кука

• Описание :

Задачи по сбору и перестановке корзин

• Домашняя страница : https://arxiv.org/abs/1806.10293 .

• Исходный код : tfds.robotics.rtx.Kuka .

• Версии :

  • 0.1.0 (по умолчанию): первоначальный выпуск.

• Размер загрузки : Unknown size

• Размер набора данных : 779.81 GiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

Расколоть	Примеры
'train'	580 392

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'base_displacement_vector': Tensor(shape=(2,), dtype=float32),
            'base_displacement_vertical_rotation': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'gripper_closedness_action': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'rotation_delta': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'terminate_episode': Tensor(shape=(3,), dtype=int32),
            'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'clip_function_input/base_pose_tool_reached': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'clip_function_input/workspace_bounds': Tensor(shape=(3, 3), dtype=float32),
            'gripper_closed': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'height_to_bottom': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'image': Image(shape=(512, 640, 3), dtype=uint8),
            'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
            'natural_language_instruction': string,
            'task_id': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
    'success': bool,
})

• Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
шаги	Набор данных
шаги/действия	ВозможностиDict
шаги/действие/base_displacement_vector	Тензор	(2,)	поплавок32
шаги/действие/base_displacement_vertical_rotation	Тензор	(1,)	поплавок32
шаги/действие/gripper_closedness_action	Тензор	(1,)	поплавок32
шаги/действие/rotation_delta	Тензор	(3,)	поплавок32
шаги/действие/terminate_episode	Тензор	(3,)	int32
шаги/действие/world_vector	Тензор	(3,)	поплавок32
шаги/is_first	Тензор		логическое значение
шаги/is_last	Тензор		логическое значение
шаги/is_terminal	Тензор		логическое значение
шаги/наблюдение	ВозможностиDict
шаги/наблюдение/clip_function_input/base_pose_tool_reached	Тензор	(7,)	поплавок32
шаги/наблюдение/clip_function_input/workspace_bounds	Тензор	(3, 3)	поплавок32
шаги/наблюдение/gripper_closed	Тензор	(1,)	поплавок32
шаги/наблюдение/height_to_bottom	Тензор	(1,)	поплавок32
шаги/наблюдение/изображение	Изображение	(512, 640, 3)	uint8
шаги/наблюдение/natural_language_embedding	Тензор	(512,)	поплавок32
шаги/наблюдение/natural_language_instruction	Тензор		нить
шаги/наблюдение/task_id	Тензор	(1,)	поплавок32
шаги/награда	Скаляр		поплавок32
успех	Тензор		логическое значение

• Контролируемые ключи (см. документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@article{kalashnikov2018qt,
  title={Qt-opt: Scalable deep reinforcement learning for vision-based robotic manipulation},
  author={Kalashnikov, Dmitry and Irpan, Alex and Pastor, Peter and Ibarz, Julian and Herzog, Alexander and Jang, Eric and Quillen, Deirdre and Holly, Ethan and Kalakrishnan, Mrinal and Vanhoucke, Vincent and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:1806.10293},
  year={2018}
}