d4rl_adroit_relocate

  • 説明

D4RL は、オフライン強化学習用のオープンソース ベンチマークです。トレーニングおよびベンチマーク アルゴリズム用の標準化された環境とデータセットを提供します。

データセットはRLDS 形式に従ってステップとエピソードを表します。

@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_adroit_relocate/v0-human (デフォルト設定)

  • ダウンロードサイズ: 4.87 MiB

  • データセットのサイズ: 5.48 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

  • 分割:

スプリット
'train' 60
  • 機能の構造:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'qpos': Tensor(shape=(36,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(36,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラスDタイプ説明
特徴辞書
ステップデータセット
ステップ/アクションテンソル(30,) float32
歩数/割引テンソルfloat32
手順/情報特徴辞書
ステップ/情報/qposテンソル(36,) float32
ステップ/情報/qvelテンソル(36,) float32
ステップ/is_firstテンソルブール
ステップ/is_lastテンソルブール
ステップ/is_terminalテンソルブール
ステップ/観察テンソル(39,) float32
歩数/報酬テンソルfloat32

d4rl_adroit_relocate/v0-cloned

  • ダウンロードサイズ: 647.11 MiB

  • データセットのサイズ: 550.50 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

  • 分割:

スプリット
'train' 5,519
  • 機能の構造:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        'discount': float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'qpos': Tensor(shape=(36,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(36,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float64),
        'reward': float64,
    }),
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラスDタイプ説明
特徴辞書
ステップデータセット
ステップ/アクションテンソル(30,) float32
歩数/割引テンソルfloat64
手順/情報特徴辞書
ステップ/情報/qposテンソル(36,) float64
ステップ/情報/qvelテンソル(36,) float64
ステップ/is_firstテンソルブール
ステップ/is_lastテンソルブール
ステップ/is_terminalテンソルブール
ステップ/観察テンソル(39,) float64
歩数/報酬テンソルfloat64

d4rl_adroit_relocate/v0-expert

  • ダウンロードサイズ: 581.53 MiB

  • データセットのサイズ: 778.97 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

  • 分割:

スプリット
'train' 5,000
  • 機能の構造:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_logstd': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'action_mean': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(36,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(36,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラスDタイプ説明
特徴辞書
ステップデータセット
ステップ/アクションテンソル(30,) float32
歩数/割引テンソルfloat32
手順/情報特徴辞書
ステップ/情報/action_logstdテンソル(30,) float32
ステップ/情報/アクション_平均テンソル(30,) float32
ステップ/情報/qposテンソル(36,) float32
ステップ/情報/qvelテンソル(36,) float32
ステップ/is_firstテンソルブール
ステップ/is_lastテンソルブール
ステップ/is_terminalテンソルブール
ステップ/観察テンソル(39,) float32
歩数/報酬テンソルfloat32

d4rl_adroit_relocate/v1-human

  • ダウンロードサイズ: 5.92 MiB

  • データセットのサイズ: 6.94 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

  • 分割:

スプリット
'train' 25
  • 機能の構造:
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'hand_qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'obj_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'palm_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(36,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(36,), dtype=float32),
            'target_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラスDタイプ説明
特徴辞書
ステップデータセット
ステップ/アクションテンソル(30,) float32
歩数/割引テンソルfloat32
手順/情報特徴辞書
ステップ/情報/hand_qposテンソル(30,) float32
ステップ/情報/obj_posテンソル(3,) float32
ステップ/情報/palm_posテンソル(3,) float32
ステップ/情報/qposテンソル(36,) float32
ステップ/情報/qvelテンソル(36,) float32
ステップ/情報/target_posテンソル(3,) float32
ステップ/is_firstテンソルブール
ステップ/is_lastテンソルブール
ステップ/is_terminalテンソルブール
ステップ/観察テンソル(39,) float32
歩数/報酬テンソルfloat32

d4rl_adroit_relocate/v1-cloned

  • ダウンロードサイズ: 554.39 MiB

  • データセットのサイズ: 1.86 GiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

  • 分割:

スプリット
'train' 3,758
  • 機能の構造:
FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(39, 256), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 30), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'hand_qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'obj_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'palm_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(36,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(36,), dtype=float32),
            'target_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラスDタイプ説明
特徴辞書
アルゴリズムテンソル
ポリシー特徴辞書
ポリシー/fc0特徴辞書
ポリシー/fc0/バイアステンソル(256,) float32
ポリシー/fc0/重みテンソル(39,256) float32
ポリシー/fc1特徴辞書
ポリシー/FC1/バイアステンソル(256,) float32
ポリシー/fc1/重みテンソル(256、256) float32
ポリシー/last_fc特徴辞書
ポリシー/last_fc/バイアステンソル(30,) float32
ポリシー/last_fc/weightテンソル(256, 30) float32
ポリシー/非線形性テンソル
ポリシー/出力_配布テンソル
ステップデータセット
ステップ/アクションテンソル(30,) float32
歩数/割引テンソルfloat32
手順/情報特徴辞書
ステップ/情報/hand_qposテンソル(30,) float32
ステップ/情報/obj_posテンソル(3,) float32
ステップ/情報/palm_posテンソル(3,) float32
ステップ/情報/qposテンソル(36,) float32
ステップ/情報/qvelテンソル(36,) float32
ステップ/情報/target_posテンソル(3,) float32
ステップ/is_firstテンソルブール
ステップ/is_lastテンソルブール
ステップ/is_terminalテンソルブール
ステップ/観察テンソル(39,) float32
歩数/報酬テンソルfloat32

d4rl_adroit_relocate/v1-expert

  • ダウンロードサイズ: 682.47 MiB

  • データセットのサイズ: 1012.49 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

  • 分割:

スプリット
'train' 5,000
  • 機能の構造:
FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(32,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(32, 39), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(32,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(32, 32), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(30, 32), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(30, 32), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_std': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'action_mean': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'hand_qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'obj_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'palm_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(36,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(36,), dtype=float32),
            'target_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(39,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラスDタイプ説明
特徴辞書
アルゴリズムテンソル
ポリシー特徴辞書
ポリシー/fc0特徴辞書
ポリシー/fc0/バイアステンソル(32,) float32
ポリシー/fc0/重みテンソル(32、39) float32
ポリシー/fc1特徴辞書
ポリシー/FC1/バイアステンソル(32,) float32
ポリシー/fc1/重みテンソル(32, 32) float32
ポリシー/last_fc特徴辞書
ポリシー/last_fc/バイアステンソル(30,) float32
ポリシー/last_fc/weightテンソル(30、32) float32
ポリシー/last_fc_log_std特徴辞書
ポリシー/last_fc_log_std/biasテンソル(30,) float32
ポリシー/last_fc_log_std/weightテンソル(30、32) float32
ポリシー/非線形性テンソル
ポリシー/出力_配布テンソル
ステップデータセット
ステップ/アクションテンソル(30,) float32
歩数/割引テンソルfloat32
手順/情報特徴辞書
ステップ/infos/action_log_stdテンソル(30,) float32
ステップ/情報/アクション_平均テンソル(30,) float32
ステップ/情報/hand_qposテンソル(30,) float32
ステップ/情報/obj_posテンソル(3,) float32
ステップ/情報/palm_posテンソル(3,) float32
ステップ/情報/qposテンソル(36,) float32
ステップ/情報/qvelテンソル(36,) float32
ステップ/情報/target_posテンソル(3,) float32
ステップ/is_firstテンソルブール
ステップ/is_lastテンソルブール
ステップ/is_terminalテンソルブール
ステップ/観察テンソル(39,) float32
歩数/報酬テンソルfloat32