d4rl_mujoco_hopper

• Описание :

D4RL — это тест с открытым исходным кодом для автономного обучения с подкреплением. Он предоставляет стандартизированные среды и наборы данных для алгоритмов обучения и сравнительного анализа.

Наборы данных соответствуют формату RLDS для представления шагов и эпизодов.

• Описание конфигурации : более подробную информацию о задаче и ее версиях см. на странице https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#gym.

• Домашняя страница : https://sites.google.com/view/d4rl-anonymous

• Исходный код : tfds.d4rl.d4rl_mujoco_hopper.D4rlMujocoHopper

• Версии :

  • 1.0.0 : Начальная версия.
  • 1.1.0 : Добавлен is_last.
  • 1.2.0 (по умолчанию): обновлено с учетом следующего наблюдения.

• Контролируемые ключи (см. документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

• Цитата :

@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_hopper/v0-expert (конфигурация по умолчанию)

• Размер загрузки : 51.56 MiB

• Размер набора данных : 64.10 MiB

• Автокэширование ( документация ): Да

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v0-medium

• Размер загрузки : 51.74 MiB

• Размер набора данных : 64.68 MiB

• Автокэширование ( документация ): Да

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v0-medium-expert

• Размер загрузки : 62.01 MiB

• Размер набора данных : 77.25 MiB

• Автокэширование ( документация ): Да

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v0-смешанный

• Размер загрузки : 10.48 MiB

• Размер набора данных : 13.15 MiB

• Автокэширование ( документация ): Да

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v0-random

• Размер загрузки : 51.83 MiB

• Размер набора данных : 66.06 MiB

• Автокэширование ( документация ): Да

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-expert

• Размер загрузки : 93.19 MiB

• Размер набора данных : 608.03 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 11), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-medium

• Размер загрузки : 92.03 MiB

• Размер набора данных : 1.78 GiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 11), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-medium-expert

• Размер загрузки : 184.59 MiB

• Размер набора данных : 230.24 MiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): только если shuffle_files=False (поезд)

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-medium-replay

• Размер загрузки : 55.65 MiB

• Размер набора данных : 34.78 MiB

• Автокэширование ( документация ): Да

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
        'discount': float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float64),
        'reward': float64,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-full-replay

• Размер загрузки : 183.32 MiB

• Размер набора данных : 114.78 MiB

• Автокэширование ( документация ): Да

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
        'discount': float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float64),
        'reward': float64,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-random

• Размер загрузки : 91.11 MiB

• Размер набора данных : 130.73 MiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): только если shuffle_files=False (поезд)

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-эксперт

• Размер загрузки : 145.37 MiB

• Размер набора данных : 390.40 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 11), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-full-replay

• Размер загрузки : 179.29 MiB

• Размер набора данных : 115.04 MiB

• Автокэширование ( документация ): Да

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-средний

• Размер загрузки : 145.68 MiB

• Размер набора данных : 702.57 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 11), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-medium-expert

• Размер загрузки : 290.43 MiB

• Размер набора данных : 228.28 MiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): только если shuffle_files=False (поезд)

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-medium-replay

• Размер загрузки : 72.34 MiB

• Размер набора данных : 46.51 MiB

• Автокэширование ( документация ): Да

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-random

• Размер загрузки : 145.46 MiB

• Размер набора данных : 130.72 MiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): только если shuffle_files=False (поезд)

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):