d4rl_mujoco_hopper

• Descrizione :

D4RL è un benchmark open source per l'apprendimento per rinforzo offline. Fornisce ambienti e set di dati standardizzati per algoritmi di addestramento e benchmarking.

I set di dati seguono il formato RLDS per rappresentare passaggi ed episodi.

• Descrizione della configurazione : vedi maggiori dettagli sull'attività e le sue versioni in https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#gym

• Pagina iniziale : https://sites.google.com/view/d4rl/home

• Codice sorgente : tfds.d4rl.d4rl_mujoco_hopper.D4rlMujocoHopper

• Versioni :

  • 1.0.0 : Versione iniziale.
  • 1.1.0 : Aggiunto is_last.
  • 1.2.0 (predefinito): aggiornato per tenere conto dell'osservazione successiva.

• Chiavi supervisionate (Vedi as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.

• Citazione :

@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 (configurazione predefinita)

• Dimensione del download : 51.56 MiB

• Dimensione del set di dati: 64.10 MiB

• Auto-cache ( documentazione ): Sì

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v0-medium

• Dimensione del download : 51.74 MiB

• Dimensione del set di dati: 64.68 MiB

• Auto-cache ( documentazione ): Sì

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v0-medium-expert

• Dimensione del download : 62.01 MiB

• Dimensione del set di dati: 77.25 MiB

• Auto-cache ( documentazione ): Sì

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v0-misto

• Dimensioni del download : 10.48 MiB

• Dimensione del set di dati: 13.15 MiB

• Auto-cache ( documentazione ): Sì

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v0-random

• Dimensione del download : 51.83 MiB

• Dimensione del set di dati: 66.06 MiB

• Auto-cache ( documentazione ): Sì

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-expert

• Dimensione del download : 93.19 MiB

• Dimensione del set di dati: 608.03 MiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-medium

• Dimensione del download : 92.03 MiB

• Dimensione del set di dati: 1.78 GiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-medium-expert

• Dimensione del download : 184.59 MiB

• Dimensione del set di dati: 230.24 MiB

• Cache automatica ( documentazione ): solo quando shuffle_files=False (treno)

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-medium-replay

• Dimensione del download : 55.65 MiB

• Dimensione del set di dati: 34.78 MiB

• Auto-cache ( documentazione ): Sì

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-full-replay

• Dimensione del download : 183.32 MiB

• Dimensione del set di dati: 114.78 MiB

• Auto-cache ( documentazione ): Sì

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-random

• Dimensione del download : 91.11 MiB

• Dimensione del set di dati: 130.73 MiB

• Cache automatica ( documentazione ): solo quando shuffle_files=False (treno)

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-expert

• Dimensione del download : 145.37 MiB

• Dimensione del set di dati: 390.40 MiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-full-replay

• Dimensione del download : 179.29 MiB

• Dimensione del set di dati: 115.04 MiB

• Auto-cache ( documentazione ): Sì

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-medium

• Dimensione del download : 145.68 MiB

• Dimensione del set di dati: 702.57 MiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-medium-expert

• Dimensione del download : 290.43 MiB

• Dimensione del set di dati: 228.28 MiB

• Cache automatica ( documentazione ): solo quando shuffle_files=False (treno)

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-medium-replay

• Dimensione del download : 72.34 MiB

• Dimensione del set di dati: 46.51 MiB

• Auto-cache ( documentazione ): Sì

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-random

• Dimensione del download : 145.46 MiB

• Dimensione del set di dati: 130.72 MiB

• Cache automatica ( documentazione ): solo quando shuffle_files=False (treno)

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):