d4rl_adroit_hammer

  • Descripción :

D4RL es un punto de referencia de código abierto para el aprendizaje por refuerzo fuera de línea. Proporciona entornos y conjuntos de datos estandarizados para algoritmos de entrenamiento y evaluación comparativa.

Los conjuntos de datos siguen el formato RLDS para representar pasos y episodios.

@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_adroit_hammer/v0-human (configuración predeterminada)

  • Tamaño de la descarga : 5.33 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 6.10 MiB

  • Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 70
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(26,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'qpos': Tensor(shape=(33,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(33,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(46,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
pasos conjunto de datos
pasos/acción Tensor (26,) flotar32
pasos/descuento Tensor flotar32
pasos/información CaracterísticasDict
pasos/información/qpos Tensor (33,) flotar32
pasos/información/qvel Tensor (33,) flotar32
pasos/es_primero Tensor bool
pasos/es_último Tensor bool
pasos/es_terminal Tensor bool
pasos/observación Tensor (46,) flotar32
pasos/recompensa Tensor flotar32

d4rl_adroit_hammer/v0-clonado

  • Tamaño de la descarga : 644.69 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 538.97 MiB

  • Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 5,594
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(26,), dtype=float32),
        'discount': float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'qpos': Tensor(shape=(33,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(33,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(46,), dtype=float64),
        'reward': float64,
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
pasos conjunto de datos
pasos/acción Tensor (26,) flotar32
pasos/descuento Tensor flotar64
pasos/información CaracterísticasDict
pasos/información/qpos Tensor (33,) flotar64
pasos/información/qvel Tensor (33,) flotar64
pasos/es_primero Tensor bool
pasos/es_último Tensor bool
pasos/es_terminal Tensor bool
pasos/observación Tensor (46,) flotar64
pasos/recompensa Tensor flotar64

d4rl_adroit_hammer/v0-experto

  • Tamaño de la descarga : 529.91 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 737.00 MiB

  • Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 5,000
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(26,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_logstd': Tensor(shape=(26,), dtype=float32),
            'action_mean': Tensor(shape=(26,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(33,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(33,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(46,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
pasos conjunto de datos
pasos/acción Tensor (26,) flotar32
pasos/descuento Tensor flotar32
pasos/información CaracterísticasDict
pasos/información/acción_logstd Tensor (26,) flotar32
pasos/información/action_mean Tensor (26,) flotar32
pasos/información/qpos Tensor (33,) flotar32
pasos/información/qvel Tensor (33,) flotar32
pasos/es_primero Tensor bool
pasos/es_último Tensor bool
pasos/es_terminal Tensor bool
pasos/observación Tensor (46,) flotar32
pasos/recompensa Tensor flotar32

d4rl_adroit_hammer/v1-humano

  • Tamaño de la descarga : 5.35 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 6.34 MiB

  • Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 25
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(26,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'board_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(33,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(33,), dtype=float32),
            'target_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(46,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
pasos conjunto de datos
pasos/acción Tensor (26,) flotar32
pasos/descuento Tensor flotar32
pasos/información CaracterísticasDict
pasos/infos/board_pos Tensor (3,) flotar32
pasos/información/qpos Tensor (33,) flotar32
pasos/información/qvel Tensor (33,) flotar32
pasos/información/target_pos Tensor (3,) flotar32
pasos/es_primero Tensor bool
pasos/es_último Tensor bool
pasos/es_terminal Tensor bool
pasos/observación Tensor (46,) flotar32
pasos/recompensa Tensor flotar32

d4rl_adroit_hammer/v1-clonado

  • Tamaño de la descarga : 425.93 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 1.68 GiB

  • Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 3,606
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(46, 256), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(26,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 26), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(26,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'board_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(33,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(33,), dtype=float32),
            'target_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(46,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
algoritmo Tensor cuerda
política CaracterísticasDict
política/fc0 CaracterísticasDict
política/fc0/sesgo Tensor (256,) flotar32
política/fc0/peso Tensor (46, 256) flotar32
política/fc1 CaracterísticasDict
política/fc1/sesgo Tensor (256,) flotar32
política/fc1/peso Tensor (256, 256) flotar32
política/last_fc CaracterísticasDict
política/last_fc/sesgo Tensor (26,) flotar32
política/last_fc/peso Tensor (256, 26) flotar32
política/no linealidad Tensor cuerda
política/distribución_de_salida Tensor cuerda
pasos conjunto de datos
pasos/acción Tensor (26,) flotar32
pasos/descuento Tensor flotar32
pasos/información CaracterísticasDict
pasos/infos/board_pos Tensor (3,) flotar32
pasos/información/qpos Tensor (33,) flotar32
pasos/información/qvel Tensor (33,) flotar32
pasos/información/target_pos Tensor (3,) flotar32
pasos/es_primero Tensor bool
pasos/es_último Tensor bool
pasos/es_terminal Tensor bool
pasos/observación Tensor (46,) flotar32
pasos/recompensa Tensor flotar32

d4rl_adroit_hammer/v1-experto

  • Tamaño de la descarga : 531.24 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 843.54 MiB

  • Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 5,000
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(32,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(32, 46), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(32,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(32, 32), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(26,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(26, 32), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(26,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(26, 32), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(26,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_std': Tensor(shape=(26,), dtype=float32),
            'action_mean': Tensor(shape=(26,), dtype=float32),
            'board_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(33,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(33,), dtype=float32),
            'target_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(46,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
algoritmo Tensor cuerda
política CaracterísticasDict
política/fc0 CaracterísticasDict
política/fc0/sesgo Tensor (32,) flotar32
política/fc0/peso Tensor (32, 46) flotar32
política/fc1 CaracterísticasDict
política/fc1/sesgo Tensor (32,) flotar32
política/fc1/peso Tensor (32, 32) flotar32
política/last_fc CaracterísticasDict
política/last_fc/sesgo Tensor (26,) flotar32
política/last_fc/peso Tensor (26, 32) flotar32
política/last_fc_log_std CaracterísticasDict
política/last_fc_log_std/sesgo Tensor (26,) flotar32
política/last_fc_log_std/peso Tensor (26, 32) flotar32
política/no linealidad Tensor cuerda
política/distribución_de_salida Tensor cuerda
pasos conjunto de datos
pasos/acción Tensor (26,) flotar32
pasos/descuento Tensor flotar32
pasos/información CaracterísticasDict
pasos/infos/action_log_std Tensor (26,) flotar32
pasos/información/action_mean Tensor (26,) flotar32
pasos/infos/board_pos Tensor (3,) flotar32
pasos/información/qpos Tensor (33,) flotar32
pasos/información/qvel Tensor (33,) flotar32
pasos/información/target_pos Tensor (3,) flotar32
pasos/es_primero Tensor bool
pasos/es_último Tensor bool
pasos/es_terminal Tensor bool
pasos/observación Tensor (46,) flotar32
pasos/recompensa Tensor flotar32