d4rl_adroit_relocate

  • 설명 :

D4RL은 오프라인 강화 학습을 위한 오픈 소스 벤치마크입니다. 이는 훈련 및 벤치마킹 알고리즘을 위한 표준화된 환경과 데이터세트를 제공합니다.

데이터 세트는 RLDS 형식을 따라 단계와 에피소드를 나타냅니다.

@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 (기본 구성)

  • 다운로드 크기 : 4.87 MiB

  • 데이터세트 크기 : 5.48 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다
'train' 60
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'qpos': Tensor(shape=(36,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(36,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 Dtype 설명
특징Dict
단계 데이터세트
단계/작업 텐서 (30,) float32
걸음수/할인 텐서 float32
단계/정보 특징Dict
단계/정보/qpos 텐서 (36,) float32
단계/정보/qvel 텐서 (36,) float32
걸음수/is_first 텐서 부울
걸음수/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 텐서 (39,) float32
걸음수/보상 텐서 float32

d4rl_adroit_relocate/v0-cloned

  • 다운로드 크기 : 647.11 MiB

  • 데이터세트 크기 : 550.50 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 분할 :

나뉘다
'train' 5,519
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        'discount': float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'qpos': Tensor(shape=(36,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(36,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float64),
        'reward': float64,
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 Dtype 설명
특징Dict
단계 데이터세트
단계/작업 텐서 (30,) float32
걸음수/할인 텐서 float64
단계/정보 특징Dict
단계/정보/qpos 텐서 (36,) float64
단계/정보/qvel 텐서 (36,) float64
걸음수/is_first 텐서 부울
걸음수/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 텐서 (39,) float64
걸음수/보상 텐서 float64

d4rl_adroit_relocate/v0-전문가

  • 다운로드 크기 : 581.53 MiB

  • 데이터세트 크기 : 778.97 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 분할 :

나뉘다
'train' 5,000
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_logstd': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'action_mean': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(36,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(36,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 Dtype 설명
특징Dict
단계 데이터세트
단계/작업 텐서 (30,) float32
걸음수/할인 텐서 float32
단계/정보 특징Dict
단계/정보/action_logstd 텐서 (30,) float32
단계/정보/action_mean 텐서 (30,) float32
단계/정보/qpos 텐서 (36,) float32
단계/정보/qvel 텐서 (36,) float32
걸음수/is_first 텐서 부울
걸음수/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 텐서 (39,) float32
걸음수/보상 텐서 float32

d4rl_adroit_relocate/v1-인간

  • 다운로드 크기 : 5.92 MiB

  • 데이터세트 크기 : 6.94 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다
'train' 25
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'hand_qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'obj_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'palm_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(36,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(36,), dtype=float32),
            'target_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 Dtype 설명
특징Dict
단계 데이터세트
단계/작업 텐서 (30,) float32
걸음수/할인 텐서 float32
단계/정보 특징Dict
단계/정보/hand_qpos 텐서 (30,) float32
단계/정보/obj_pos 텐서 (삼,) float32
단계/정보/palm_pos 텐서 (삼,) float32
단계/정보/qpos 텐서 (36,) float32
단계/정보/qvel 텐서 (36,) float32
단계/정보/target_pos 텐서 (삼,) float32
걸음수/is_first 텐서 부울
걸음수/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 텐서 (39,) float32
걸음수/보상 텐서 float32

d4rl_adroit_relocate/v1-복제됨

  • 다운로드 크기 : 554.39 MiB

  • 데이터세트 크기 : 1.86 GiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 분할 :

나뉘다
'train' 3,758
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(39, 256), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 30), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'hand_qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'obj_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'palm_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(36,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(36,), dtype=float32),
            'target_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 Dtype 설명
특징Dict
연산 텐서
정책 특징Dict
정책/fc0 특징Dict
정책/fc0/편향 텐서 (256,) float32
정책/fc0/가중치 텐서 (39, 256) float32
정책/fc1 특징Dict
정책/fc1/편향 텐서 (256,) float32
정책/fc1/가중치 텐서 (256, 256) float32
정책/last_fc 특징Dict
정책/last_fc/bias 텐서 (30,) float32
정책/last_fc/체중 텐서 (256, 30) float32
정책/비선형성 텐서
정책/출력_배포 텐서
단계 데이터세트
단계/작업 텐서 (30,) float32
걸음수/할인 텐서 float32
단계/정보 특징Dict
단계/정보/hand_qpos 텐서 (30,) float32
단계/정보/obj_pos 텐서 (삼,) float32
단계/정보/palm_pos 텐서 (삼,) float32
단계/정보/qpos 텐서 (36,) float32
단계/정보/qvel 텐서 (36,) float32
단계/정보/target_pos 텐서 (삼,) float32
걸음수/is_first 텐서 부울
걸음수/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 텐서 (39,) float32
걸음수/보상 텐서 float32

d4rl_adroit_relocate/v1-전문가

  • 다운로드 크기 : 682.47 MiB

  • 데이터세트 크기 : 1012.49 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 분할 :

나뉘다
'train' 5,000
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(32,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(32, 39), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(32,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(32, 32), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(30, 32), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(30, 32), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_std': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'action_mean': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'hand_qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'obj_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'palm_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(36,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(36,), dtype=float32),
            'target_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 Dtype 설명
특징Dict
연산 텐서
정책 특징Dict
정책/fc0 특징Dict
정책/fc0/편향 텐서 (32,) float32
정책/fc0/가중치 텐서 (32, 39) float32
정책/fc1 특징Dict
정책/fc1/편향 텐서 (32,) float32
정책/fc1/가중치 텐서 (32, 32) float32
정책/last_fc 특징Dict
정책/last_fc/bias 텐서 (30,) float32
정책/last_fc/체중 텐서 (30, 32) float32
정책/last_fc_log_std 특징Dict
정책/last_fc_log_std/bias 텐서 (30,) float32
정책/last_fc_log_std/weight 텐서 (30, 32) float32
정책/비선형성 텐서
정책/출력_배포 텐서
단계 데이터세트
단계/작업 텐서 (30,) float32
걸음수/할인 텐서 float32
단계/정보 특징Dict
단계/정보/action_log_std 텐서 (30,) float32
단계/정보/action_mean 텐서 (30,) float32
단계/정보/hand_qpos 텐서 (30,) float32
단계/정보/obj_pos 텐서 (삼,) float32
단계/정보/palm_pos 텐서 (삼,) float32
단계/정보/qpos 텐서 (36,) float32
단계/정보/qvel 텐서 (36,) float32
단계/정보/target_pos 텐서 (삼,) float32
걸음수/is_first 텐서 부울
걸음수/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 텐서 (39,) float32
걸음수/보상 텐서 float32