d4rl_antmaze

• Descrizione :

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

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

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

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

• Codice sorgente : tfds.d4rl.d4rl_antmaze.D4rlAntmaze

• Versioni :

  • 1.0.0 : versione iniziale.
  • 1.1.1 (impostazione predefinita): aggiunti set di dati v2.

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'goal': Tensor(shape=(2,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(15,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(29,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
passi	Set di dati
passi/azione	Tensore	(8,)	float32
passi/sconto	Tensore		float32
passaggi/informazioni	CaratteristicheDict
passaggi/informazioni/obiettivo	Tensore	(2,)	float32
passi/informazioni/qpos	Tensore	(15,)	float32
passaggi/informazioni/qvel	Tensore	(14,)	float32
passi/è_primo	Tensore		bool
passi/è_ultimo	Tensore		bool
passi/è_terminale	Tensore		bool
passi/osservazione	Tensore	(29,)	float32
passi/ricompensa	Tensore		float32

• Chiavi supervisionate (vedi il documento as_supervised ): 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_antmaze/umaze-v0 (configurazione predefinita)

• Dimensione download : 221.76 MiB

• Dimensione del set di dati : 274.83 MiB

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	10.154

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/umaze-diverse-v0

• Dimensione download : 220.16 MiB

• Dimensione del set di dati : 270.23 MiB

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	1.154

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/medium-play-v0

• Dimensione download : 220.40 MiB

• Dimensione del set di dati : 275.20 MiB

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	10.695

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/medium-diverse-v0

• Dimensione download : 220.39 MiB

• Dimensione del set di dati : 271.18 MiB

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	2.924

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/large-diverse-v0

• Dimensione download : 220.47 MiB

• Dimensione del set di dati : 273.36 MiB

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	7.141

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/large-play-v0

• Dimensione download : 220.19 MiB

• Dimensione del set di dati : 276.61 MiB

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	13.458

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/umaze-v2

• Dimensione download : 221.76 MiB

• Dimensione del set di dati : 274.83 MiB

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	10.154

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/umaze-diverse-v2

• Dimensione download : 220.16 MiB

• Dimensione del set di dati : 270.20 MiB

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	1.036

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/medium-play-v2

• Dimensione download : 220.40 MiB

• Dimensione del set di dati : 275.22 MiB

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	10.768

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/medium-diverse-v2

• Dimensione download : 220.39 MiB

• Dimensione del set di dati : 271.19 MiB

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	2.959

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/large-diverse-v2

• Dimensione download : 220.47 MiB

• Dimensione del set di dati : 273.38 MiB

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	7.189

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_antmaze/large-play-v2

• Dimensione download : 220.18 MiB

• Dimensione del set di dati : 276.63 MiB

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	13.517

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):