d4rl_mujoco_halfcheetah

• 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#gym

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

• Codice sorgente : tfds.d4rl.d4rl_mujoco_halfcheetah.D4rlMujocoHalfcheetah

• Versioni :

  • 1.0.0 : versione iniziale.
  • 1.0.1 : supporto per metadati di episodi e passaggi e unificazione della forma della ricompensa in tutte le configurazioni.
  • 1.1.0 : aggiunto is_last.
  • 1.2.0 (predefinito): aggiornato per tenere conto dell'osservazione successiva.

• 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_mujoco_halfcheetah/v0-expert (configurazione predefinita)

• Dimensione download : 83.44 MiB

• Dimensione del set di dati : 98.43 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-medium

• Dimensione download : 82.92 MiB

• Dimensione del set di dati : 98.43 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-medium-expert

• Dimensione download : 166.36 MiB

• Dimensione del set di dati : 196.86 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): solo quando shuffle_files=False (train)

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-mixed

• Dimensione download : 8.60 MiB

• Dimensione del set di dati : 9.94 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-random

• Dimensione download : 84.79 MiB

• Dimensione del set di dati : 98.43 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-expert

• Dimensione download : 146.94 MiB

• Dimensione del set di dati : 451.88 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-medium

• Dimensione download : 146.65 MiB

• Dimensione del set di dati : 451.88 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-medium-expert

• Dimensione download : 293.00 MiB

• Dimensione del set di dati : 342.37 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-medium-replay

• Dimensione download : 57.68 MiB

• Dimensione del set di dati : 34.59 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-full-replay

• Dimensione download : 285.01 MiB

• Dimensione del set di dati : 171.22 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): solo quando shuffle_files=False (train)

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-random

• Dimensione download : 145.19 MiB

• Dimensione del set di dati : 171.18 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): solo quando shuffle_files=False (train)

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-expert

• Dimensione download : 226.46 MiB

• Dimensione del set di dati : 451.88 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-full-replay

• Dimensione download : 277.88 MiB

• Dimensione del set di dati : 171.22 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): solo quando shuffle_files=False (train)

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-medium

• Dimensione download : 226.71 MiB

• Dimensione del set di dati : 451.88 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-medium-expert

• Dimensione download : 452.58 MiB

• Dimensione del set di dati : 342.37 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-medium-replay

• Dimensione download : 56.69 MiB

• Dimensione del set di dati : 34.59 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-random

• Dimensione download : 226.34 MiB

• Dimensione del set di dati : 171.18 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): solo quando shuffle_files=False (train)

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):