d4rl_mujoco_halfcheetah

• Opis :

D4RL to punkt odniesienia typu open source do uczenia się przez wzmacnianie w trybie offline. Zapewnia standaryzowane środowiska i zbiory danych do algorytmów szkoleniowych i porównawczych.

Zbiory danych są zgodne z formatem RLDS i reprezentują kroki i odcinki.

• Opis konfiguracji : więcej szczegółów na temat zadania i jego wersji znajdziesz na https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#gym

• Strona główna : https://sites.google.com/view/d4rl-anonymous

• Kod źródłowy : tfds.d4rl.d4rl_mujoco_halfcheetah.D4rlMujocoHalfcheetah

• Wersje :

  • 1.0.0 : Pierwsza wersja.
  • 1.0.1 : Obsługa metadanych odcinków i kroków oraz ujednolicenie kształtu nagrody we wszystkich konfiguracjach.
  • 1.1.0 : Dodano is_last.
  • 1.2.0 (domyślnie): Zaktualizowano, aby uwzględnić następną obserwację.

• Klucze nadzorowane (zobacz dokument as_supervised ): None

• Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.

• Cytat :

@misc{fu2020d4rl,
    title={D4RL: Datasets for Deep Data-Driven Reinforcement Learning},
    author={Justin Fu and Aviral Kumar and Ofir Nachum and George Tucker and Sergey Levine},
    year={2020},
    eprint={2004.07219},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-expert (konfiguracja domyślna)

• Rozmiar pobierania : 83.44 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 98.43 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-medium

• Rozmiar pobierania : 82.92 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 98.43 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-medium-expert

• Rozmiar pobierania : 166.36 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 196.86 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tylko wtedy, gdy shuffle_files=False (pociąg)

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-mixed

• Rozmiar pliku do pobrania : 8.60 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 9.94 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-random

• Rozmiar pobierania : 84.79 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 98.43 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-expert

• Rozmiar pobierania : 146.94 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 451.88 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-medium

• Rozmiar pobierania : 146.65 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 451.88 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-medium-expert

• Rozmiar pobierania : 293.00 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 342.37 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-medium-replay

• Rozmiar pobierania : 57.68 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 34.59 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-full-replay

• Rozmiar pobierania : 285.01 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 171.22 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tylko wtedy, gdy shuffle_files=False (pociąg)

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-random

• Rozmiar pobierania : 145.19 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 171.18 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tylko wtedy, gdy shuffle_files=False (pociąg)

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-expert

• Rozmiar pobierania : 226.46 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 451.88 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-full-replay

• Rozmiar pobierania : 277.88 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 171.22 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tylko wtedy, gdy shuffle_files=False (pociąg)

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-medium

• Rozmiar pobierania : 226.71 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 451.88 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-medium-expert

• Rozmiar pobierania : 452.58 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 342.37 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-medium-replay

• Rozmiar pobierania : 56.69 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 34.59 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-random

• Rozmiar pobierania : 226.34 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 171.18 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tylko wtedy, gdy shuffle_files=False (pociąg)

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):