d4rl_mujoco_ant

• 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.

• Дополнительная документация : изучить документы с кодом north_east

• Описание конфига : подробнее о задаче и ее версиях смотрите на https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#gym .

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

• Исходный код : tfds.d4rl.d4rl_mujoco_ant.D4rlMujocoAnt

• Версии :

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

• Ключи под наблюдением (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_ant/v0-expert (конфигурация по умолчанию)

• Размер загрузки : 131.34 MiB

• Размер набора данных : 464.94 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v0-средний

• Размер загрузки : 131.39 MiB

• Размер набора данных : 464.78 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v0-средний эксперт

• Размер загрузки : 262.73 MiB

• Размер набора данных : 929.71 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v0-смешанный

• Размер загрузки : 104.63 MiB

• Размер набора данных : 464.93 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v0-случайный

• Размер загрузки : 139.50 MiB

• Размер набора данных : 464.97 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-эксперт

• Размер загрузки : 220.72 MiB

• Размер набора данных : 968.63 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 111), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-средний

• Размер загрузки : 222.39 MiB

• Размер набора данных : 1023.71 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 111), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-средний эксперт

• Размер загрузки : 442.25 MiB

• Размер набора данных : 1.13 GiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-средний повтор

• Размер загрузки : 132.05 MiB

• Размер набора данных : 175.27 MiB .

• Автокэширование ( документация ): только когда shuffle_files=False (поезд)

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float64),
        'discount': float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float64),
        'reward': float64,
    }),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-полный повтор

• Размер загрузки : 437.57 MiB

• Размер набора данных : 580.09 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float64),
        'discount': float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float64),
        'reward': float64,
    }),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v1-случайный

• Размер загрузки : 225.18 MiB

• Размер набора данных : 583.83 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-эксперт

• Размер загрузки : 355.94 MiB .

• Размер набора данных : 969.38 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 111), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-полный повтор

• Размер загрузки : 428.57 MiB

• Размер набора данных : 580.09 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-средний

• Размер загрузки : 358.81 MiB

• Размер набора данных : 1.01 GiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 111), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(8, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-средний эксперт

• Размер загрузки : 713.67 MiB

• Размер набора данных : 1.13 GiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-средний повтор

• Размер загрузки : 130.16 MiB

• Размер набора данных : 175.27 MiB .

• Автокэширование ( документация ): только когда shuffle_files=False (поезд)

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_ant/v2-случайный

• Размер загрузки : 366.66 MiB

• Размер набора данных : 583.90 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(111,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):