d4rl_adroit_relocate

  • 説明

D4RLは、オフライン強化学習のオープンソースベンチマークです。アルゴリズムのトレーニングとベンチマークのための標準化された環境とデータセットを提供します。

@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_relocate / v0-human(デフォルト設定)

  • ダウンロードサイズ4.87 MiB

  • データセットサイズ5.48 MiB

  • オートキャッシュされたドキュメント):はい

  • スプリット

スプリット
'train' 60
  • 特長
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(30,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'qpos': Tensor(shape=(36,), dtype=tf.float32),
            'qvel': Tensor(shape=(36,), dtype=tf.float32),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_adroit_relocate / v0-クローン

  • ダウンロードサイズ647.11 MiB

  • データセットのサイズ550.50 MiB

  • オートキャッシュされたドキュメント):いいえ

  • スプリット

スプリット
'train' 5,519
  • 特長
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(30,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'qpos': Tensor(shape=(36,), dtype=tf.float64),
            'qvel': Tensor(shape=(36,), dtype=tf.float64),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=tf.float64),
        'reward': tf.float64,
    }),
})

d4rl_adroit_relocate / v0-エキスパート

  • ダウンロードサイズ581.53 MiB

  • データセットのサイズ778.97 MiB

  • オートキャッシュされたドキュメント):いいえ

  • スプリット

スプリット
'train' 5,000
  • 特長
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(30,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_logstd': Tensor(shape=(30,), dtype=tf.float32),
            'action_mean': Tensor(shape=(30,), dtype=tf.float32),
            'qpos': Tensor(shape=(36,), dtype=tf.float32),
            'qvel': Tensor(shape=(36,), dtype=tf.float32),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_adroit_relocate / v1-human

  • ダウンロードサイズ5.92 MiB

  • データセットサイズ6.94 MiB

  • オートキャッシュされたドキュメント):はい

  • スプリット

スプリット
'train' 25
  • 特長
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(30,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'hand_qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=tf.float32),
            'obj_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
            'palm_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
            'qpos': Tensor(shape=(36,), dtype=tf.float32),
            'qvel': Tensor(shape=(36,), dtype=tf.float32),
            'target_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_adroit_relocate / v1-クローン

  • ダウンロードサイズ554.39 MiB

  • データセットサイズ1.86 GiB

  • オートキャッシュされたドキュメント):いいえ

  • スプリット

スプリット
'train' 3,758
  • 特長
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(39, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(30,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 30), dtype=tf.float32),
        }),
        'nonlinearity': tf.string,
        'output_distribution': tf.string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(30,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'hand_qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=tf.float32),
            'obj_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
            'palm_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
            'qpos': Tensor(shape=(36,), dtype=tf.float32),
            'qvel': Tensor(shape=(36,), dtype=tf.float32),
            'target_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_adroit_relocate / v1-expert

  • ダウンロードサイズ682.47 MiB

  • データセットのサイズ1012.49 MiB

  • オートキャッシュされたドキュメント):いいえ

  • スプリット

スプリット
'train' 5,000
  • 特長
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(32,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(32, 39), dtype=tf.float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(32,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(32, 32), dtype=tf.float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(30,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(30, 32), dtype=tf.float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(30,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(30, 32), dtype=tf.float32),
        }),
        'nonlinearity': tf.string,
        'output_distribution': tf.string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(30,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_std': Tensor(shape=(30,), dtype=tf.float32),
            'action_mean': Tensor(shape=(30,), dtype=tf.float32),
            'hand_qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=tf.float32),
            'obj_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
            'palm_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
            'qpos': Tensor(shape=(36,), dtype=tf.float32),
            'qvel': Tensor(shape=(36,), dtype=tf.float32),
            'target_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})