d4rl_mujoco_halfcheetah

• 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.

• Описание конфигурации : более подробную информацию о задаче и ее версиях см. на странице https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#gym.

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

• Исходный код : tfds.d4rl.d4rl_mujoco_halfcheetah.D4rlMujocoHalfcheetah

• Версии :

  • 1.0.0 : Начальная версия.
  • 1.0.1 : Поддержка метаданных эпизодов и этапов, а также унификация формы вознаграждения во всех конфигурациях.
  • 1.1.0 : Добавлен is_last.
  • 1.2.0 (по умолчанию): обновлено с учетом следующего наблюдения.

• Контролируемые ключи (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_halfcheetah/v0-expert (конфигурация по умолчанию)

• Размер загрузки : 83.44 MiB

• Размер набора данных : 98.43 MiB

• Автокэширование ( документация ): Да

• Расколы :

• Структура функции :

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,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-medium

• Размер загрузки : 82.92 MiB

• Размер набора данных : 98.43 MiB

• Автокэширование ( документация ): Да

• Расколы :

• Структура функции :

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,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-medium-expert

• Размер загрузки : 166.36 MiB

• Размер набора данных : 196.86 MiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): только если shuffle_files=False (поезд)

• Расколы :

• Структура функции :

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,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-смешанный

• Размер загрузки : 8.60 MiB

• Размер набора данных : 9.94 MiB

• Автокэширование ( документация ): Да

• Расколы :

• Структура функции :

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,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v0-random

• Размер загрузки : 84.79 MiB

• Размер набора данных : 98.43 MiB

• Автокэширование ( документация ): Да

• Расколы :

• Структура функции :

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,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-expert

• Размер загрузки : 146.94 MiB

• Размер набора данных : 451.88 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

• Структура функции :

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,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-medium

• Размер загрузки : 146.65 MiB

• Размер набора данных : 451.88 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

• Структура функции :

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,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-medium-expert

• Размер загрузки : 293.00 MiB

• Размер набора данных : 342.37 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

• Структура функции :

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,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-medium-replay

• Размер загрузки : 57.68 MiB

• Размер набора данных : 34.59 MiB

• Автокэширование ( документация ): Да

• Расколы :

• Структура функции :

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,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-full-replay

• Размер загрузки : 285.01 MiB

• Размер набора данных : 171.22 MiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): только если shuffle_files=False (поезд)

• Расколы :

• Структура функции :

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,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v1-random

• Размер загрузки : 145.19 MiB

• Размер набора данных : 171.18 MiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): только если shuffle_files=False (поезд)

• Расколы :

• Структура функции :

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,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-эксперт

• Размер загрузки : 226.46 MiB

• Размер набора данных : 451.88 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

• Структура функции :

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,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-full-replay

• Размер загрузки : 277.88 MiB

• Размер набора данных : 171.22 MiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): только если shuffle_files=False (поезд)

• Расколы :

• Структура функции :

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,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-medium

• Размер загрузки : 226.71 MiB

• Размер набора данных : 451.88 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

• Структура функции :

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,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-medium-expert

• Размер загрузки : 452.58 MiB

• Размер набора данных : 342.37 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

• Структура функции :

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,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-medium-replay

• Размер загрузки : 56.69 MiB

• Размер набора данных : 34.59 MiB

• Автокэширование ( документация ): Да

• Расколы :

• Структура функции :

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,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_halfcheetah/v2-random

• Размер загрузки : 226.34 MiB

• Размер набора данных : 171.18 MiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): только если shuffle_files=False (поезд)

• Расколы :

• Структура функции :

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,
    }),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):