TFDS теперь поддерживает формат Croissant 🥐 ! Прочтите документацию , чтобы узнать больше.

Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

robomimic_ph

Описание :

Наборы данных о людях, владеющих Robomimic, были собраны одним опытным оператором с использованием платформы RoboTurk (за исключением Transport, где вместе работали два опытных оператора). Каждый набор данных состоит из 200 успешных траекторий.

У каждой задачи есть две версии: одна с низкоразмерными наблюдениями ( low_dim ) и одна с изображениями ( image ).

Наборы данных соответствуют формату RLDS для представления шагов и эпизодов.

Домашняя страница : https://arise-initiative.github.io/robomimic-web/
Исходный код : tfds.datasets.robomimic_ph.Builder
Версии :
- 1.0.0 : Начальная версия.
- 1.0.1 (по умолчанию): Ссылка обновлена.
Расколы :

Расколоть	Примеры
`'train'`	200

Контролируемые ключи (см. документ as_supervised ): None
Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.
Цитата :

@inproceedings{robomimic2021,
  title={What Matters in Learning from Offline Human Demonstrations for Robot Manipulation},
  author={Ajay Mandlekar and Danfei Xu and Josiah Wong and Soroush Nasiriany
          and Chen Wang and Rohun Kulkarni and Li Fei-Fei and Silvio Savarese
          and Yuke Zhu and Roberto Mart\'{i}n-Mart\'{i}n},
  booktitle={Conference on Robot Learning},
  year={2021}
}

robomimic_ph/lift_ph_image (конфигурация по умолчанию)

Размер загрузки : 798.43 MiB
Размер набора данных : 114.47 MiB
Автокэширование ( документация ): Да
Структура функции :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'agentview_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'object': Tensor(shape=(10,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector position),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64, description=End-effector orientation),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector angular velocity),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector cartesian velocity),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper position),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper velocity),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint positions),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint velocities),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})

Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
20_процентов	Тензор		логическое значение
20_percent_train	Тензор		логическое значение
20_percent_valid	Тензор		логическое значение
50_процентов	Тензор		логическое значение
50_percent_train	Тензор		логическое значение
50_percent_valid	Тензор		логическое значение
id_эпизода	Тензор		нить
горизонт	Тензор		int32
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(7,)	float64
шаги/скидка	Тензор		int32
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	ВозможностиDict
шаги/наблюдение/agentview_image	Изображение	(84, 84, 3)	uint8
шаги/наблюдение/объект	Тензор	(10,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_eef_pos	Тензор	(3,)	float64	Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_quat	Тензор	(4,)	float64	Ориентация конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_ang	Тензор	(3,)	float64	Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_lin	Тензор	(3,)	float64	Декартова скорость конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot0_eye_in_hand_image	Изображение	(84, 84, 3)	uint8
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qpos	Тензор	(2,)	float64	Положение захвата
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qvel	Тензор	(2,)	float64	Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные позиции
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_cos	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_sin	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_joint_vel	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные скорости
шаги/награда	Тензор		float64
шаги/состояния	Тензор	(32,)	float64
тренироваться	Тензор		логическое значение
действительный	Тензор		логическое значение

Примеры ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/lift_ph_low_dim

Размер загрузки : 17.69 MiB
Размер набора данных : 8.50 MiB
Автокэширование ( документация ): Да
Структура функции :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(10,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector position),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64, description=End-effector orientation),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector angular velocity),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector cartesian velocity),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper position),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper velocity),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint positions),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint velocities),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})

Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
20_процентов	Тензор		логическое значение
20_percent_train	Тензор		логическое значение
20_percent_valid	Тензор		логическое значение
50_процентов	Тензор		логическое значение
50_percent_train	Тензор		логическое значение
50_percent_valid	Тензор		логическое значение
id_эпизода	Тензор		нить
горизонт	Тензор		int32
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(7,)	float64
шаги/скидка	Тензор		int32
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	ВозможностиDict
шаги/наблюдение/объект	Тензор	(10,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_eef_pos	Тензор	(3,)	float64	Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_quat	Тензор	(4,)	float64	Ориентация конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_ang	Тензор	(3,)	float64	Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_lin	Тензор	(3,)	float64	Декартова скорость конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qpos	Тензор	(2,)	float64	Положение захвата
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qvel	Тензор	(2,)	float64	Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные позиции
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_cos	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_sin	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_joint_vel	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные скорости
шаги/награда	Тензор		float64
шаги/состояния	Тензор	(32,)	float64
тренироваться	Тензор		логическое значение
действительный	Тензор		логическое значение

Примеры ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/can_ph_image

Размер загрузки : 1.87 GiB
Размер набора данных : 474.55 MiB
Автокэширование ( документация ): Нет
Структура функции :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'agentview_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'object': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector position),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64, description=End-effector orientation),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector angular velocity),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector cartesian velocity),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper position),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper velocity),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint positions),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint velocities),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(71,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})

Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
20_процентов	Тензор		логическое значение
20_percent_train	Тензор		логическое значение
20_percent_valid	Тензор		логическое значение
50_процентов	Тензор		логическое значение
50_percent_train	Тензор		логическое значение
50_percent_valid	Тензор		логическое значение
id_эпизода	Тензор		нить
горизонт	Тензор		int32
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(7,)	float64
шаги/скидка	Тензор		int32
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	ВозможностиDict
шаги/наблюдение/agentview_image	Изображение	(84, 84, 3)	uint8
шаги/наблюдение/объект	Тензор	(14,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_eef_pos	Тензор	(3,)	float64	Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_quat	Тензор	(4,)	float64	Ориентация конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_ang	Тензор	(3,)	float64	Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_lin	Тензор	(3,)	float64	Декартова скорость конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot0_eye_in_hand_image	Изображение	(84, 84, 3)	uint8
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qpos	Тензор	(2,)	float64	Положение захвата
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qvel	Тензор	(2,)	float64	Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные позиции
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_cos	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_sin	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_joint_vel	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные скорости
шаги/награда	Тензор		float64
шаги/состояния	Тензор	(71,)	float64
тренироваться	Тензор		логическое значение
действительный	Тензор		логическое значение

Примеры ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/can_ph_low_dim

Размер загрузки : 43.38 MiB
Размер набора данных : 27.73 MiB
Автокэширование ( документация ): Да
Структура функции :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector position),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64, description=End-effector orientation),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector angular velocity),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector cartesian velocity),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper position),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper velocity),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint positions),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint velocities),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(71,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})

Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
20_процентов	Тензор		логическое значение
20_percent_train	Тензор		логическое значение
20_percent_valid	Тензор		логическое значение
50_процентов	Тензор		логическое значение
50_percent_train	Тензор		логическое значение
50_percent_valid	Тензор		логическое значение
id_эпизода	Тензор		нить
горизонт	Тензор		int32
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(7,)	float64
шаги/скидка	Тензор		int32
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	ВозможностиDict
шаги/наблюдение/объект	Тензор	(14,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_eef_pos	Тензор	(3,)	float64	Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_quat	Тензор	(4,)	float64	Ориентация конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_ang	Тензор	(3,)	float64	Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_lin	Тензор	(3,)	float64	Декартова скорость конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qpos	Тензор	(2,)	float64	Положение захвата
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qvel	Тензор	(2,)	float64	Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные позиции
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_cos	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_sin	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_joint_vel	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные скорости
шаги/награда	Тензор		float64
шаги/состояния	Тензор	(71,)	float64
тренироваться	Тензор		логическое значение
действительный	Тензор		логическое значение

Примеры ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/square_ph_image

Размер загрузки : 2.42 GiB
Размер набора данных : 401.28 MiB
Автокэширование ( документация ): Нет
Структура функции :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'agentview_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'object': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector position),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64, description=End-effector orientation),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector angular velocity),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector cartesian velocity),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper position),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper velocity),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint positions),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint velocities),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(45,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})

Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
20_процентов	Тензор		логическое значение
20_percent_train	Тензор		логическое значение
20_percent_valid	Тензор		логическое значение
50_процентов	Тензор		логическое значение
50_percent_train	Тензор		логическое значение
50_percent_valid	Тензор		логическое значение
id_эпизода	Тензор		нить
горизонт	Тензор		int32
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(7,)	float64
шаги/скидка	Тензор		int32
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	ВозможностиDict
шаги/наблюдение/agentview_image	Изображение	(84, 84, 3)	uint8
шаги/наблюдение/объект	Тензор	(14,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_eef_pos	Тензор	(3,)	float64	Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_quat	Тензор	(4,)	float64	Ориентация конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_ang	Тензор	(3,)	float64	Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_lin	Тензор	(3,)	float64	Декартова скорость конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot0_eye_in_hand_image	Изображение	(84, 84, 3)	uint8
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qpos	Тензор	(2,)	float64	Положение захвата
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qvel	Тензор	(2,)	float64	Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные позиции
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_cos	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_sin	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_joint_vel	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные скорости
шаги/награда	Тензор		float64
шаги/состояния	Тензор	(45,)	float64
тренироваться	Тензор		логическое значение
действительный	Тензор		логическое значение

Примеры ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/square_ph_low_dim

Размер загрузки : 47.69 MiB
Размер набора данных : 29.91 MiB
Автокэширование ( документация ): Да
Структура функции :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector position),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64, description=End-effector orientation),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector angular velocity),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector cartesian velocity),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper position),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper velocity),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint positions),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint velocities),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(45,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})

Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
20_процентов	Тензор		логическое значение
20_percent_train	Тензор		логическое значение
20_percent_valid	Тензор		логическое значение
50_процентов	Тензор		логическое значение
50_percent_train	Тензор		логическое значение
50_percent_valid	Тензор		логическое значение
id_эпизода	Тензор		нить
горизонт	Тензор		int32
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(7,)	float64
шаги/скидка	Тензор		int32
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	ВозможностиDict
шаги/наблюдение/объект	Тензор	(14,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_eef_pos	Тензор	(3,)	float64	Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_quat	Тензор	(4,)	float64	Ориентация конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_ang	Тензор	(3,)	float64	Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_lin	Тензор	(3,)	float64	Декартова скорость конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qpos	Тензор	(2,)	float64	Положение захвата
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qvel	Тензор	(2,)	float64	Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные позиции
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_cos	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_sin	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_joint_vel	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные скорости
шаги/награда	Тензор		float64
шаги/состояния	Тензор	(45,)	float64
тренироваться	Тензор		логическое значение
действительный	Тензор		логическое значение

Примеры ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/transport_ph_image

Размер загрузки : 15.07 GiB
Размер набора данных : 3.64 GiB
Автокэширование ( документация ): Нет
Структура функции :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(41,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector position),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64, description=End-effector orientation),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector angular velocity),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector cartesian velocity),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper position),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper velocity),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint positions),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint velocities),
            'robot1_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector position),
            'robot1_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64, description=End-effector orientation),
            'robot1_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector angular velocity),
            'robot1_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector cartesian velocity),
            'robot1_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot1_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper position),
            'robot1_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper velocity),
            'robot1_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint positions),
            'robot1_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint velocities),
            'shouldercamera0_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'shouldercamera1_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(115,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})

Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
20_процентов	Тензор		логическое значение
20_percent_train	Тензор		логическое значение
20_percent_valid	Тензор		логическое значение
50_процентов	Тензор		логическое значение
50_percent_train	Тензор		логическое значение
50_percent_valid	Тензор		логическое значение
id_эпизода	Тензор		нить
горизонт	Тензор		int32
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(14,)	float64
шаги/скидка	Тензор		int32
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	ВозможностиDict
шаги/наблюдение/объект	Тензор	(41,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_eef_pos	Тензор	(3,)	float64	Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_quat	Тензор	(4,)	float64	Ориентация конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_ang	Тензор	(3,)	float64	Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_lin	Тензор	(3,)	float64	Декартова скорость конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot0_eye_in_hand_image	Изображение	(84, 84, 3)	uint8
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qpos	Тензор	(2,)	float64	Положение захвата
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qvel	Тензор	(2,)	float64	Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные позиции
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_cos	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_sin	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_joint_vel	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные скорости
шаги/наблюдение/robot1_eef_pos	Тензор	(3,)	float64	Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot1_eef_quat	Тензор	(4,)	float64	Ориентация конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot1_eef_vel_ang	Тензор	(3,)	float64	Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot1_eef_vel_lin	Тензор	(3,)	float64	Декартова скорость конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot1_eye_in_hand_image	Изображение	(84, 84, 3)	uint8
шаги/наблюдение/robot1_gripper_qpos	Тензор	(2,)	float64	Положение захвата
шаги/наблюдение/robot1_gripper_qvel	Тензор	(2,)	float64	Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot1_joint_pos	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные позиции
шаги/наблюдение/robot1_joint_pos_cos	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot1_joint_pos_sin	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot1_joint_vel	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные скорости
шаги/наблюдение/shouldercamera0_image	Изображение	(84, 84, 3)	uint8
шаги/наблюдение/плечоcamera1_image	Изображение	(84, 84, 3)	uint8
шаги/награда	Тензор		float64
шаги/состояния	Тензор	(115,)	float64
тренироваться	Тензор		логическое значение
действительный	Тензор		логическое значение

Примеры ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/transport_ph_low_dim

Размер загрузки : 294.70 MiB
Размер набора данных : 208.05 MiB
Автоматическое кэширование ( документация ): только если shuffle_files=False (поезд)
Структура функции :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(41,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector position),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64, description=End-effector orientation),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector angular velocity),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector cartesian velocity),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper position),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper velocity),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint positions),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint velocities),
            'robot1_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector position),
            'robot1_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64, description=End-effector orientation),
            'robot1_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector angular velocity),
            'robot1_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector cartesian velocity),
            'robot1_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper position),
            'robot1_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper velocity),
            'robot1_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint positions),
            'robot1_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint velocities),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(115,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})

Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
20_процентов	Тензор		логическое значение
20_percent_train	Тензор		логическое значение
20_percent_valid	Тензор		логическое значение
50_процентов	Тензор		логическое значение
50_percent_train	Тензор		логическое значение
50_percent_valid	Тензор		логическое значение
id_эпизода	Тензор		нить
горизонт	Тензор		int32
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(14,)	float64
шаги/скидка	Тензор		int32
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	ВозможностиDict
шаги/наблюдение/объект	Тензор	(41,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_eef_pos	Тензор	(3,)	float64	Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_quat	Тензор	(4,)	float64	Ориентация конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_ang	Тензор	(3,)	float64	Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_lin	Тензор	(3,)	float64	Декартова скорость конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qpos	Тензор	(2,)	float64	Положение захвата
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qvel	Тензор	(2,)	float64	Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные позиции
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_cos	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_sin	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_joint_vel	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные скорости
шаги/наблюдение/robot1_eef_pos	Тензор	(3,)	float64	Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot1_eef_quat	Тензор	(4,)	float64	Ориентация конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot1_eef_vel_ang	Тензор	(3,)	float64	Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot1_eef_vel_lin	Тензор	(3,)	float64	Декартова скорость конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot1_gripper_qpos	Тензор	(2,)	float64	Положение захвата
шаги/наблюдение/robot1_gripper_qvel	Тензор	(2,)	float64	Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot1_joint_pos	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные позиции
шаги/наблюдение/robot1_joint_pos_cos	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot1_joint_pos_sin	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot1_joint_vel	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные скорости
шаги/награда	Тензор		float64
шаги/состояния	Тензор	(115,)	float64
тренироваться	Тензор		логическое значение
действительный	Тензор		логическое значение

Примеры ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/tool_hang_ph_image

Размер загрузки : 61.96 GiB
Размер набора данных : 9.10 GiB
Автокэширование ( документация ): Нет
Структура функции :

FeaturesDict({
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(44,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector position),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64, description=End-effector orientation),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector angular velocity),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector cartesian velocity),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(240, 240, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper position),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper velocity),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint positions),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint velocities),
            'sideview_image': Image(shape=(240, 240, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(58,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})

Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
id_эпизода	Тензор		нить
горизонт	Тензор		int32
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(7,)	float64
шаги/скидка	Тензор		int32
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	ВозможностиDict
шаги/наблюдение/объект	Тензор	(44,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_eef_pos	Тензор	(3,)	float64	Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_quat	Тензор	(4,)	float64	Ориентация конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_ang	Тензор	(3,)	float64	Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_lin	Тензор	(3,)	float64	Декартова скорость конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot0_eye_in_hand_image	Изображение	(240, 240, 3)	uint8
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qpos	Тензор	(2,)	float64	Положение захвата
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qvel	Тензор	(2,)	float64	Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные позиции
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_cos	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_sin	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_joint_vel	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные скорости
шаги/наблюдение/sideview_image	Изображение	(240, 240, 3)	uint8
шаги/награда	Тензор		float64
шаги/состояния	Тензор	(58,)	float64
тренироваться	Тензор		логическое значение
действительный	Тензор		логическое значение

Примеры ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_ph/tool_hang_ph_low_dim

Размер загрузки : 192.29 MiB
Размер набора данных : 121.77 MiB
Автокэширование ( документация ): Да
Структура функции :

FeaturesDict({
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(44,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector position),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64, description=End-effector orientation),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector angular velocity),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64, description=End-effector cartesian velocity),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper position),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64, description=Gripper velocity),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint positions),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64, description=7DOF joint velocities),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(58,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
})

Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
id_эпизода	Тензор		нить
горизонт	Тензор		int32
шаги	Набор данных
шаги/действия	Тензор	(7,)	float64
шаги/скидка	Тензор		int32
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	ВозможностиDict
шаги/наблюдение/объект	Тензор	(44,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_eef_pos	Тензор	(3,)	float64	Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_quat	Тензор	(4,)	float64	Ориентация конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_ang	Тензор	(3,)	float64	Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_lin	Тензор	(3,)	float64	Декартова скорость конечного эффектора
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qpos	Тензор	(2,)	float64	Положение захвата
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qvel	Тензор	(2,)	float64	Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные позиции
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_cos	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_sin	Тензор	(7,)	float64
шаги/наблюдение/robot0_joint_vel	Тензор	(7,)	float64	7DOF совместные скорости
шаги/награда	Тензор		float64
шаги/состояния	Тензор	(58,)	float64
тренироваться	Тензор		логическое значение
действительный	Тензор		логическое значение

Примеры ( tfds.as_dataframe ):