- Descrição :
D4RL é um benchmark de código aberto para aprendizagem por reforço offline. Ele fornece ambientes e conjuntos de dados padronizados para algoritmos de treinamento e benchmarking.
Os conjuntos de dados seguem o formato RLDS para representar etapas e episódios.
Descrição da configuração : veja mais detalhes sobre a tarefa e suas versões em https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#antmaze
Página inicial : https://sites.google.com/view/d4rl-anonymous
Código fonte :
tfds.d4rl.d4rl_antmaze.D4rlAntmazeVersões :
-
1.0.0: Versão inicial. -
1.1.1(padrão): Conjuntos de dados v2 adicionados.
-
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não
Estrutura de recursos :
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,
}),
})
- Documentação de recursos :
| Recurso | Aula | Forma | Tipo D | Descrição |
|---|---|---|---|---|
| RecursosDict | ||||
| passos | Conjunto de dados | |||
| etapas/ação | Tensor | (8,) | float32 | |
| passos/desconto | Tensor | float32 | ||
| etapas/informações | RecursosDict | |||
| etapas/informações/meta | Tensor | (2,) | float32 | |
| etapas/informações/qpos | Tensor | (15,) | float32 | |
| passos/informações/qvel | Tensor | (14,) | float32 | |
| passos/é_primeiro | Tensor | bool | ||
| passos/é_último | Tensor | bool | ||
| etapas/is_terminal | Tensor | bool | ||
| etapas/observação | Tensor | (29,) | float32 | |
| passos/recompensa | Tensor | float32 |
Chaves supervisionadas (consulte o documento
as_supervised):NoneFigura ( tfds.show_examples ): Não suportado.
Citação :
@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 (configuração padrão)
Tamanho do download :
221.76 MiBTamanho do conjunto de dados :
274.83 MiBDivisões :
| Dividir | Exemplos |
|---|---|
'train' | 10.154 |
- Exemplos ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_antmaze/umaze-diverse-v0
Tamanho do download :
220.16 MiBTamanho do conjunto de dados :
270.23 MiBDivisões :
| Dividir | Exemplos |
|---|---|
'train' | 1.154 |
- Exemplos ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_antmaze/medium-play-v0
Tamanho do download :
220.40 MiBTamanho do conjunto de dados :
275.20 MiBDivisões :
| Dividir | Exemplos |
|---|---|
'train' | 10.695 |
- Exemplos ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_antmaze/medium-diverse-v0
Tamanho do download :
220.39 MiBTamanho do conjunto de dados :
271.18 MiBDivisões :
| Dividir | Exemplos |
|---|---|
'train' | 2.924 |
- Exemplos ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_antmaze/grande-diverso-v0
Tamanho do download :
220.47 MiBTamanho do conjunto de dados :
273.36 MiBDivisões :
| Dividir | Exemplos |
|---|---|
'train' | 7.141 |
- Exemplos ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_antmaze/large-play-v0
Tamanho do download :
220.19 MiBTamanho do conjunto de dados :
276.61 MiBDivisões :
| Dividir | Exemplos |
|---|---|
'train' | 13.458 |
- Exemplos ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_antmaze/umaze-v2
Tamanho do download :
221.76 MiBTamanho do conjunto de dados :
274.83 MiBDivisões :
| Dividir | Exemplos |
|---|---|
'train' | 10.154 |
- Exemplos ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_antmaze/umaze-diverso-v2
Tamanho do download :
220.16 MiBTamanho do conjunto de dados :
270.20 MiBDivisões :
| Dividir | Exemplos |
|---|---|
'train' | 1.036 |
- Exemplos ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_antmaze/medium-play-v2
Tamanho do download :
220.40 MiBTamanho do conjunto de dados :
275.22 MiBDivisões :
| Dividir | Exemplos |
|---|---|
'train' | 10.768 |
- Exemplos ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_antmaze/medium-diverse-v2
Tamanho do download :
220.39 MiBTamanho do conjunto de dados :
271.19 MiBDivisões :
| Dividir | Exemplos |
|---|---|
'train' | 2.959 |
- Exemplos ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_antmaze/grande-diverso-v2
Tamanho do download :
220.47 MiBTamanho do conjunto de dados :
273.38 MiBDivisões :
| Dividir | Exemplos |
|---|---|
'train' | 7.189 |
- Exemplos ( tfds.as_dataframe ):
d4rl_antmaze/large-play-v2
Tamanho do download :
220.18 MiBTamanho do conjunto de dados :
276.63 MiBDivisões :
| Dividir | Exemplos |
|---|---|
'train' | 13.517 |
- Exemplos ( tfds.as_dataframe ):