d4rl_mujoco_walker2d

  • Descripción :

D4RL es un punto de referencia de código abierto para el aprendizaje por refuerzo fuera de línea. Proporciona entornos y conjuntos de datos estandarizados para algoritmos de entrenamiento y evaluación comparativa.

Los conjuntos de datos siguen el formato RLDS para representar pasos y episodios.

@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_walker2d/v0-expert (configuración predeterminada)

  • Tamaño de la descarga : 78.41 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 98.64 MiB

  • Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 1,628
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
pasos conjunto de datos
pasos/acción Tensor (6,) tf.float32
pasos/descuento Tensor tf.float32
pasos/es_primero Tensor tf.bool
pasos/es_último Tensor tf.bool
pasos/es_terminal Tensor tf.bool
pasos/observación Tensor (17,) tf.float32
pasos/recompensa Tensor tf.float32

d4rl_mujoco_walker2d/v0-medio

  • Tamaño de la descarga : 80.83 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 99.72 MiB

  • Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 5,315
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
pasos conjunto de datos
pasos/acción Tensor (6,) tf.float32
pasos/descuento Tensor tf.float32
pasos/es_primero Tensor tf.bool
pasos/es_último Tensor tf.bool
pasos/es_terminal Tensor tf.bool
pasos/observación Tensor (17,) tf.float32
pasos/recompensa Tensor tf.float32

d4rl_mujoco_walker2d/v0-medio-experto

  • Tamaño de la descarga : 159.24 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 198.36 MiB

  • Auto-caché ( documentación ): Solo cuando shuffle_files=False (tren)

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 6,943
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
pasos conjunto de datos
pasos/acción Tensor (6,) tf.float32
pasos/descuento Tensor tf.float32
pasos/es_primero Tensor tf.bool
pasos/es_último Tensor tf.bool
pasos/es_terminal Tensor tf.bool
pasos/observación Tensor (17,) tf.float32
pasos/recompensa Tensor tf.float32

d4rl_mujoco_walker2d/v0-mixto

  • Tamaño de la descarga : 8.42 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 10.06 MiB

  • Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 501
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
pasos conjunto de datos
pasos/acción Tensor (6,) tf.float32
pasos/descuento Tensor tf.float32
pasos/es_primero Tensor tf.bool
pasos/es_último Tensor tf.bool
pasos/es_terminal Tensor tf.bool
pasos/observación Tensor (17,) tf.float32
pasos/recompensa Tensor tf.float32

d4rl_mujoco_walker2d/v0-aleatorio

  • Tamaño de la descarga : 78.41 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 112.04 MiB

  • Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 50,988
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
pasos conjunto de datos
pasos/acción Tensor (6,) tf.float32
pasos/descuento Tensor tf.float32
pasos/es_primero Tensor tf.bool
pasos/es_último Tensor tf.bool
pasos/es_terminal Tensor tf.bool
pasos/observación Tensor (17,) tf.float32
pasos/recompensa Tensor tf.float32

d4rl_mujoco_walker2d/v1-experto

  • Tamaño de la descarga : 143.06 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 452.72 MiB

  • Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 1,003
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 17), dtype=tf.float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'nonlinearity': tf.string,
        'output_distribution': tf.string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float32,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
algoritmo Tensor tf.cadena
iteración Tensor tf.int32
política CaracterísticasDict
política/fc0 CaracterísticasDict
política/fc0/sesgo Tensor (256,) tf.float32
política/fc0/peso Tensor (256, 17) tf.float32
política/fc1 CaracterísticasDict
política/fc1/sesgo Tensor (256,) tf.float32
política/fc1/peso Tensor (256, 256) tf.float32
política/last_fc CaracterísticasDict
política/last_fc/sesgo Tensor (6,) tf.float32
política/last_fc/peso Tensor (6, 256) tf.float32
política/last_fc_log_std CaracterísticasDict
política/last_fc_log_std/sesgo Tensor (6,) tf.float32
política/last_fc_log_std/peso Tensor (6, 256) tf.float32
política/no linealidad Tensor tf.cadena
política/distribución_de_salida Tensor tf.cadena
pasos conjunto de datos
pasos/acción Tensor (6,) tf.float32
pasos/descuento Tensor tf.float32
pasos/información CaracterísticasDict
pasos/infos/action_log_probs Tensor tf.float32
pasos/información/qpos Tensor (9,) tf.float32
pasos/información/qvel Tensor (9,) tf.float32
pasos/es_primero Tensor tf.bool
pasos/es_último Tensor tf.bool
pasos/es_terminal Tensor tf.bool
pasos/observación Tensor (17,) tf.float32
pasos/recompensa Tensor tf.float32

d4rl_mujoco_walker2d/v1-medio

  • Tamaño de la descarga : 144.23 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 510.08 MiB

  • Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 1,207
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 17), dtype=tf.float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'nonlinearity': tf.string,
        'output_distribution': tf.string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float32,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
algoritmo Tensor tf.cadena
iteración Tensor tf.int32
política CaracterísticasDict
política/fc0 CaracterísticasDict
política/fc0/sesgo Tensor (256,) tf.float32
política/fc0/peso Tensor (256, 17) tf.float32
política/fc1 CaracterísticasDict
política/fc1/sesgo Tensor (256,) tf.float32
política/fc1/peso Tensor (256, 256) tf.float32
política/last_fc CaracterísticasDict
política/last_fc/sesgo Tensor (6,) tf.float32
política/last_fc/peso Tensor (6, 256) tf.float32
política/last_fc_log_std CaracterísticasDict
política/last_fc_log_std/sesgo Tensor (6,) tf.float32
política/last_fc_log_std/peso Tensor (6, 256) tf.float32
política/no linealidad Tensor tf.cadena
política/distribución_de_salida Tensor tf.cadena
pasos conjunto de datos
pasos/acción Tensor (6,) tf.float32
pasos/descuento Tensor tf.float32
pasos/información CaracterísticasDict
pasos/infos/action_log_probs Tensor tf.float32
pasos/información/qpos Tensor (9,) tf.float32
pasos/información/qvel Tensor (9,) tf.float32
pasos/es_primero Tensor tf.bool
pasos/es_último Tensor tf.bool
pasos/es_terminal Tensor tf.bool
pasos/observación Tensor (17,) tf.float32
pasos/recompensa Tensor tf.float32

d4rl_mujoco_walker2d/v1-medio-experto

  • Tamaño de la descarga : 286.69 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 342.46 MiB

  • Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 2,209
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float32,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
pasos conjunto de datos
pasos/acción Tensor (6,) tf.float32
pasos/descuento Tensor tf.float32
pasos/información CaracterísticasDict
pasos/infos/action_log_probs Tensor tf.float32
pasos/información/qpos Tensor (9,) tf.float32
pasos/información/qvel Tensor (9,) tf.float32
pasos/es_primero Tensor tf.bool
pasos/es_último Tensor tf.bool
pasos/es_terminal Tensor tf.bool
pasos/observación Tensor (17,) tf.float32
pasos/recompensa Tensor tf.float32

d4rl_mujoco_walker2d/v1-medium-replay

  • Tamaño de la descarga : 84.37 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 52.10 MiB

  • Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 1,093
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float64,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float64),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float64),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float64),
        'reward': tf.float64,
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
algoritmo Tensor tf.cadena
iteración Tensor tf.int32
pasos conjunto de datos
pasos/acción Tensor (6,) tf.float64
pasos/descuento Tensor tf.float64
pasos/información CaracterísticasDict
pasos/infos/action_log_probs Tensor tf.float64
pasos/información/qpos Tensor (9,) tf.float64
pasos/información/qvel Tensor (9,) tf.float64
pasos/es_primero Tensor tf.bool
pasos/es_último Tensor tf.bool
pasos/es_terminal Tensor tf.bool
pasos/observación Tensor (17,) tf.float64
pasos/recompensa Tensor tf.float64

d4rl_mujoco_walker2d/v1-full-replay

  • Tamaño de la descarga : 278.95 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 171.66 MiB

  • Auto-caché ( documentación ): Solo cuando shuffle_files=False (tren)

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 1,888
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float64,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float64),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float64),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float64),
        'reward': tf.float64,
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
algoritmo Tensor tf.cadena
iteración Tensor tf.int32
pasos conjunto de datos
pasos/acción Tensor (6,) tf.float64
pasos/descuento Tensor tf.float64
pasos/información CaracterísticasDict
pasos/infos/action_log_probs Tensor tf.float64
pasos/información/qpos Tensor (9,) tf.float64
pasos/información/qvel Tensor (9,) tf.float64
pasos/es_primero Tensor tf.bool
pasos/es_último Tensor tf.bool
pasos/es_terminal Tensor tf.bool
pasos/observación Tensor (17,) tf.float64
pasos/recompensa Tensor tf.float64

d4rl_mujoco_walker2d/v1-aleatorio

  • Tamaño de la descarga : 132.36 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 192.06 MiB

  • Auto-caché ( documentación ): Solo cuando shuffle_files=False (tren)

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 48,790
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float32,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
pasos conjunto de datos
pasos/acción Tensor (6,) tf.float32
pasos/descuento Tensor tf.float32
pasos/información CaracterísticasDict
pasos/infos/action_log_probs Tensor tf.float32
pasos/información/qpos Tensor (9,) tf.float32
pasos/información/qvel Tensor (9,) tf.float32
pasos/es_primero Tensor tf.bool
pasos/es_último Tensor tf.bool
pasos/es_terminal Tensor tf.bool
pasos/observación Tensor (17,) tf.float32
pasos/recompensa Tensor tf.float32

d4rl_mujoco_walker2d/v2-experto

  • Tamaño de la descarga : 219.89 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 452.16 MiB

  • Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 1,001
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 17), dtype=tf.float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'nonlinearity': tf.string,
        'output_distribution': tf.string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float64,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float64),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float64),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
algoritmo Tensor tf.cadena
iteración Tensor tf.int32
política CaracterísticasDict
política/fc0 CaracterísticasDict
política/fc0/sesgo Tensor (256,) tf.float32
política/fc0/peso Tensor (256, 17) tf.float32
política/fc1 CaracterísticasDict
política/fc1/sesgo Tensor (256,) tf.float32
política/fc1/peso Tensor (256, 256) tf.float32
política/last_fc CaracterísticasDict
política/last_fc/sesgo Tensor (6,) tf.float32
política/last_fc/peso Tensor (6, 256) tf.float32
política/last_fc_log_std CaracterísticasDict
política/last_fc_log_std/sesgo Tensor (6,) tf.float32
política/last_fc_log_std/peso Tensor (6, 256) tf.float32
política/no linealidad Tensor tf.cadena
política/distribución_de_salida Tensor tf.cadena
pasos conjunto de datos
pasos/acción Tensor (6,) tf.float32
pasos/descuento Tensor tf.float32
pasos/información CaracterísticasDict
pasos/infos/action_log_probs Tensor tf.float64
pasos/información/qpos Tensor (9,) tf.float64
pasos/información/qvel Tensor (9,) tf.float64
pasos/es_primero Tensor tf.bool
pasos/es_último Tensor tf.bool
pasos/es_terminal Tensor tf.bool
pasos/observación Tensor (17,) tf.float32
pasos/recompensa Tensor tf.float32

d4rl_mujoco_walker2d/v2-full-replay

  • Tamaño de la descarga : 271.91 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 171.66 MiB

  • Auto-caché ( documentación ): Solo cuando shuffle_files=False (tren)

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 1,888
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float64,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float64),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float64),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
algoritmo Tensor tf.cadena
iteración Tensor tf.int32
pasos conjunto de datos
pasos/acción Tensor (6,) tf.float32
pasos/descuento Tensor tf.float32
pasos/información CaracterísticasDict
pasos/infos/action_log_probs Tensor tf.float64
pasos/información/qpos Tensor (9,) tf.float64
pasos/información/qvel Tensor (9,) tf.float64
pasos/es_primero Tensor tf.bool
pasos/es_último Tensor tf.bool
pasos/es_terminal Tensor tf.bool
pasos/observación Tensor (17,) tf.float32
pasos/recompensa Tensor tf.float32

d4rl_mujoco_walker2d/v2-medio

  • Tamaño de la descarga : 221.50 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 505.58 MiB

  • Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 1,191
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 17), dtype=tf.float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=tf.float32),
        }),
        'nonlinearity': tf.string,
        'output_distribution': tf.string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
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        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float64,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float64),
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        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
algoritmo Tensor tf.cadena
iteración Tensor tf.int32
política CaracterísticasDict
política/fc0 CaracterísticasDict
política/fc0/sesgo Tensor (256,) tf.float32
política/fc0/peso Tensor (256, 17) tf.float32
política/fc1 CaracterísticasDict
política/fc1/sesgo Tensor (256,) tf.float32
política/fc1/peso Tensor (256, 256) tf.float32
política/last_fc CaracterísticasDict
política/last_fc/sesgo Tensor (6,) tf.float32
política/last_fc/peso Tensor (6, 256) tf.float32
política/last_fc_log_std CaracterísticasDict
política/last_fc_log_std/sesgo Tensor (6,) tf.float32
política/last_fc_log_std/peso Tensor (6, 256) tf.float32
política/no linealidad Tensor tf.cadena
política/distribución_de_salida Tensor tf.cadena
pasos conjunto de datos
pasos/acción Tensor (6,) tf.float32
pasos/descuento Tensor tf.float32
pasos/información CaracterísticasDict
pasos/infos/action_log_probs Tensor tf.float64
pasos/información/qpos Tensor (9,) tf.float64
pasos/información/qvel Tensor (9,) tf.float64
pasos/es_primero Tensor tf.bool
pasos/es_último Tensor tf.bool
pasos/es_terminal Tensor tf.bool
pasos/observación Tensor (17,) tf.float32
pasos/recompensa Tensor tf.float32

d4rl_mujoco_walker2d/v2-medio-experto

  • Tamaño de la descarga : 440.79 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 342.45 MiB

  • Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 2,191
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float64,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float64),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float64),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
pasos conjunto de datos
pasos/acción Tensor (6,) tf.float32
pasos/descuento Tensor tf.float32
pasos/información CaracterísticasDict
pasos/infos/action_log_probs Tensor tf.float64
pasos/información/qpos Tensor (9,) tf.float64
pasos/información/qvel Tensor (9,) tf.float64
pasos/es_primero Tensor tf.bool
pasos/es_último Tensor tf.bool
pasos/es_terminal Tensor tf.bool
pasos/observación Tensor (17,) tf.float32
pasos/recompensa Tensor tf.float32

d4rl_mujoco_walker2d/v2-medium-replay

  • Tamaño de la descarga : 82.32 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 52.10 MiB

  • Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 1,093
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float64,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float64),
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        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
algoritmo Tensor tf.cadena
iteración Tensor tf.int32
pasos conjunto de datos
pasos/acción Tensor (6,) tf.float32
pasos/descuento Tensor tf.float32
pasos/información CaracterísticasDict
pasos/infos/action_log_probs Tensor tf.float64
pasos/información/qpos Tensor (9,) tf.float64
pasos/información/qvel Tensor (9,) tf.float64
pasos/es_primero Tensor tf.bool
pasos/es_último Tensor tf.bool
pasos/es_terminal Tensor tf.bool
pasos/observación Tensor (17,) tf.float32
pasos/recompensa Tensor tf.float32

d4rl_mujoco_walker2d/v2-aleatorio

  • Tamaño de descarga : 206.10 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 192.11 MiB

  • Auto-caché ( documentación ): Solo cuando shuffle_files=False (tren)

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 48,908
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': tf.float64,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float64),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float64),
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
pasos conjunto de datos
pasos/acción Tensor (6,) tf.float32
pasos/descuento Tensor tf.float32
pasos/información CaracterísticasDict
pasos/infos/action_log_probs Tensor tf.float64
pasos/información/qpos Tensor (9,) tf.float64
pasos/información/qvel Tensor (9,) tf.float64
pasos/es_primero Tensor tf.bool
pasos/es_último Tensor tf.bool
pasos/es_terminal Tensor tf.bool
pasos/observación Tensor (17,) tf.float32
pasos/recompensa Tensor tf.float32