plex_robosuite

Descrição :

Um conjunto de dados de trajetórias de demonstração de alta qualidade para tarefas Door, Stack, PickPlaceMilk, PickPlaceBread, PickPlaceCereal e NutAssemblyRound do Robosuite, 75 demonstrações cada.

Página inicial : https://microsoft.github.io/PLEX/
Código fonte : tfds.robotics.rtx.PlexRobosuite
Versões :
- 0.1.0 (padrão): versão inicial.
Tamanho do download : Unknown size
Tamanho do conjunto de dados : 1.27 GiB
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não
Divisões :

Dividir	Exemplos
`'train'`	402
`'val'`	48

Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'episode_id': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
        'language_instruction': string,
        'observation': FeaturesDict({
            'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
            'state': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
            'wrist_image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

Documentação de recursos :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D
	RecursosDict
episódio_metadados	RecursosDict
episódio_metadados/episódio_id	Tensor		corda
passos	Conjunto de dados
etapas/ação	Tensor	(7,)	float64
passos/desconto	Escalar		float32
passos/é_primeiro	Tensor		bool
passos/é_último	Tensor		bool
etapas/is_terminal	Tensor		bool
etapas/idioma_incorporação	Tensor	(512,)	float32
etapas/instrução_idioma	Tensor		corda
passos/observação	RecursosDict
passos/observação/imagem	Imagem	(128, 128, 3)	uint8
etapas/observação/estado	Tensor	(32,)	float64
passos/observação/imagem_de_pulso	Imagem	(128, 128, 3)	uint8
passos/recompensa	Escalar		float32

Chaves supervisionadas (consulte o documento as_supervised ): None
Figura ( tfds.show_examples ): Não suportado.
Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

Citação :

https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.08789