blank=True)),
('url', self.gf('django.db.models.fields.URLField')(max_length=1000, blank=True)),
('urldate', self.gf('django.db.models.fields.DateField')(null=True, blank=True)),
('code', self.gf('django.db.models.fields.URLField')(max_length=200, blank=True)),
('pdf', self.gf('django.db.models.fields.files.FileField')(max_length=100, null=True, blank=True)),
('image', self.gf('django.db.models.fields.files.ImageField')(max_length=100, null=True, blank=True)),
('thumbnail', self.gf('django.db.models.fields.files.ImageField')(max_length=100, null=True, blank=True)),
('doi', self.gf('django.db.models.fields.CharField')(max_length=128, blank=True)),
('external', self.gf('django.db.models.fields.BooleanField')(default=False)),
('abstract', self.gf('django.db.models.fields.TextField')(blank=True)),
('isbn', self.gf('django.db.models.fields.CharField')(max_length=32, blank=True)),
('issn', self.gf('django.db.models.fields.CharField')(max_length=32, blank=True)),
))
db.send_create_signal(u'publications', ['Publication'])
# Adding M2M table for field lists on 'Publication'
m2m_table_name = db.shorten_name(u'publications_publication_lists')
db.create_table(m2m_table_name, (
('id', models.AutoField(verbose_name='ID', primary_key=True, auto_created=True)),
('publication', models.ForeignKey(orm[u'publications.publication'], null=False)),
('list', models.ForeignKey(orm[u'publications.list'], null=False))
))
db.create_unique(m2m_table_name, ['publication_id', 'list_id'])
# Adding model 'CustomFile'
db.create_table(u'publications_customfile', (
(u'id', self.gf('django.db.models.fields.AutoField')(primary_key=True)),
('publication', self.gf('django.db.models.fields.related.ForeignKey')(to=orm['publications.Publication'])),
('description', self.gf('django.db.models.fields.CharField')(max_length=256)),
('file', self.gf('django.db.models.fields.files.FileField')(max_length=100)),
))
db.send_create_signal(u'publications', ['CustomFile'])
# Adding model 'CustomLink'
db.create_table(u'publications_customlink', (
(u'id', self.gf('django.db.models.fields.AutoField')(primary_key=True)),
('publication', self.gf('django.db.models.fields.related.ForeignKey')(to=orm['publications.Publication'])),
('description', self.gf('django.db.models.fields.CharField')(max_length=256)),
('url', self.gf('django.db.models.fields.URLField')(max_length=200)),
))
db.send_create_signal(u'publications', ['CustomLink'])
def backwards(self, orm):
# Deleting model 'Type'
db.delete_table(u'publications_type')
# Deleting model 'List'
db.delete_table(u'publications_list')
# Deleting model 'Style'
db.delete_table(u'publications_style')
# Deleting model 'StyleTemplate'
db.delete_table(u'publications_styletemplate')
# Deleting model 'Publication'
db.delete_table(u'publications_publication')
# Removing M2M table for field lists on 'Publication'
db.delete_table(db.shorten_name(u'publications_publication_lists'))
# Deleting model 'CustomFile'
db.delete_table(u'publications_customfile')
# Deleting model 'CustomLink'
db.delete_table(u'publications_customlink')
models = {
u'publications.customfile': {
'Meta': {'object_name': 'CustomFile'},
'description': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '256'}),
'file': ('django.db.models.fields.files.FileField', [], {'max_length': '100'}),
u'id': ('django.db.models.fields.AutoField', [], {'primary_key': 'True'}),
'publication': ('django.db.models.fields.related.ForeignKey', [], {'to': u"orm['publications.Publication']"})
},
u'publications.customlink': {
'Meta': {'object_name': 'CustomLink'},
'description': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '256'}),
u'id': ('django.db.models.fields.AutoField', [], {'primary_key': 'True'}),
'publication': ('django.db.models.fields.related.ForeignKey', [], {'to': u"orm['publications.Publication']"}),
'url': ('django.db.models.fields.URLField', [], {'max_length': '200'})
},
u'publications.list': {
'Meta': {'ordering': "('list',)", 'object_name': 'List'},
'description': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '128'}),
u'id': ('django.db.models.fields.AutoField', [], {'primary_key': 'True'}),
'list': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '128'})
},
u'publications.publication': {
'Meta': {'ordering': "['-year', '-month', '-id']", 'object_name': 'Publication'},
'abstract': ('django.db.models.fields.TextField', [], {'blank': 'True'}),
'authors': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '2048'}),
'book_title': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '256', 'blank': 'True'}),
'citekey': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '512', 'unique': 'True', 'null': 'True', 'blank': 'True'}),
'code': ('django.db.models.fields.URLField', [], {'max_length': '200', 'blank': 'True'}),
'doi': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '128', 'blank': 'True'}),
'edition': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '256', 'blank': 'True'}),
'external': ('django.db.models.fields.BooleanField', [], {'default': 'False'}),
u'id': ('django.db.models.fields.AutoField', [], {'primary_key': 'True'}),
'image': ('django.db.models.fields.files.ImageField', [], {'max_length': '100', 'null': 'True', 'blank': 'True'}),
'institution': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '256', 'blank': 'True'}),
'isbn': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '32', 'blank': 'True'}),
'issn': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '32', 'blank': 'True'}),
'journal': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '256', 'blank': 'True'}),
'keywords': ('django.db.models.fields.TextField', [], {'blank': 'True'}),
'lists': ('django.db.models.fields.related.ManyToManyField', [], {'to': u"orm['publications.List']", 'symmetrical': 'False', 'blank': 'True'}),
'location': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '256', 'blank': 'True'}),
'month': ('django.db.models.fields.IntegerField', [], {'null': 'True', 'blank': 'True'}),
'note': ('django.db.models.fields.TextField', [], {'blank': 'True'}),
'number': ('django.db.models.fields.IntegerField', [], {'null': 'True', 'blank': 'True'}),
'pages': ('publications.fields.PagesField', [], {'max_length': '32', 'blank': 'True'}),
'pdf': ('django.db.models.fields.files.FileField', [], {'max_length': '100', 'null': 'True', 'blank': 'True'}),
'publisher': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '256', 'blank': 'True'}),
'series': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '256', 'blank': 'True'}),
'thumbnail': ('django.db.models.fields.files.ImageField', [], {'max_length': '100', 'null': 'True', 'blank': 'True'}),
'title': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '512'}),
'type': ('django.db.models.fields.related.ForeignKey', [], {'to': u"orm['publications.Type']"}),
'url': ('django.db.models.fields.URLField', [], {'max_length': '1000', 'blank': 'True'}),
'urldate': ('django.db.models.fields.DateField', [], {'null': 'True', 'blank': 'True'}),
'volume': ('django.db.models.fields.IntegerField', [], {'null': 'True', 'blank': 'True'}),
'year': ('django.db.models.fields.PositiveIntegerField', [], {'max_length': '4', 'null': 'True', 'blank': 'True'})
},
u'publications.style': {
'Meta': {'object_name': 'Style'},
'bibtype': ('django.db.models.fields.related.ManyToManyField', [], {'to': u"orm['publications.Type']", 'through': u"orm['publications.StyleTemplate']", 'symmetrical': 'False'}),
u'id': ('django.db.models.fields.AutoField', [], {'primary_key': 'True'}),
'name': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'unique': 'True', 'max_length': '256'})
},
u'publications.styletemplate': {
'Meta': {'object_name': 'StyleTemplate'},
'bibtype': ('django.db.models.fields.related.ForeignKey', [], {'to': u"orm['publications.Type']"}),
u'id': ('django.db.models.fields.AutoField', [], {'primary_key': 'True'}),
'style': ('django.db.models.fields.related.ForeignKey', [], {'to': u"orm['publications.Style']"}),
'template': ('django.db.models.fields.TextField', [], {})
},
u'publications.type': {
'Meta': {'ordering': "('order',)", 'object_name': 'Type'},
'bibtex_optional_fields': ('django.db.models.fields.TextField', [], {'null': 'True', 'blank': 'True'}),
'bibtex_required_fields': ('django.db.models.fields.TextField', [], {}),
'bibtex_types': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'default': "'article'", 'max_length': '256'}),
'description': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '128'}),
'hidden': ('django.db.models.fields.BooleanField', [], {'default': 'False'}),
u'id': ('django.db.models.fields.AutoField', [], {'primary_key': 'True'}),
'order': ('django.db.models.fields.PositiveIntegerField', [], {'db_index': 'True'}),
'type': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '128'})
}
}
complete_apps = ['publications']
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Subsets and Splits
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