d4rl_antmaze

• Descripción :

D4RL es un punto de referencia de código abierto para el aprendizaje por refuerzo fuera de línea. Proporciona entornos y conjuntos de datos estandarizados para algoritmos de entrenamiento y evaluación comparativa.

Los conjuntos de datos siguen el formato RLDS para representar pasos y episodios.

• Descripción de la configuración : vea más detalles sobre la tarea y sus versiones en https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#antmaze

• Página de inicio : https://sites.google.com/view/d4rl-anonymous

• Código fuente : tfds.d4rl.d4rl_antmaze.D4rlAntmaze

• Versiones :

  • 1.0.0 : versión inicial.
  • 1.1.1 (predeterminado): conjuntos de datos v2 agregados.

• Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'goal': Tensor(shape=(2,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(29,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Documentación de funciones :

• Claves supervisadas (ver documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Citación :

@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_antmaze/umaze-v0 (configuración predeterminada)

• Tamaño de descarga : 221.76 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 274.83 MiB

• Divisiones :

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/umaze-diverso-v0

• Tamaño de descarga : 220.16 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 270.23 MiB

• Divisiones :

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/juego-medio-v0

• Tamaño de descarga : 220.40 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 275.20 MiB

• Divisiones :

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/medio-diverso-v0

• Tamaño de descarga : 220.39 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 271.18 MiB

• Divisiones :

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/grande-diverso-v0

• Tamaño de descarga : 220.47 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 273.36 MiB

• Divisiones :

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/gran-play-v0

• Tamaño de descarga : 220.19 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 276.61 MiB

• Divisiones :

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/umaze-v2

• Tamaño de descarga : 221.76 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 274.83 MiB

• Divisiones :

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/umaze-diverso-v2

• Tamaño de descarga : 220.16 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 270.20 MiB

• Divisiones :

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/juego-medio-v2

• Tamaño de descarga : 220.40 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 275.22 MiB

• Divisiones :

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/medio-diverso-v2

• Tamaño de descarga : 220.39 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 271.19 MiB

• Divisiones :

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/grande-diverso-v2

• Tamaño de descarga : 220.47 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 273.38 MiB

• Divisiones :

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/large-play-v2

• Tamaño de descarga : 220.18 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 276.63 MiB

• Divisiones :

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):