d4rl_mujoco_walker2d

• Descrição :

D4RL é um benchmark de código aberto para aprendizado 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#gym

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

• Código fonte : tfds.d4rl.d4rl_mujoco_walker2d.D4rlMujocoWalker2d

• Versões :

  • 1.0.0 : versão inicial.
  • 1.1.0 : Adicionado is_last.
  • 1.2.0 (padrão): Atualizado para levar em consideração a próxima observação.

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): 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_mujoco_walker2d/v0-expert (configuração padrão)

• Tamanho do download : 78.41 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 98.64 MiB

• Cache automático ( documentação ): Sim

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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,
    }),
})

• Documentação do recurso:

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v0-medium

• Tamanho do download : 80.83 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 99.72 MiB

• Cache automático ( documentação ): Sim

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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,
    }),
})

• Documentação do recurso:

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v0-medium-expert

• Tamanho do download : 159.24 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 198.36 MiB

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Somente quando shuffle_files=False (train)

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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,
    }),
})

• Documentação do recurso:

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v0-mixed

• Tamanho do download : 8.42 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 10.06 MiB

• Cache automático ( documentação ): Sim

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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,
    }),
})

• Documentação do recurso:

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v0-random

• Tamanho do download : 78.41 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 112.04 MiB

• Cache automático ( documentação ): Sim

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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,
    }),
})

• Documentação do recurso:

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v1-expert

• Tamanho do download : 143.06 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 452.72 MiB

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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,
    }),
})

• Documentação do recurso:

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v1-medium

• Tamanho do download : 144.23 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 510.08 MiB

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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,
    }),
})

• Documentação do recurso:

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v1-medium-expert

• Tamanho do download : 286.69 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 342.46 MiB

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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,
    }),
})

• Documentação do recurso:

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v1-medium-replay

• Tamanho do download : 84.37 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 52.10 MiB

• Cache automático ( documentação ): Sim

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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,
    }),
})

• Documentação do recurso:

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v1-full-replay

• Tamanho do download : 278.95 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 171.66 MiB

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Somente quando shuffle_files=False (train)

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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,
    }),
})

• Documentação do recurso:

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v1-random

• Tamanho do download : 132.36 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 192.06 MiB

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Somente quando shuffle_files=False (train)

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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,
    }),
})

• Documentação do recurso:

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v2-expert

• Tamanho do download : 219.89 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 452.16 MiB

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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,
    }),
})

• Documentação do recurso:

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v2-full-replay

• Tamanho do download : 271.91 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 171.66 MiB

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Somente quando shuffle_files=False (train)

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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,
    }),
})

• Documentação do recurso:

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v2-medium

• Tamanho do download : 221.50 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 505.58 MiB

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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,
    }),
})

• Documentação do recurso:

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v2-medium-expert

• Tamanho do download : 440.79 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 342.45 MiB

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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,
    }),
})

• Documentação do recurso:

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v2-medium-replay

• Tamanho do download : 82.32 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 52.10 MiB

• Cache automático ( documentação ): Sim

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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,
    }),
})

• Documentação do recurso:

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v2-random

• Tamanho do download : 206.10 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 192.11 MiB

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Somente quando shuffle_files=False (train)

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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,
    }),
})

• Documentação do recurso:

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):