d4rl_antmaze

• Descrição :

D4RL é um benchmark de código aberto para aprendizagem por reforço offline. Ele fornece ambientes e conjuntos de dados padronizados para algoritmos de treinamento e benchmarking.

Os conjuntos de dados seguem o formato RLDS para representar etapas e episódios.

• Descrição da configuração : veja mais detalhes sobre a tarefa e suas versões em https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#antmaze

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

• Código fonte : tfds.d4rl.d4rl_antmaze.D4rlAntmaze

• Versões :

  • 1.0.0 : Versão inicial.
  • 1.1.1 (padrão): Conjuntos de dados v2 adicionados.

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

• Estrutura de recursos :

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,
    }),
})

• Documentação de recursos :

• Chaves supervisionadas (consulte o documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): Não suportado.

• Citação :

@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 (configuração padrão)

• Tamanho do download : 221.76 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 274.83 MiB

• Divisões :

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/umaze-diverse-v0

• Tamanho do download : 220.16 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 270.23 MiB

• Divisões :

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/medium-play-v0

• Tamanho do download : 220.40 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 275.20 MiB

• Divisões :

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/medium-diverse-v0

• Tamanho do download : 220.39 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 271.18 MiB

• Divisões :

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/grande-diverso-v0

• Tamanho do download : 220.47 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 273.36 MiB

• Divisões :

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/large-play-v0

• Tamanho do download : 220.19 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 276.61 MiB

• Divisões :

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/umaze-v2

• Tamanho do download : 221.76 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 274.83 MiB

• Divisões :

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/umaze-diverso-v2

• Tamanho do download : 220.16 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 270.20 MiB

• Divisões :

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/medium-play-v2

• Tamanho do download : 220.40 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 275.22 MiB

• Divisões :

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/medium-diverse-v2

• Tamanho do download : 220.39 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 271.19 MiB

• Divisões :

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/grande-diverso-v2

• Tamanho do download : 220.47 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 273.38 MiB

• Divisões :

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/large-play-v2

• Tamanho do download : 220.18 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 276.63 MiB

• Divisões :

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):