d4rl_adroit_door

• Descrizione :

D4RL è un punto di riferimento open source per l'apprendimento per rinforzo offline. Fornisce ambienti e set di dati standardizzati per algoritmi di training e benchmarking.

I set di dati seguono il formato RLDS per rappresentare passaggi ed episodi.

• Descrizione della configurazione : vedere maggiori dettagli sull'attività e le sue versioni in https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#adroit

• Pagina iniziale : https://sites.google.com/view/d4rl-anonymous

• Codice sorgente : tfds.d4rl.d4rl_adroit_door.D4rlAdroitDoor

• Versioni :

  • 1.0.0 : versione iniziale.
  • 1.1.0 (predefinito): aggiunto is_last.

• Chiavi supervisionate (vedi il documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.

• Citazione :

@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_adroit_door/v0-human (configurazione predefinita)

• Dimensione download : 2.97 MiB

• Dimensione del set di dati : 3.36 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_adroit_door/v0-cloned

• Dimensione download : 602.42 MiB

• Dimensione del set di dati : 497.47 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
        'discount': float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(30,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float64),
        'reward': float64,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_adroit_door/v0-expert

• Dimensione download : 511.05 MiB

• Dimensione del set di dati : 710.30 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_logstd': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
            'action_mean': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_adroit_door/v1-human

• Dimensione download : 2.98 MiB

• Dimensione del set di dati : 3.42 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'door_body_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_adroit_door/v1-cloned

• Dimensione download : 280.72 MiB

• Dimensione del set di dati : 1.85 GiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(39, 256), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 28), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'door_body_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_adroit_door/v1-expert

• Dimensione download : 511.22 MiB

• Dimensione del set di dati : 803.48 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(32,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(32, 39), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(32,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(32, 32), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(28, 32), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(28, 32), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_std': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
            'action_mean': Tensor(shape=(28,), dtype=float32),
            'door_body_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):