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d4rl_mujoco_walker2d

  • Descrição:

D4RL é uma referência de código aberto para aprendizagem por reforço offline. Ele fornece ambientes padronizados e conjuntos de dados para algoritmos de treinamento e benchmarking.

@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 (configuração padrão)

  • Tamanho do download: 78.41 MiB

  • Dataset tamanho: 98.64 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Sim

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'train' 1.628
  • Características:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
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        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d / v0-medium

  • Tamanho do download: 80.83 MiB

  • Dataset tamanho: 99.72 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Sim

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'train' 5.315
  • Características:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
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})

d4rl_mujoco_walker2d / v0-medium-expert

  • Tamanho do download: 159.24 MiB

  • Dataset size: 198.36 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Somente quando shuffle_files=False (trem)

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'train' 6.943
  • Características:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
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d4rl_mujoco_walker2d / v0-mixed

  • Tamanho do download: 8.42 MiB

  • Dataset tamanho: 10.06 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Sim

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'train' 501
  • Características:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
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        'reward': tf.float32,
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})

d4rl_mujoco_walker2d / v0-random

  • Tamanho do download: 78.41 MiB

  • Dataset size: 112.04 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Sim

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'train' 50.988
  • Características:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
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        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
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d4rl_mujoco_walker2d / v1-expert

  • Tamanho do download: 143.06 MiB

  • Dataset size: 452.55 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Não

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'train' 1.003
  • Características:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
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            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=tf.float32),
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        'output_distribution': tf.string,
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        }),
        'is_first': tf.bool,
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        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d / v1-medium

  • Tamanho do download: 144.23 MiB

  • Dataset size: 509.97 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Não

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'train' 1.207
  • 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({
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        }),
        '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,
    }),
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        }),
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})

d4rl_mujoco_walker2d / v1-medium-expert

  • Tamanho do download: 286.69 MiB

  • Dataset size: 342.18 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Não

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'train' 2.209
  • Características:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
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        'is_first': tf.bool,
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        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=tf.float32),
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    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d / v1-medium-replay

  • Tamanho do download: 84.37 MiB

  • Dataset tamanho: 52.05 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Sim

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'train' 1.093
  • Características:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float64),
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        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
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    }),
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d4rl_mujoco_walker2d / v1-full-replay

  • Tamanho do download: 278.95 MiB

  • Dataset size: 171.49 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Somente quando shuffle_files=False (trem)

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'train' 1.888
  • Características:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
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    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d / v1-random

  • Tamanho do download: 132.36 MiB

  • Dataset size: 192.06 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Somente quando shuffle_files=False (trem)

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'train' 48.790
  • Características:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
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    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d / v2-expert

  • Tamanho do download: 205.56 MiB

  • Dataset size: 451.99 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Não

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'train' 1.001
  • Características:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=tf.float32),
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        }),
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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,
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        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d / v2-full-replay

  • Tamanho do download: 278.95 MiB

  • Dataset size: 171.49 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Somente quando shuffle_files=False (trem)

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'train' 1.888
  • Características:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float64),
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        }),
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    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d / v2-medium

  • Tamanho do download: 206.94 MiB

  • Dataset size: 505.47 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Não

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'train' 1.191
  • Características:
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({
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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({
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        }),
        '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 / v2-medium-expert

  • Tamanho do download: 411.91 MiB

  • Dataset size: 342.17 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Não

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'train' 2.191
  • Características:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
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        'is_first': tf.bool,
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        'reward': tf.float32,
    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d / v2-medium-replay

  • Tamanho do download: 84.37 MiB

  • Dataset tamanho: 52.05 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Sim

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'train' 1.093
  • Características:
FeaturesDict({
    'algorithm': tf.string,
    'iteration': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float64),
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        }),
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        'reward': tf.float64,
    }),
})

d4rl_mujoco_walker2d / v2-random

  • Tamanho do download: 195.28 MiB

  • Dataset size: 192.11 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Somente quando shuffle_files=False (trem)

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'train' 48.908
  • Características:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=tf.float32),
        'discount': tf.float32,
        'infos': FeaturesDict({
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        }),
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})