rlu_rwrl

  • 설명 :

RL Unplugged는 오프라인 강화 학습을 위한 벤치마크 모음입니다. RL Unplugged는 다음 고려 사항을 중심으로 설계되었습니다. 사용 편의성을 높이기 위해 일반 파이프라인이 설정되면 실무자가 제품군의 모든 데이터로 쉽게 작업할 수 있도록 하는 통합 API와 함께 데이터 세트를 제공합니다.

데이터 세트는 RLDS 형식 을 따라 단계와 에피소드를 나타냅니다.

데이터세트의 예는 https://arxiv.org/abs/1904.12901에 설명된 대로 부분적으로 온라인으로 훈련된 에이전트를 실행할 때 저장된 SAR 전환을 나타냅니다. 우리는 https://github.com/google-research 에 지정된 RLDS 데이터세트 형식을 따릅니다. /rlds#dataset-format

총 8가지 작업에 대한 40개의 데이터 세트를 공개합니다. 카트폴, 보행기, 네 발 달린 동물 및 휴머노이드 작업에 대한 결합된 도전과 쉬운 결합 도전이 없습니다. 각 작업에는 1%, 5%, 20%, 40% 및 100%의 5가지 크기의 데이터 세트가 포함됩니다. 더 작은 데이터 세트가 더 큰 데이터 세트의 하위 집합이 되는 것은 아닙니다. 데이터 세트 생성 방법에 대한 자세한 내용은 논문을 참조하십시오.

@misc{gulcehre2020rl,
    title={RL Unplugged: Benchmarks for Offline Reinforcement Learning},
    author={Caglar Gulcehre and Ziyu Wang and Alexander Novikov and Tom Le Paine
        and  Sergio Gómez Colmenarejo and Konrad Zolna and Rishabh Agarwal and
        Josh Merel and Daniel Mankowitz and Cosmin Paduraru and Gabriel
        Dulac-Arnold and Jerry Li and Mohammad Norouzi and Matt Hoffman and
        Ofir Nachum and George Tucker and Nicolas Heess and Nando deFreitas},
    year={2020},
    eprint={2006.13888},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}

rlu_rwrl/cartpole_swingup_combined_challenge_none_1_percent(기본 구성)

  • 데이터 세트 크기 : 172.43 KiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 5
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'position': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'velocity': Tensor(shape=(2,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터세트
단계/액션 텐서 (1,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/위치 텐서 (삼,) float32
단계/관찰/속도 텐서 (2,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/cartpole_swingup_combined_challenge_none_5_percent

  • 데이터 세트 크기 : 862.13 KiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 25
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
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        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'position': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'velocity': Tensor(shape=(2,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
단계/액션 텐서 (1,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/위치 텐서 (삼,) float32
단계/관찰/속도 텐서 (2,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/cartpole_swingup_combined_challenge_none_20_percent

  • 데이터 세트 크기 : 3.37 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 100
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
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        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'position': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'velocity': Tensor(shape=(2,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
단계/액션 텐서 (1,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/위치 텐서 (삼,) float32
단계/관찰/속도 텐서 (2,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/cartpole_swingup_combined_challenge_none_40_percent

  • 데이터 세트 크기 : 6.74 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 200
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
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            'position': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'velocity': Tensor(shape=(2,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터세트
단계/액션 텐서 (1,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/위치 텐서 (삼,) float32
단계/관찰/속도 텐서 (2,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/cartpole_swingup_combined_challenge_none_100_percent

  • 데이터 세트 크기 : 16.84 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 500
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'position': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'velocity': Tensor(shape=(2,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터세트
단계/액션 텐서 (1,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/위치 텐서 (삼,) float32
단계/관찰/속도 텐서 (2,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/quadruped_walk_combined_challenge_none_1_percent

  • 데이터 세트 크기 : 1.77 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 5
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(12,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
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        'observation': FeaturesDict({
            'egocentric_state': Tensor(shape=(44,), dtype=float32),
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            'imu': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'torso_upright': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'torso_velocity': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
단계/액션 텐서 (12,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/egocentric_state 텐서 (44,) float32
단계/관찰/force_torque 텐서 (24,) float32
단계/관찰/imu 텐서 (6,) float32
단계/관찰/torso_upright 텐서 (1,) float32
걸음 수/관찰/torso_velocity 텐서 (삼,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/quadruped_walk_combined_challenge_none_5_percent

  • 데이터 세트 크기 : 8.86 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 25
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(12,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'egocentric_state': Tensor(shape=(44,), dtype=float32),
            'force_torque': Tensor(shape=(24,), dtype=float32),
            'imu': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'torso_upright': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'torso_velocity': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
단계/액션 텐서 (12,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/egocentric_state 텐서 (44,) float32
단계/관찰/force_torque 텐서 (24,) float32
단계/관찰/imu 텐서 (6,) float32
단계/관찰/torso_upright 텐서 (1,) float32
걸음 수/관찰/torso_velocity 텐서 (삼,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/quadruped_walk_combined_challenge_none_20_percent

  • 데이터 세트 크기 : 35.46 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 100
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(12,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'egocentric_state': Tensor(shape=(44,), dtype=float32),
            'force_torque': Tensor(shape=(24,), dtype=float32),
            'imu': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'torso_upright': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'torso_velocity': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터세트
단계/액션 텐서 (12,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/egocentric_state 텐서 (44,) float32
단계/관찰/force_torque 텐서 (24,) float32
단계/관찰/imu 텐서 (6,) float32
단계/관찰/torso_upright 텐서 (1,) float32
걸음 수/관찰/torso_velocity 텐서 (삼,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/quadruped_walk_combined_challenge_none_40_percent

  • 데이터 세트 크기 : 70.92 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 200
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(12,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'egocentric_state': Tensor(shape=(44,), dtype=float32),
            'force_torque': Tensor(shape=(24,), dtype=float32),
            'imu': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'torso_upright': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'torso_velocity': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터세트
단계/액션 텐서 (12,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/egocentric_state 텐서 (44,) float32
단계/관찰/force_torque 텐서 (24,) float32
단계/관찰/imu 텐서 (6,) float32
단계/관찰/torso_upright 텐서 (1,) float32
걸음 수/관찰/torso_velocity 텐서 (삼,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/quadruped_walk_combined_challenge_none_100_percent

  • 데이터 세트 크기 : 177.29 MiB

  • 자동 캐시 됨( 문서 ): shuffle_files=False (트레인)인 경우에만

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 500
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(12,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'egocentric_state': Tensor(shape=(44,), dtype=float32),
            'force_torque': Tensor(shape=(24,), dtype=float32),
            'imu': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'torso_upright': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'torso_velocity': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
단계/액션 텐서 (12,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/egocentric_state 텐서 (44,) float32
단계/관찰/force_torque 텐서 (24,) float32
단계/관찰/imu 텐서 (6,) float32
단계/관찰/torso_upright 텐서 (1,) float32
걸음 수/관찰/torso_velocity 텐서 (삼,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/walker_walk_combined_challenge_none_1_percent

  • 데이터 세트 크기 : 6.27 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 50
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'height': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'orientations': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
            'velocity': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
단계/액션 텐서 (6,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
계단/관찰/높이 텐서 (1,) float32
단계/관찰/방향 텐서 (14,) float32
단계/관찰/속도 텐서 (9,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/walker_walk_combined_challenge_none_5_percent

  • 데이터 세트 크기 : 31.34 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 250
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'height': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'orientations': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
            'velocity': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
단계/액션 텐서 (6,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
계단/관찰/높이 텐서 (1,) float32
단계/관찰/방향 텐서 (14,) float32
단계/관찰/속도 텐서 (9,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/walker_walk_combined_challenge_none_20_percent

  • 데이터 세트 크기 : 125.37 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 1,000
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'height': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'orientations': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
            'velocity': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
단계/액션 텐서 (6,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
계단/관찰/높이 텐서 (1,) float32
단계/관찰/방향 텐서 (14,) float32
단계/관찰/속도 텐서 (9,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/walker_walk_combined_challenge_none_40_percent

  • 데이터 세트 크기 : 250.75 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 2,000
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
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        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
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  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
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단계 데이터 세트
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단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
계단/관찰/높이 텐서 (1,) float32
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단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/walker_walk_combined_challenge_none_100_percent

  • 데이터 세트 크기 : 626.86 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 5,000
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
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  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
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단계 데이터 세트
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계단/관찰/높이 텐서 (1,) float32
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단계/관찰/속도 텐서 (9,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/humanoid_walk_combined_challenge_none_1_percent

  • 데이터 세트 크기 : 69.40 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 200
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
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  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
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단계/관찰 풍모Dict
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단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/humanoid_walk_combined_challenge_none_5_percent

  • 데이터 세트 크기 : 346.98 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 1,000
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
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  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
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단계/관찰 풍모Dict
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단계/관찰/속도 텐서 (27,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/humanoid_walk_combined_challenge_none_20_percent

  • 데이터세트 크기 : 1.36 GiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 4,000
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
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})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
단계/액션 텐서 (21,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
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단계/관찰/속도 텐서 (27,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/humanoid_walk_combined_challenge_none_40_percent

  • 데이터세트 크기 : 2.71 GiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 8,000
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
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  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터세트
단계/액션 텐서 (21,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/com_velocity 텐서 (삼,) float32
단계/관찰/사지 텐서 (12,) float32
단계/관찰/head_height 텐서 (1,) float32
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단계/관찰/torso_vertical 텐서 (삼,) float32
단계/관찰/속도 텐서 (27,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/humanoid_walk_combined_challenge_none_100_percent

  • 데이터세트 크기 : 6.78 GiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 20,000
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
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})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
단계/액션 텐서 (21,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/com_velocity 텐서 (삼,) float32
단계/관찰/사지 텐서 (12,) float32
단계/관찰/head_height 텐서 (1,) float32
단계/관측/joint_angles 텐서 (21,) float32
단계/관찰/torso_vertical 텐서 (삼,) float32
단계/관찰/속도 텐서 (27,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/cartpole_swingup_combined_challenge_easy_1_percent

  • 데이터 세트 크기 : 369.84 KiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 5
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
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})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
단계/액션 텐서 (1,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
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단계/관찰/위치 텐서 (삼,) float32
단계/관찰/속도 텐서 (2,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/cartpole_swingup_combined_challenge_easy_5_percent

  • 데이터 세트 크기 : 1.81 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 25
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
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})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
단계/액션 텐서 (1,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/dummy-0 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-1 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-2 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-3 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-4 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-5 텐서 (1,) float32
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단계/관찰/dummy-8 텐서 (1,) float32
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단계/관찰/위치 텐서 (삼,) float32
단계/관찰/속도 텐서 (2,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/cartpole_swingup_combined_challenge_easy_20_percent

  • 데이터 세트 크기 : 7.22 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 100
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
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        'observation': FeaturesDict({
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})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터세트
단계/액션 텐서 (1,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/dummy-0 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-1 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-2 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-3 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-4 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-5 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-6 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-7 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-8 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-9 텐서 (1,) float32
단계/관찰/위치 텐서 (삼,) float32
단계/관찰/속도 텐서 (2,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/cartpole_swingup_combined_challenge_easy_40_percent

  • 데이터 세트 크기 : 14.45 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 200
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
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        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'dummy-0': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
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            'dummy-3': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-4': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-5': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-6': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-7': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-8': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-9': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
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        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
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  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
단계/액션 텐서 (1,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/dummy-0 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-1 텐서 (1,) float32
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단계/관찰/dummy-9 텐서 (1,) float32
단계/관찰/위치 텐서 (삼,) float32
단계/관찰/속도 텐서 (2,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/cartpole_swingup_combined_challenge_easy_100_percent

  • 데이터 세트 크기 : 36.12 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 500
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'dummy-0': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-1': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-2': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-3': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-4': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-5': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-6': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-7': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-8': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-9': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'position': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'velocity': Tensor(shape=(2,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
단계/액션 텐서 (1,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/dummy-0 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-1 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-2 텐서 (1,) float32
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단계/관찰/dummy-6 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-7 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-8 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-9 텐서 (1,) float32
단계/관찰/위치 텐서 (삼,) float32
단계/관찰/속도 텐서 (2,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/quadruped_walk_combined_challenge_easy_1_percent

  • 데이터 세트 크기 : 1.97 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 5
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(12,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'dummy-0': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-1': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-2': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-3': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-4': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-5': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-6': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-7': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-8': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-9': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'egocentric_state': Tensor(shape=(44,), dtype=float32),
            'force_torque': Tensor(shape=(24,), dtype=float32),
            'imu': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'torso_upright': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'torso_velocity': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터세트
단계/액션 텐서 (12,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/dummy-0 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-1 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-2 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-3 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-4 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-5 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-6 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-7 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-8 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-9 텐서 (1,) float32
단계/관찰/egocentric_state 텐서 (44,) float32
단계/관찰/force_torque 텐서 (24,) float32
단계/관찰/imu 텐서 (6,) float32
단계/관찰/torso_upright 텐서 (1,) float32
걸음 수/관찰/torso_velocity 텐서 (삼,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/quadruped_walk_combined_challenge_easy_5_percent

  • 데이터 세트 크기 : 9.83 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 25
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(12,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'dummy-0': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-1': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-2': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-3': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-4': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-5': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-6': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-7': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-8': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-9': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'egocentric_state': Tensor(shape=(44,), dtype=float32),
            'force_torque': Tensor(shape=(24,), dtype=float32),
            'imu': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'torso_upright': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'torso_velocity': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
단계/액션 텐서 (12,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/dummy-0 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-1 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-2 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-3 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-4 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-5 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-6 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-7 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-8 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-9 텐서 (1,) float32
단계/관찰/egocentric_state 텐서 (44,) float32
단계/관찰/force_torque 텐서 (24,) float32
단계/관찰/imu 텐서 (6,) float32
단계/관찰/torso_upright 텐서 (1,) float32
걸음 수/관찰/torso_velocity 텐서 (삼,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/quadruped_walk_combined_challenge_easy_20_percent

  • 데이터 세트 크기 : 39.31 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 100
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(12,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'dummy-0': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-1': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-2': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-3': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-4': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-5': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-6': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-7': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-8': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-9': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'egocentric_state': Tensor(shape=(44,), dtype=float32),
            'force_torque': Tensor(shape=(24,), dtype=float32),
            'imu': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'torso_upright': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'torso_velocity': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터세트
단계/액션 텐서 (12,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/dummy-0 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-1 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-2 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-3 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-4 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-5 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-6 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-7 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-8 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-9 텐서 (1,) float32
단계/관찰/egocentric_state 텐서 (44,) float32
단계/관찰/force_torque 텐서 (24,) float32
단계/관찰/imu 텐서 (6,) float32
단계/관찰/torso_upright 텐서 (1,) float32
걸음 수/관찰/torso_velocity 텐서 (삼,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/quadruped_walk_combined_challenge_easy_40_percent

  • 데이터 세트 크기 : 78.63 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 200
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(12,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'dummy-0': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-1': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-2': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-3': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-4': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-5': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-6': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-7': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-8': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-9': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'egocentric_state': Tensor(shape=(44,), dtype=float32),
            'force_torque': Tensor(shape=(24,), dtype=float32),
            'imu': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'torso_upright': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'torso_velocity': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
단계/액션 텐서 (12,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/dummy-0 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-1 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-2 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-3 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-4 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-5 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-6 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-7 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-8 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-9 텐서 (1,) float32
단계/관찰/egocentric_state 텐서 (44,) float32
단계/관찰/force_torque 텐서 (24,) float32
단계/관찰/imu 텐서 (6,) float32
단계/관찰/torso_upright 텐서 (1,) float32
걸음 수/관찰/torso_velocity 텐서 (삼,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/quadruped_walk_combined_challenge_easy_100_percent

  • 데이터 세트 크기 : 196.57 MiB

  • 자동 캐시 됨( 문서 ): shuffle_files=False (트레인)인 경우에만

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 500
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(12,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'dummy-0': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-1': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-2': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-3': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-4': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-5': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-6': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-7': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-8': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-9': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'egocentric_state': Tensor(shape=(44,), dtype=float32),
            'force_torque': Tensor(shape=(24,), dtype=float32),
            'imu': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'torso_upright': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'torso_velocity': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
단계/액션 텐서 (12,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/dummy-0 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-1 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-2 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-3 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-4 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-5 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-6 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-7 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-8 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-9 텐서 (1,) float32
단계/관찰/egocentric_state 텐서 (44,) float32
단계/관찰/force_torque 텐서 (24,) float32
단계/관찰/imu 텐서 (6,) float32
단계/관찰/torso_upright 텐서 (1,) float32
걸음 수/관찰/torso_velocity 텐서 (삼,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/walker_walk_combined_challenge_easy_1_percent

  • 데이터 세트 크기 : 8.20 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 50
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'dummy-0': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-1': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-2': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-3': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-4': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-5': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-6': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-7': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-8': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-9': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'height': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'orientations': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
            'velocity': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
단계/액션 텐서 (6,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/dummy-0 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-1 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-2 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-3 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-4 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-5 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-6 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-7 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-8 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-9 텐서 (1,) float32
계단/관찰/높이 텐서 (1,) float32
단계/관찰/방향 텐서 (14,) float32
단계/관찰/속도 텐서 (9,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/walker_walk_combined_challenge_easy_5_percent

  • 데이터 세트 크기 : 40.98 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 250
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'dummy-0': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
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            'dummy-2': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-3': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-4': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-5': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-6': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-7': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
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            'height': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'orientations': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
            'velocity': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터세트
단계/액션 텐서 (6,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/dummy-0 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-1 텐서 (1,) float32
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단계/관찰/dummy-5 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-6 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-7 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-8 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-9 텐서 (1,) float32
계단/관찰/높이 텐서 (1,) float32
단계/관찰/방향 텐서 (14,) float32
단계/관찰/속도 텐서 (9,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/walker_walk_combined_challenge_easy_20_percent

  • 데이터 세트 크기 : 163.93 MiB

  • 자동 캐시 됨( 문서 ): shuffle_files=False (트레인)인 경우에만

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 1,000
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'dummy-0': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-1': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-2': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-3': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-4': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-5': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-6': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-7': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-8': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-9': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'height': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'orientations': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
            'velocity': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
단계/액션 텐서 (6,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/dummy-0 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-1 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-2 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-3 텐서 (1,) float32
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단계/관찰/dummy-5 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-6 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-7 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-8 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-9 텐서 (1,) float32
계단/관찰/높이 텐서 (1,) float32
단계/관찰/방향 텐서 (14,) float32
단계/관찰/속도 텐서 (9,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/walker_walk_combined_challenge_easy_40_percent

  • 데이터 세트 크기 : 327.86 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 2,000
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'dummy-0': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-1': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-2': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-3': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-4': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-5': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-6': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-7': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-8': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-9': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'height': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'orientations': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
            'velocity': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
단계/액션 텐서 (6,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/dummy-0 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-1 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-2 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-3 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-4 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-5 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-6 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-7 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-8 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-9 텐서 (1,) float32
계단/관찰/높이 텐서 (1,) float32
단계/관찰/방향 텐서 (14,) float32
단계/관찰/속도 텐서 (9,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/walker_walk_combined_challenge_easy_100_percent

  • 데이터 세트 크기 : 819.65 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 5,000
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'dummy-0': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-1': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-2': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-3': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-4': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-5': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-6': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-7': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-8': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-9': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'height': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'orientations': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
            'velocity': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
단계/액션 텐서 (6,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/dummy-0 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-1 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-2 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-3 텐서 (1,) float32
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단계/관찰/dummy-5 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-6 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-7 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-8 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-9 텐서 (1,) float32
계단/관찰/높이 텐서 (1,) float32
단계/관찰/방향 텐서 (14,) float32
단계/관찰/속도 텐서 (9,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/humanoid_walk_combined_challenge_easy_1_percent

  • 데이터 세트 크기 : 77.11 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 예

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 200
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(21,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'com_velocity': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'dummy-0': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-1': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-2': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-3': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-4': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-5': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-6': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-7': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-8': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-9': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'extremities': Tensor(shape=(12,), dtype=float32),
            'head_height': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
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            'torso_vertical': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'velocity': Tensor(shape=(27,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터세트
단계/액션 텐서 (21,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/com_velocity 텐서 (삼,) float32
단계/관찰/dummy-0 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-1 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-2 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-3 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-4 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-5 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-6 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-7 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-8 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-9 텐서 (1,) float32
단계/관찰/사지 텐서 (12,) float32
단계/관찰/head_height 텐서 (1,) float32
단계/관측/joint_angles 텐서 (21,) float32
단계/관찰/torso_vertical 텐서 (삼,) float32
단계/관찰/속도 텐서 (27,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/humanoid_walk_combined_challenge_easy_5_percent

  • 데이터 세트 크기 : 385.54 MiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 1,000
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(21,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'com_velocity': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
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            'dummy-3': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-4': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-5': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-6': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-7': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-8': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
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            'head_height': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'joint_angles': Tensor(shape=(21,), dtype=float32),
            'torso_vertical': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
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        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터세트
단계/액션 텐서 (21,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/com_velocity 텐서 (삼,) float32
단계/관찰/dummy-0 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-1 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-2 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-3 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-4 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-5 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-6 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-7 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-8 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-9 텐서 (1,) float32
단계/관찰/사지 텐서 (12,) float32
단계/관찰/head_height 텐서 (1,) float32
단계/관측/joint_angles 텐서 (21,) float32
단계/관찰/torso_vertical 텐서 (삼,) float32
단계/관찰/속도 텐서 (27,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/humanoid_walk_combined_challenge_easy_20_percent

  • 데이터세트 크기 : 1.51 GiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 4,000
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(21,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'com_velocity': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'dummy-0': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-1': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-2': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-3': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-4': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-5': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-6': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-7': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-8': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'dummy-9': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'extremities': Tensor(shape=(12,), dtype=float32),
            'head_height': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
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            'torso_vertical': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'velocity': Tensor(shape=(27,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
episode_return 텐서 float32
단계 데이터 세트
단계/액션 텐서 (21,) float32
단계/할인 텐서 (1,) float32
단계/is_first 텐서 부울
단계/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 풍모Dict
단계/관찰/com_velocity 텐서 (삼,) float32
단계/관찰/dummy-0 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-1 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-2 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-3 텐서 (1,) float32
단계/관찰/더미-4 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-5 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-6 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-7 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-8 텐서 (1,) float32
단계/관찰/dummy-9 텐서 (1,) float32
단계/관찰/사지 텐서 (12,) float32
단계/관찰/head_height 텐서 (1,) float32
단계/관측/joint_angles 텐서 (21,) float32
단계/관찰/torso_vertical 텐서 (삼,) float32
단계/관찰/속도 텐서 (27,) float32
단계/보상 텐서 (1,) float32

rlu_rwrl/humanoid_walk_combined_challenge_easy_40_percent

  • 데이터세트 크기 : 3.01 GiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 8,000
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'episode_return': float32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(21,), dtype=float32),
        'discount': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
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        'is_last': bool,
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  • 데이터세트 크기 : 7.53 GiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 분할 :

나뉘다 예
'train' 20,000
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
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특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
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