- विवरण :
रोबोमीमिक कुशल मानव डेटासेट को रोबोतुर्क प्लेटफॉर्म (ट्रांसपोर्ट के अपवाद के साथ, जिसमें 2 कुशल ऑपरेटर एक साथ काम कर रहे थे) का उपयोग करके 1 कुशल ऑपरेटर द्वारा एकत्र किया गया था। प्रत्येक डेटासेट में 200 सफल प्रक्षेप पथ होते हैं।
प्रत्येक कार्य के दो संस्करण होते हैं: एक निम्न आयामी अवलोकनों ( low_dim
) के साथ, और दूसरा छवियों ( image
) के साथ।
डेटासेट चरणों और एपिसोड का प्रतिनिधित्व करने के लिए आरएलडीएस प्रारूप का पालन करते हैं।
मुखपृष्ठ : https://arise-initiative.github.io/robomimic-web/
स्रोत कोड :
tfds.datasets.robomimic_ph.Builder
संस्करण :
-
1.0.0
: प्रारंभिक रिलीज. -
1.0.1
(डिफ़ॉल्ट): उद्धरण अद्यतन किया गया।
-
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'train' | 200 |
पर्यवेक्षित कुंजियाँ (
as_supervised
doc देखें):None
चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।
उद्धरण :
@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 (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)
डाउनलोड आकार :
798.43 MiB
डेटासेट का आकार :
114.47 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ
फ़ीचर संरचना :
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,
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीप्रकार | विवरण |
---|---|---|---|---|
फीचर्सडिक्ट | ||||
इसे स्वीकार करो | टेन्सर | बूल | ||
20_प्रतिशत_ट्रेन | टेन्सर | बूल | ||
20_प्रतिशत_मान्य | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत_ट्रेन | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत_मान्य | टेन्सर | बूल | ||
एपिसोड_आईडी | टेन्सर | डोरी | ||
क्षितिज | टेन्सर | int32 | ||
कदम | डेटासेट | |||
कदम/कार्रवाई | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
कदम/छूट | टेन्सर | int32 | ||
चरण/पहला है | टेन्सर | बूल | ||
चरण/अंतिम है | टेन्सर | बूल | ||
चरण/is_terminal | टेन्सर | बूल | ||
चरण/अवलोकन | फीचर्सडिक्ट | |||
चरण/अवलोकन/एजेंटव्यू_इमेज | छवि | (84, 84, 3) | uint8 | |
चरण/अवलोकन/वस्तु | टेन्सर | (10,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_pos | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_quat | टेन्सर | (4,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक अभिविन्यास |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_vel_ang | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कोणीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_vel_lin | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कार्तीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_eye_in_hand_image | छवि | (84, 84, 3) | uint8 | |
चरण/अवलोकन/robot0_gripper_qpos | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर की स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot0_gripper_qvel | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त पद |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos_cos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos_sin | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_vel | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त वेग |
कदम/इनाम | टेन्सर | फ्लोट64 | ||
चरण/स्थितियाँ | टेन्सर | (32,) | फ्लोट64 | |
रेलगाड़ी | टेन्सर | बूल | ||
वैध | टेन्सर | बूल |
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
robomimic_ph/lift_ph_low_dim
डाउनलोड आकार :
17.69 MiB
डेटासेट का आकार :
8.50 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ
फ़ीचर संरचना :
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,
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीप्रकार | विवरण |
---|---|---|---|---|
फीचर्सडिक्ट | ||||
इसे स्वीकार करो | टेन्सर | बूल | ||
20_प्रतिशत_ट्रेन | टेन्सर | बूल | ||
20_प्रतिशत_मान्य | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत_ट्रेन | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत_मान्य | टेन्सर | बूल | ||
एपिसोड_आईडी | टेन्सर | डोरी | ||
क्षितिज | टेन्सर | int32 | ||
कदम | डेटासेट | |||
कदम/कार्रवाई | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
कदम/छूट | टेन्सर | int32 | ||
चरण/पहला है | टेन्सर | बूल | ||
चरण/अंतिम है | टेन्सर | बूल | ||
चरण/is_terminal | टेन्सर | बूल | ||
चरण/अवलोकन | फीचर्सडिक्ट | |||
चरण/अवलोकन/वस्तु | टेन्सर | (10,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_pos | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_quat | टेन्सर | (4,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक अभिविन्यास |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_vel_ang | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कोणीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_vel_lin | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कार्तीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_gripper_qpos | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर की स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot0_gripper_qvel | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त पद |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos_cos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos_sin | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_vel | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त वेग |
कदम/इनाम | टेन्सर | फ्लोट64 | ||
चरण/स्थितियाँ | टेन्सर | (32,) | फ्लोट64 | |
रेलगाड़ी | टेन्सर | बूल | ||
वैध | टेन्सर | बूल |
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
robomimic_ph/can_ph_image
डाउनलोड आकार :
1.87 GiB
डेटासेट का आकार :
474.55 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
फ़ीचर संरचना :
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,
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीप्रकार | विवरण |
---|---|---|---|---|
फीचर्सडिक्ट | ||||
इसे स्वीकार करो | टेन्सर | बूल | ||
20_प्रतिशत_ट्रेन | टेन्सर | बूल | ||
20_प्रतिशत_मान्य | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत_ट्रेन | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत_मान्य | टेन्सर | बूल | ||
एपिसोड_आईडी | टेन्सर | डोरी | ||
क्षितिज | टेन्सर | int32 | ||
कदम | डेटासेट | |||
कदम/कार्रवाई | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
कदम/छूट | टेन्सर | int32 | ||
चरण/पहला है | टेन्सर | बूल | ||
चरण/अंतिम है | टेन्सर | बूल | ||
चरण/is_terminal | टेन्सर | बूल | ||
चरण/अवलोकन | फीचर्सडिक्ट | |||
चरण/अवलोकन/एजेंटव्यू_इमेज | छवि | (84, 84, 3) | uint8 | |
चरण/अवलोकन/वस्तु | टेन्सर | (14,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_pos | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_quat | टेन्सर | (4,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक अभिविन्यास |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_vel_ang | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कोणीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_vel_lin | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कार्तीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_eye_in_hand_image | छवि | (84, 84, 3) | uint8 | |
चरण/अवलोकन/robot0_gripper_qpos | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर की स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot0_gripper_qvel | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त पद |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos_cos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos_sin | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_vel | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त वेग |
कदम/इनाम | टेन्सर | फ्लोट64 | ||
चरण/स्थितियाँ | टेन्सर | (71,) | फ्लोट64 | |
रेलगाड़ी | टेन्सर | बूल | ||
वैध | टेन्सर | बूल |
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
robomimic_ph/can_ph_low_dim
डाउनलोड आकार :
43.38 MiB
डेटासेट का आकार :
27.73 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ
फ़ीचर संरचना :
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,
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीप्रकार | विवरण |
---|---|---|---|---|
फीचर्सडिक्ट | ||||
इसे स्वीकार करो | टेन्सर | बूल | ||
20_प्रतिशत_ट्रेन | टेन्सर | बूल | ||
20_प्रतिशत_मान्य | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत_ट्रेन | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत_मान्य | टेन्सर | बूल | ||
एपिसोड_आईडी | टेन्सर | डोरी | ||
क्षितिज | टेन्सर | int32 | ||
कदम | डेटासेट | |||
कदम/कार्रवाई | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
कदम/छूट | टेन्सर | int32 | ||
चरण/पहला है | टेन्सर | बूल | ||
चरण/अंतिम है | टेन्सर | बूल | ||
चरण/is_terminal | टेन्सर | बूल | ||
चरण/अवलोकन | फीचर्सडिक्ट | |||
चरण/अवलोकन/वस्तु | टेन्सर | (14,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_pos | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_quat | टेन्सर | (4,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक अभिविन्यास |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_vel_ang | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कोणीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_vel_lin | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कार्तीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_gripper_qpos | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर की स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot0_gripper_qvel | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त पद |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos_cos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos_sin | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_vel | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त वेग |
कदम/इनाम | टेन्सर | फ्लोट64 | ||
चरण/स्थितियाँ | टेन्सर | (71,) | फ्लोट64 | |
रेलगाड़ी | टेन्सर | बूल | ||
वैध | टेन्सर | बूल |
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
robomimic_ph/square_ph_image
डाउनलोड आकार :
2.42 GiB
डेटासेट का आकार :
401.28 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
फ़ीचर संरचना :
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,
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीप्रकार | विवरण |
---|---|---|---|---|
फीचर्सडिक्ट | ||||
इसे स्वीकार करो | टेन्सर | बूल | ||
20_प्रतिशत_ट्रेन | टेन्सर | बूल | ||
20_प्रतिशत_मान्य | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत_ट्रेन | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत_मान्य | टेन्सर | बूल | ||
एपिसोड_आईडी | टेन्सर | डोरी | ||
क्षितिज | टेन्सर | int32 | ||
कदम | डेटासेट | |||
कदम/कार्रवाई | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
कदम/छूट | टेन्सर | int32 | ||
चरण/पहला है | टेन्सर | बूल | ||
चरण/अंतिम है | टेन्सर | बूल | ||
चरण/is_terminal | टेन्सर | बूल | ||
चरण/अवलोकन | फीचर्सडिक्ट | |||
चरण/अवलोकन/एजेंटव्यू_इमेज | छवि | (84, 84, 3) | uint8 | |
चरण/अवलोकन/वस्तु | टेन्सर | (14,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_pos | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_quat | टेन्सर | (4,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक अभिविन्यास |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_vel_ang | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कोणीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_vel_lin | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कार्तीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_eye_in_hand_image | छवि | (84, 84, 3) | uint8 | |
चरण/अवलोकन/robot0_gripper_qpos | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर की स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot0_gripper_qvel | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त पद |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos_cos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos_sin | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_vel | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त वेग |
कदम/इनाम | टेन्सर | फ्लोट64 | ||
चरण/स्थितियाँ | टेन्सर | (45,) | फ्लोट64 | |
रेलगाड़ी | टेन्सर | बूल | ||
वैध | टेन्सर | बूल |
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
robomimic_ph/square_ph_low_dim
डाउनलोड आकार :
47.69 MiB
डेटासेट का आकार :
29.91 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ
फ़ीचर संरचना :
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,
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीप्रकार | विवरण |
---|---|---|---|---|
फीचर्सडिक्ट | ||||
इसे स्वीकार करो | टेन्सर | बूल | ||
20_प्रतिशत_ट्रेन | टेन्सर | बूल | ||
20_प्रतिशत_मान्य | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत_ट्रेन | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत_मान्य | टेन्सर | बूल | ||
एपिसोड_आईडी | टेन्सर | डोरी | ||
क्षितिज | टेन्सर | int32 | ||
कदम | डेटासेट | |||
कदम/कार्रवाई | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
कदम/छूट | टेन्सर | int32 | ||
चरण/पहला है | टेन्सर | बूल | ||
चरण/अंतिम है | टेन्सर | बूल | ||
चरण/is_terminal | टेन्सर | बूल | ||
चरण/अवलोकन | फीचर्सडिक्ट | |||
चरण/अवलोकन/वस्तु | टेन्सर | (14,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_pos | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_quat | टेन्सर | (4,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक अभिविन्यास |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_vel_ang | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कोणीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_vel_lin | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कार्तीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_gripper_qpos | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर की स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot0_gripper_qvel | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त पद |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos_cos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos_sin | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_vel | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त वेग |
कदम/इनाम | टेन्सर | फ्लोट64 | ||
चरण/स्थितियाँ | टेन्सर | (45,) | फ्लोट64 | |
रेलगाड़ी | टेन्सर | बूल | ||
वैध | टेन्सर | बूल |
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
robomimic_ph/transport_ph_image
डाउनलोड आकार :
15.07 GiB
डेटासेट का आकार :
3.64 GiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
फ़ीचर संरचना :
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,
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीप्रकार | विवरण |
---|---|---|---|---|
फीचर्सडिक्ट | ||||
इसे स्वीकार करो | टेन्सर | बूल | ||
20_प्रतिशत_ट्रेन | टेन्सर | बूल | ||
20_प्रतिशत_मान्य | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत_ट्रेन | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत_मान्य | टेन्सर | बूल | ||
एपिसोड_आईडी | टेन्सर | डोरी | ||
क्षितिज | टेन्सर | int32 | ||
कदम | डेटासेट | |||
कदम/कार्रवाई | टेन्सर | (14,) | फ्लोट64 | |
कदम/छूट | टेन्सर | int32 | ||
चरण/पहला है | टेन्सर | बूल | ||
चरण/अंतिम है | टेन्सर | बूल | ||
चरण/is_terminal | टेन्सर | बूल | ||
कदम/अवलोकन | फीचर्सडिक्ट | |||
चरण/अवलोकन/वस्तु | टेन्सर | (41,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_pos | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_quat | टेन्सर | (4,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक अभिविन्यास |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_vel_ang | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कोणीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_vel_lin | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कार्तीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_eye_in_hand_image | छवि | (84, 84, 3) | uint8 | |
चरण/अवलोकन/robot0_gripper_qpos | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर की स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot0_gripper_qvel | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त पद |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos_cos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos_sin | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_vel | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त वेग |
चरण/अवलोकन/robot1_eef_pos | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot1_eef_quat | टेन्सर | (4,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक अभिविन्यास |
चरण/अवलोकन/robot1_eef_vel_ang | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कोणीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot1_eef_vel_lin | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कार्तीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot1_eye_in_hand_image | छवि | (84, 84, 3) | uint8 | |
चरण/अवलोकन/robot1_gripper_qpos | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर की स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot1_gripper_qvel | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर वेग |
चरण/अवलोकन/robot1_joint_pos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त पद |
चरण/अवलोकन/robot1_joint_pos_cos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot1_joint_pos_sin | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot1_joint_vel | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त वेग |
चरण/अवलोकन/shouldercamera0_image | छवि | (84, 84, 3) | uint8 | |
चरण/अवलोकन/शोल्डरकैमरा1_इमेज | छवि | (84, 84, 3) | uint8 | |
कदम/इनाम | टेन्सर | फ्लोट64 | ||
चरण/स्थितियाँ | टेन्सर | (115,) | फ्लोट64 | |
रेलगाड़ी | टेन्सर | बूल | ||
वैध | टेन्सर | बूल |
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
robomimic_ph/transport_ph_low_dim
डाउनलोड आकार :
294.70 MiB
डेटासेट का आकार :
208.05 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): केवल तभी जब
shuffle_files=False
(ट्रेन)फ़ीचर संरचना :
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,
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीप्रकार | विवरण |
---|---|---|---|---|
फीचर्सडिक्ट | ||||
इसे स्वीकार करो | टेन्सर | बूल | ||
20_प्रतिशत_ट्रेन | टेन्सर | बूल | ||
20_प्रतिशत_मान्य | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत_ट्रेन | टेन्सर | बूल | ||
50_प्रतिशत_मान्य | टेन्सर | बूल | ||
एपिसोड_आईडी | टेन्सर | डोरी | ||
क्षितिज | टेन्सर | int32 | ||
कदम | डेटासेट | |||
कदम/कार्रवाई | टेन्सर | (14,) | फ्लोट64 | |
कदम/छूट | टेन्सर | int32 | ||
चरण/पहला है | टेन्सर | बूल | ||
चरण/अंतिम है | टेन्सर | बूल | ||
चरण/is_terminal | टेन्सर | बूल | ||
कदम/अवलोकन | फीचर्सडिक्ट | |||
चरण/अवलोकन/वस्तु | टेन्सर | (41,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_pos | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_quat | टेन्सर | (4,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक अभिविन्यास |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_vel_ang | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कोणीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_vel_lin | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कार्तीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_gripper_qpos | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर की स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot0_gripper_qvel | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त पद |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos_cos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos_sin | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_vel | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त वेग |
चरण/अवलोकन/robot1_eef_pos | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot1_eef_quat | टेन्सर | (4,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक अभिविन्यास |
चरण/अवलोकन/robot1_eef_vel_ang | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कोणीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot1_eef_vel_lin | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कार्तीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot1_gripper_qpos | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर की स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot1_gripper_qvel | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर वेग |
चरण/अवलोकन/robot1_joint_pos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त पद |
चरण/अवलोकन/robot1_joint_pos_cos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot1_joint_pos_sin | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot1_joint_vel | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त वेग |
कदम/इनाम | टेन्सर | फ्लोट64 | ||
चरण/स्थितियाँ | टेन्सर | (115,) | फ्लोट64 | |
रेलगाड़ी | टेन्सर | बूल | ||
वैध | टेन्सर | बूल |
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
रोबोमिमिक_पीएच/टूल_हैंग_पीएच_इमेज
डाउनलोड आकार :
61.96 GiB
डेटासेट का आकार :
9.10 GiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
फ़ीचर संरचना :
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,
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीप्रकार | विवरण |
---|---|---|---|---|
फीचर्सडिक्ट | ||||
एपिसोड_आईडी | टेन्सर | डोरी | ||
क्षितिज | टेन्सर | int32 | ||
कदम | डेटासेट | |||
कदम/कार्रवाई | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
कदम/छूट | टेन्सर | int32 | ||
चरण/पहला है | टेन्सर | बूल | ||
चरण/अंतिम है | टेन्सर | बूल | ||
चरण/is_terminal | टेन्सर | बूल | ||
कदम/अवलोकन | फीचर्सडिक्ट | |||
चरण/अवलोकन/वस्तु | टेन्सर | (44,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_pos | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_quat | टेन्सर | (4,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक अभिविन्यास |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_vel_ang | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कोणीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_vel_lin | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कार्तीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_eye_in_hand_image | छवि | (240, 240, 3) | uint8 | |
चरण/अवलोकन/robot0_gripper_qpos | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर की स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot0_gripper_qvel | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त पद |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos_cos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos_sin | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_vel | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त वेग |
चरण/अवलोकन/साइडव्यू_इमेज | छवि | (240, 240, 3) | uint8 | |
कदम/इनाम | टेन्सर | फ्लोट64 | ||
चरण/स्थितियाँ | टेन्सर | (58,) | फ्लोट64 | |
रेलगाड़ी | टेन्सर | बूल | ||
वैध | टेन्सर | बूल |
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
रोबोमिमिक_पीएच/टूल_हैंग_पीएच_लो_डिम
डाउनलोड आकार :
192.29 MiB
डेटासेट का आकार :
121.77 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ
फ़ीचर संरचना :
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,
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीप्रकार | विवरण |
---|---|---|---|---|
फीचर्सडिक्ट | ||||
एपिसोड_आईडी | टेन्सर | डोरी | ||
क्षितिज | टेन्सर | int32 | ||
कदम | डेटासेट | |||
कदम/कार्रवाई | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
कदम/छूट | टेन्सर | int32 | ||
चरण/पहला है | टेन्सर | बूल | ||
चरण/अंतिम है | टेन्सर | बूल | ||
चरण/is_terminal | टेन्सर | बूल | ||
चरण/अवलोकन | फीचर्सडिक्ट | |||
चरण/अवलोकन/वस्तु | टेन्सर | (44,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_pos | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_quat | टेन्सर | (4,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक अभिविन्यास |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_vel_ang | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कोणीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_eef_vel_lin | टेन्सर | (3,) | फ्लोट64 | अंत-प्रभावक कार्तीय वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_gripper_qpos | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर की स्थिति |
चरण/अवलोकन/robot0_gripper_qvel | टेन्सर | (2,) | फ्लोट64 | ग्रिपर वेग |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त पद |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos_cos | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_pos_sin | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | |
चरण/अवलोकन/robot0_joint_vel | टेन्सर | (7,) | फ्लोट64 | 7DOF संयुक्त वेग |
कदम/इनाम | टेन्सर | फ्लोट64 | ||
चरण/स्थितियाँ | टेन्सर | (58,) | फ्लोट64 | |
रेलगाड़ी | टेन्सर | बूल | ||
वैध | टेन्सर | बूल |
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):