d4rl_mujoco_walker2d

  • Description:

D4RL est une référence open source pour l'apprentissage par renforcement hors ligne. Il fournit des environnements et des ensembles de données standardisés pour les algorithmes de formation et d'analyse comparative.

@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 (configuration par défaut)

  • Taille du téléchargement: 78.41 MiB

  • Dataset Taille: 98.64 MiB

  • Auto-cache ( documentation ): Oui

  • scissions:

Diviser Exemples
'train' 1 628
  • Caractéristiques:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
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        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d/v0-moyen

  • Taille du téléchargement: 80.83 MiB

  • Dataset Taille: 99.72 MiB

  • Auto-cache ( documentation ): Oui

  • scissions:

Diviser Exemples
'train' 5 315
  • Caractéristiques:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
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        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d/v0-medium-expert

  • Taille du téléchargement: 159.24 MiB

  • Dataset Taille: 198.36 MiB

  • Auto-cache ( documentation ): Seulement quand shuffle_files=False (train)

  • scissions:

Diviser Exemples
'train' 6 943
  • Caractéristiques:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
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    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d/v0-mixte

  • Taille du téléchargement: 8.42 MiB

  • Dataset Taille: 10.06 MiB

  • Auto-cache ( documentation ): Oui

  • scissions:

Diviser Exemples
'train' 501
  • Caractéristiques:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
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    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d/v0-random

  • Taille du téléchargement: 78.41 MiB

  • Dataset Taille: 112.04 MiB

  • Auto-cache ( documentation ): Oui

  • scissions:

Diviser Exemples
'train' 50 988
  • Caractéristiques:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
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        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
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    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d/v1-expert

  • Taille du téléchargement: 143.06 MiB

  • Dataset Taille: 452.55 MiB

  • Mis en cache automatique ( documentation ): Non

  • scissions:

Diviser Exemples
'train' 1003
  • Caractéristiques:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
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        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
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        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
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        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
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        }),
        'nonlinearity': tf.string,
        'output_distribution': tf.string,
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        }),
        'is_first': tf.bool,
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        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d/v1-moyen

  • Taille du téléchargement: 144.23 MiB

  • Dataset Taille: 509.97 MiB

  • Mis en cache automatique ( documentation ): Non

  • scissions:

Diviser Exemples
'train' 1 207
  • Caractéristiques:
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),
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        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
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        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
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        }),
        'nonlinearity': tf.string,
        'output_distribution': tf.string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
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    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d/v1-medium-expert

  • Taille du téléchargement: 286.69 MiB

  • Dataset Taille: 342.18 MiB

  • Mis en cache automatique ( documentation ): Non

  • scissions:

Diviser Exemples
'train' 2 209
  • Caractéristiques:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
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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,
    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d/v1-medium-replay

  • Taille du téléchargement: 84.37 MiB

  • Dataset Taille: 52.05 MiB

  • Auto-cache ( documentation ): Oui

  • scissions:

Diviser Exemples
'train' 1 093
  • Caractéristiques:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.float64,
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            '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,
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        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float64),
        'reward': tf.float64,
    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d/v1-full-replay

  • Taille du téléchargement: 278.95 MiB

  • Dataset Taille: 171.49 MiB

  • Auto-cache ( documentation ): Seulement quand shuffle_files=False (train)

  • scissions:

Diviser Exemples
'train' 1 888
  • Caractéristiques:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'steps': Dataset({
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    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d/v1-random

  • Taille du téléchargement: 132.36 MiB

  • Dataset Taille: 192.06 MiB

  • Auto-cache ( documentation ): Seulement quand shuffle_files=False (train)

  • scissions:

Diviser Exemples
'train' 48 790
  • Caractéristiques:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
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        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d/v2-expert

  • Taille du téléchargement: 205.56 MiB

  • Dataset Taille: 451.99 MiB

  • Mis en cache automatique ( documentation ): Non

  • scissions:

Diviser Exemples
'train' 1001
  • Caractéristiques:
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),
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        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
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        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
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        }),
        'nonlinearity': tf.string,
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    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
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        }),
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        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d/v2-full-replay

  • Taille du téléchargement: 278.95 MiB

  • Dataset Taille: 171.49 MiB

  • Auto-cache ( documentation ): Seulement quand shuffle_files=False (train)

  • scissions:

Diviser Exemples
'train' 1 888
  • Caractéristiques:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.float64,
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            'action_log_probs': tf.float64,
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        }),
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    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d/v2-medium

  • Taille du téléchargement: 206.94 MiB

  • Dataset Taille: 505.47 MiB

  • Mis en cache automatique ( documentation ): Non

  • scissions:

Diviser Exemples
'train' 1 191
  • Caractéristiques:
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),
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        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
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        }),
        '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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        }),
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        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d/v2-medium-expert

  • Taille du téléchargement: 411.91 MiB

  • Dataset Taille: 342.17 MiB

  • Mis en cache automatique ( documentation ): Non

  • scissions:

Diviser Exemples
'train' 2 191
  • Caractéristiques:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
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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,
    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d/v2-medium-replay

  • Taille du téléchargement: 84.37 MiB

  • Dataset Taille: 52.05 MiB

  • Auto-cache ( documentation ): Oui

  • scissions:

Diviser Exemples
'train' 1 093
  • Caractéristiques:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.float64,
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        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
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        'reward': tf.float64,
    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d/v2-random

  • Taille du téléchargement: 195.28 MiB

  • Dataset Taille: 192.11 MiB

  • Auto-cache ( documentation ): Seulement quand shuffle_files=False (train)

  • scissions:

Diviser Exemples
'train' 48 908
  • Caractéristiques:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
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            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=tf.float32),
        }),
        'is_first': tf.bool,
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        'reward': tf.float32,
    }),
})