d4rl_mujoco_halfcheetah

• وصف :

D4RL هو معيار مفتوح المصدر للتعلم المعزز دون الاتصال بالإنترنت. يوفر بيئات ومجموعات بيانات موحدة للتدريب وقياس الخوارزميات.

تتبع مجموعات البيانات تنسيق RLDS لتمثيل الخطوات والحلقات.

• وصف التكوين : اطلع على مزيد من التفاصيل حول المهمة وإصداراتها في https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#gym

• الصفحة الرئيسية : https://sites.google.com/view/d4rl-anonymous

• كود المصدر : tfds.d4rl.d4rl_mujoco_halfcheetah.D4rlMujocoHalfcheetah

• الإصدارات :

  • 1.0.0 : الإصدار الأولي.
  • 1.0.1 : دعم البيانات الوصفية للحلقة والخطوة، وتوحيد شكل المكافأة عبر جميع التكوينات.
  • 1.1.0 : تمت الإضافة_آخر.
  • 1.2.0 (افتراضي): تم التحديث ليأخذ في الاعتبار الملاحظة التالية.

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع as_supervised doc ): None

• الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.

• الاقتباس :

@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 (التكوين الافتراضي)

• حجم التحميل : 83.44 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 98.43 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

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,
    }),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-medium

• حجم التحميل : 82.92 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 98.43 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

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,
    }),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-medium-expert

• حجم التحميل : 166.36 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 196.86 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): فقط عندما shuffle_files=False (القطار)

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

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,
    }),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-mixed

• حجم التحميل : 8.60 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 9.94 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

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,
    }),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-random

• حجم التحميل : 84.79 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 98.43 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

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,
    }),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-expert

• حجم التحميل : 146.94 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 451.88 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

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,
    }),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-medium

• حجم التحميل : 146.65 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 451.88 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

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,
    }),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-medium-expert

• حجم التحميل : 293.00 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 342.37 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

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,
    }),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-medium-replay

• حجم التحميل : 57.68 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 34.59 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

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,
    }),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-full-replay

• حجم التحميل : 285.01 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 171.22 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): فقط عندما shuffle_files=False (القطار)

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

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,
    }),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-random

• حجم التحميل : 145.19 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 171.18 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): فقط عندما shuffle_files=False (القطار)

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

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,
    }),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-expert

• حجم التحميل : 226.46 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 451.88 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

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,
    }),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-full-replay

• حجم التحميل : 277.88 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 171.22 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): فقط عندما shuffle_files=False (القطار)

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

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,
    }),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-medium

• حجم التحميل : 226.71 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 451.88 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

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,
    }),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-medium-expert

• حجم التحميل : 452.58 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 342.37 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

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,
    }),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-medium-replay

• حجم التحميل : 56.69 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 34.59 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

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,
    }),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-random

• حجم التحميل : 226.34 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 171.18 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): فقط عندما shuffle_files=False (القطار)

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

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,
    }),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):