d4rl_mujoco_hopper

• 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#gym

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

• Codice sorgente : tfds.d4rl.d4rl_mujoco_hopper.D4rlMujocoHopper

• Versioni :

  • 1.0.0 : versione iniziale.
  • 1.1.0 : Aggiunto is_last.
  • 1.2.0 (predefinito): aggiornato per tenere conto dell'osservazione successiva.

• 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_mujoco_hopper/v0-expert (configurazione predefinita)

• Dimensione download : 51.56 MiB

• Dimensione del set di dati : 64.10 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	1.029

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
passi	Set di dati
passi/azione	Tensore	(3,)	float32
passi/sconto	Tensore		float32
passi/è_primo	Tensore		bool
passi/è_ultimo	Tensore		bool
passi/è_terminale	Tensore		bool
passi/osservazione	Tensore	(11,)	float32
passi/ricompensa	Tensore		float32

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v0-medium

• Dimensione download : 51.74 MiB

• Dimensione del set di dati : 64.68 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	3.064

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
passi	Set di dati
passi/azione	Tensore	(3,)	float32
passi/sconto	Tensore		float32
passi/è_primo	Tensore		bool
passi/è_ultimo	Tensore		bool
passi/è_terminale	Tensore		bool
passi/osservazione	Tensore	(11,)	float32
passi/ricompensa	Tensore		float32

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v0-medium-expert

• Dimensione download : 62.01 MiB

• Dimensione del set di dati : 77.25 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	2.277

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
passi	Set di dati
passi/azione	Tensore	(3,)	float32
passi/sconto	Tensore		float32
passi/è_primo	Tensore		bool
passi/è_ultimo	Tensore		bool
passi/è_terminale	Tensore		bool
passi/osservazione	Tensore	(11,)	float32
passi/ricompensa	Tensore		float32

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v0-mixed

• Dimensione download : 10.48 MiB

• Dimensione del set di dati : 13.15 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	1.250

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
passi	Set di dati
passi/azione	Tensore	(3,)	float32
passi/sconto	Tensore		float32
passi/è_primo	Tensore		bool
passi/è_ultimo	Tensore		bool
passi/è_terminale	Tensore		bool
passi/osservazione	Tensore	(11,)	float32
passi/ricompensa	Tensore		float32

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v0-random

• Dimensione download : 51.83 MiB

• Dimensione del set di dati : 66.06 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	8.793

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
passi	Set di dati
passi/azione	Tensore	(3,)	float32
passi/sconto	Tensore		float32
passi/è_primo	Tensore		bool
passi/è_ultimo	Tensore		bool
passi/è_terminale	Tensore		bool
passi/osservazione	Tensore	(11,)	float32
passi/ricompensa	Tensore		float32

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-expert

• Dimensione download : 93.19 MiB

• Dimensione del set di dati : 608.03 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	1.836

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 11), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
algoritmo	Tensore		corda
iterazione	Tensore		int32
politica	CaratteristicheDict
polizza/fc0	CaratteristicheDict
policy/fc0/bias	Tensore	(256,)	float32
politica/fc0/peso	Tensore	(256, 11)	float32
politica/fc1	CaratteristicheDict
policy/fc1/bias	Tensore	(256,)	float32
politica/fc1/peso	Tensore	(256, 256)	float32
politica/last_fc	CaratteristicheDict
policy/last_fc/bias	Tensore	(3,)	float32
politica/last_fc/peso	Tensore	(3, 256)	float32
policy/last_fc_log_std	CaratteristicheDict
policy/last_fc_log_std/bias	Tensore	(3,)	float32
policy/last_fc_log_std/weight	Tensore	(3, 256)	float32
politica/non linearità	Tensore		corda
politica/distribuzione_output	Tensore		corda
passi	Set di dati
passi/azione	Tensore	(3,)	float32
passi/sconto	Tensore		float32
passaggi/informazioni	CaratteristicheDict
passaggi/info/action_log_probs	Tensore		float32
passi/informazioni/qpos	Tensore	(6,)	float32
passaggi/informazioni/qvel	Tensore	(6,)	float32
passi/è_primo	Tensore		bool
passi/è_ultimo	Tensore		bool
passi/è_terminale	Tensore		bool
passi/osservazione	Tensore	(11,)	float32
passi/ricompensa	Tensore		float32

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-medium

• Dimensione download : 92.03 MiB

• Dimensione del set di dati : 1.78 GiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	6.328

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 11), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
algoritmo	Tensore		corda
iterazione	Tensore		int32
politica	CaratteristicheDict
polizza/fc0	CaratteristicheDict
policy/fc0/bias	Tensore	(256,)	float32
politica/fc0/peso	Tensore	(256, 11)	float32
politica/fc1	CaratteristicheDict
policy/fc1/bias	Tensore	(256,)	float32
politica/fc1/peso	Tensore	(256, 256)	float32
politica/last_fc	CaratteristicheDict
policy/last_fc/bias	Tensore	(3,)	float32
politica/last_fc/peso	Tensore	(3, 256)	float32
policy/last_fc_log_std	CaratteristicheDict
policy/last_fc_log_std/bias	Tensore	(3,)	float32
policy/last_fc_log_std/weight	Tensore	(3, 256)	float32
politica/non linearità	Tensore		corda
politica/distribuzione_output	Tensore		corda
passi	Set di dati
passi/azione	Tensore	(3,)	float32
passi/sconto	Tensore		float32
passaggi/informazioni	CaratteristicheDict
passaggi/infos/action_log_probs	Tensore		float32
passi/informazioni/qpos	Tensore	(6,)	float32
passaggi/informazioni/qvel	Tensore	(6,)	float32
passi/è_primo	Tensore		bool
passi/è_ultimo	Tensore		bool
passi/è_terminale	Tensore		bool
passi/osservazione	Tensore	(11,)	float32
passi/ricompensa	Tensore		float32

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-medium-expert

• Dimensione download : 184.59 MiB

• Dimensione del set di dati : 230.24 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): solo quando shuffle_files=False (train)

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	8.163

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
passi	Set di dati
passi/azione	Tensore	(3,)	float32
passi/sconto	Tensore		float32
passaggi/informazioni	CaratteristicheDict
passaggi/info/action_log_probs	Tensore		float32
passi/informazioni/qpos	Tensore	(6,)	float32
passaggi/informazioni/qvel	Tensore	(6,)	float32
passi/è_primo	Tensore		bool
passi/è_ultimo	Tensore		bool
passi/è_terminale	Tensore		bool
passi/osservazione	Tensore	(11,)	float32
passi/ricompensa	Tensore		float32

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-medium-replay

• Dimensione download : 55.65 MiB

• Dimensione del set di dati : 34.78 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	1.151

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
        'discount': float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float64),
        'reward': float64,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
algoritmo	Tensore		corda
iterazione	Tensore		int32
passi	Set di dati
passi/azione	Tensore	(3,)	float64
passi/sconto	Tensore		float64
passaggi/informazioni	CaratteristicheDict
passaggi/info/action_log_probs	Tensore		float64
passi/informazioni/qpos	Tensore	(6,)	float64
passaggi/informazioni/qvel	Tensore	(6,)	float64
passi/è_primo	Tensore		bool
passi/è_ultimo	Tensore		bool
passi/è_terminale	Tensore		bool
passi/osservazione	Tensore	(11,)	float64
passi/ricompensa	Tensore		float64

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-full-replay

• Dimensione download : 183.32 MiB

• Dimensione del set di dati : 114.78 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	2.907

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
        'discount': float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float64),
        'reward': float64,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
algoritmo	Tensore		corda
iterazione	Tensore		int32
passi	Set di dati
passi/azione	Tensore	(3,)	float64
passi/sconto	Tensore		float64
passaggi/informazioni	CaratteristicheDict
passaggi/info/action_log_probs	Tensore		float64
passi/informazioni/qpos	Tensore	(6,)	float64
passaggi/informazioni/qvel	Tensore	(6,)	float64
passi/è_primo	Tensore		bool
passi/è_ultimo	Tensore		bool
passi/è_terminale	Tensore		bool
passi/osservazione	Tensore	(11,)	float64
passi/ricompensa	Tensore		float64

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v1-random

• Dimensione download : 91.11 MiB

• Dimensione del set di dati : 130.73 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): solo quando shuffle_files=False (train)

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	45.265

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
passi	Set di dati
passi/azione	Tensore	(3,)	float32
passi/sconto	Tensore		float32
passaggi/informazioni	CaratteristicheDict
passaggi/info/action_log_probs	Tensore		float32
passi/informazioni/qpos	Tensore	(6,)	float32
passaggi/informazioni/qvel	Tensore	(6,)	float32
passi/è_primo	Tensore		bool
passi/è_ultimo	Tensore		bool
passi/è_terminale	Tensore		bool
passi/osservazione	Tensore	(11,)	float32
passi/ricompensa	Tensore		float32

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-expert

• Dimensione download : 145.37 MiB

• Dimensione del set di dati : 390.40 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	1.028

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 11), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
algoritmo	Tensore		corda
iterazione	Tensore		int32
politica	CaratteristicheDict
polizza/fc0	CaratteristicheDict
policy/fc0/bias	Tensore	(256,)	float32
politica/fc0/peso	Tensore	(256, 11)	float32
politica/fc1	CaratteristicheDict
policy/fc1/bias	Tensore	(256,)	float32
politica/fc1/peso	Tensore	(256, 256)	float32
politica/last_fc	CaratteristicheDict
policy/last_fc/bias	Tensore	(3,)	float32
politica/last_fc/peso	Tensore	(3, 256)	float32
policy/last_fc_log_std	CaratteristicheDict
policy/last_fc_log_std/bias	Tensore	(3,)	float32
policy/last_fc_log_std/weight	Tensore	(3, 256)	float32
politica/non linearità	Tensore		corda
politica/distribuzione_output	Tensore		corda
passi	Set di dati
passi/azione	Tensore	(3,)	float32
passi/sconto	Tensore		float32
passaggi/informazioni	CaratteristicheDict
passaggi/info/action_log_probs	Tensore		float64
passi/informazioni/qpos	Tensore	(6,)	float64
passaggi/informazioni/qvel	Tensore	(6,)	float64
passi/è_primo	Tensore		bool
passi/è_ultimo	Tensore		bool
passi/è_terminale	Tensore		bool
passi/osservazione	Tensore	(11,)	float32
passi/ricompensa	Tensore		float32

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-full-replay

• Dimensione download : 179.29 MiB

• Dimensione del set di dati : 115.04 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	3.515

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
algoritmo	Tensore		corda
iterazione	Tensore		int32
passi	Set di dati
passi/azione	Tensore	(3,)	float32
passi/sconto	Tensore		float32
passaggi/informazioni	CaratteristicheDict
passaggi/info/action_log_probs	Tensore		float64
passi/informazioni/qpos	Tensore	(6,)	float64
passaggi/informazioni/qvel	Tensore	(6,)	float64
passi/è_primo	Tensore		bool
passi/è_ultimo	Tensore		bool
passi/è_terminale	Tensore		bool
passi/osservazione	Tensore	(11,)	float32
passi/ricompensa	Tensore		float32

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-medium

• Dimensione download : 145.68 MiB

• Dimensione del set di dati : 702.57 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	2.187

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 11), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(3, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
algoritmo	Tensore		corda
iterazione	Tensore		int32
politica	CaratteristicheDict
polizza/fc0	CaratteristicheDict
policy/fc0/bias	Tensore	(256,)	float32
politica/fc0/peso	Tensore	(256, 11)	float32
politica/fc1	CaratteristicheDict
policy/fc1/bias	Tensore	(256,)	float32
politica/fc1/peso	Tensore	(256, 256)	float32
politica/last_fc	CaratteristicheDict
policy/last_fc/bias	Tensore	(3,)	float32
politica/last_fc/peso	Tensore	(3, 256)	float32
policy/last_fc_log_std	CaratteristicheDict
policy/last_fc_log_std/bias	Tensore	(3,)	float32
policy/last_fc_log_std/weight	Tensore	(3, 256)	float32
politica/non linearità	Tensore		corda
politica/distribuzione_output	Tensore		corda
passi	Set di dati
passi/azione	Tensore	(3,)	float32
passi/sconto	Tensore		float32
passaggi/informazioni	CaratteristicheDict
passaggi/info/action_log_probs	Tensore		float64
passi/informazioni/qpos	Tensore	(6,)	float64
passaggi/informazioni/qvel	Tensore	(6,)	float64
passi/è_primo	Tensore		bool
passi/è_ultimo	Tensore		bool
passi/è_terminale	Tensore		bool
passi/osservazione	Tensore	(11,)	float32
passi/ricompensa	Tensore		float32

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-medium-expert

• Dimensione download : 290.43 MiB

• Dimensione del set di dati : 228.28 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): solo quando shuffle_files=False (train)

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	3.214

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
passi	Set di dati
passi/azione	Tensore	(3,)	float32
passi/sconto	Tensore		float32
passaggi/informazioni	CaratteristicheDict
passaggi/info/action_log_probs	Tensore		float64
passi/informazioni/qpos	Tensore	(6,)	float64
passaggi/informazioni/qvel	Tensore	(6,)	float64
passi/è_primo	Tensore		bool
passi/è_ultimo	Tensore		bool
passi/è_terminale	Tensore		bool
passi/osservazione	Tensore	(11,)	float32
passi/ricompensa	Tensore		float32

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-medium-replay

• Dimensione download : 72.34 MiB

• Dimensione del set di dati : 46.51 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	2.041

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
algoritmo	Tensore		corda
iterazione	Tensore		int32
passi	Set di dati
passi/azione	Tensore	(3,)	float32
passi/sconto	Tensore		float32
passaggi/informazioni	CaratteristicheDict
passaggi/info/action_log_probs	Tensore		float64
passi/informazioni/qpos	Tensore	(6,)	float64
passaggi/informazioni/qvel	Tensore	(6,)	float64
passi/è_primo	Tensore		bool
passi/è_ultimo	Tensore		bool
passi/è_terminale	Tensore		bool
passi/osservazione	Tensore	(11,)	float32
passi/ricompensa	Tensore		float32

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_hopper/v2-random

• Dimensione download : 145.46 MiB

• Dimensione del set di dati : 130.72 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): solo quando shuffle_files=False (train)

• Divide :

Diviso	Esempi
'train'	45.240

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(11,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
passi	Set di dati
passi/azione	Tensore	(3,)	float32
passi/sconto	Tensore		float32
passaggi/informazioni	CaratteristicheDict
passaggi/infos/action_log_probs	Tensore		float64
passi/informazioni/qpos	Tensore	(6,)	float64
passaggi/informazioni/qvel	Tensore	(6,)	float64
passi/è_primo	Tensore		bool
passi/è_ultimo	Tensore		bool
passi/è_terminale	Tensore		bool
passi/osservazione	Tensore	(11,)	float32
passi/ricompensa	Tensore		float32

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):