d4rl_mujoco_hopper

• คำอธิบาย :

D4RL เป็นเกณฑ์มาตรฐานแบบโอเพ่นซอร์สสำหรับการเรียนรู้แบบออฟไลน์ มีสภาพแวดล้อมและชุดข้อมูลที่เป็นมาตรฐานสำหรับการฝึกอบรมและอัลกอริธึมการเปรียบเทียบ

ชุดข้อมูลเป็นไปตาม รูปแบบ RLDS เพื่อแสดงขั้นตอนและตอนต่างๆ

• คำอธิบาย การกำหนดค่า : ดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับงานและเวอร์ชันใน https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#gym

• หน้าแรก : https://sites.google.com/view/d4rl/home

• รหัสที่มา : tfds.d4rl.d4rl_mujoco_hopper.D4rlMujocoHopper

• รุ่น :

  • 1.0.0 : การเปิดตัวครั้งแรก
  • 1.1.0 : เพิ่ม is_last
  • 1.2.0 (ค่าเริ่มต้น): อัปเดตเพื่อพิจารณาการสังเกตครั้งต่อไป

• คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): None

• รูปภาพ ( tfds.show_examples ): ไม่รองรับ

• การอ้างอิง :

@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_hopper/v0-expert (การกำหนดค่าเริ่มต้น)

• ขนาดการดาวน์โหลด : 51.56 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 64.10 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v0-ขนาดกลาง

• ขนาดการดาวน์โหลด : 51.74 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 64.68 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v0-กลาง-ผู้เชี่ยวชาญ

• ขนาดการดาวน์โหลด : 62.01 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 77.25 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v0-ผสม

• ขนาดการดาวน์โหลด : 10.48 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 13.15 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v0-สุ่ม

• ขนาดการดาวน์โหลด : 51.83 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 66.06 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-ผู้เชี่ยวชาญ

• ขนาดการดาวน์โหลด : 93.19 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 608.03 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 11), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-ขนาดกลาง

• ขนาดการดาวน์โหลด : 92.03 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 1.78 GiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 11), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-ปานกลาง-ผู้เชี่ยวชาญ

• ขนาดการดาวน์โหลด : 184.59 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 230.24 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): เฉพาะเมื่อ shuffle_files=False (รถไฟ)

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-ปานกลาง-เล่นซ้ำ

• ขนาดการดาวน์โหลด : 55.65 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 34.78 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
        'discount': float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float64),
        'reward': float64,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-เต็ม-เล่นซ้ำ

• ขนาดการดาวน์โหลด : 183.32 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 114.78 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
        'discount': float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float64),
        'reward': float64,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-สุ่ม

• ขนาดการดาวน์โหลด : 91.11 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 130.73 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): เฉพาะเมื่อ shuffle_files=False (รถไฟ)

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-ผู้เชี่ยวชาญ

• ขนาดการดาวน์โหลด : 145.37 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 390.40 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 11), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-เต็ม-เล่นซ้ำ

• ขนาดการดาวน์โหลด : 179.29 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 115.04 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-ขนาดกลาง

• ขนาดการดาวน์โหลด : 145.68 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 702.57 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 11), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-ปานกลาง-ผู้เชี่ยวชาญ

• ขนาดการดาวน์โหลด : 290.43 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 228.28 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): เฉพาะเมื่อ shuffle_files=False (รถไฟ)

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-ปานกลาง-เล่นซ้ำ

• ขนาดการดาวน์โหลด : 72.34 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 46.51 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-สุ่ม

• ขนาดการดาวน์โหลด : 145.46 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 130.72 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): เฉพาะเมื่อ shuffle_files=False (รถไฟ)

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):