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

Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

robomimic_mh

Описание :

Смешанные наборы данных Robomimic о людях были собраны несколькими операторами с разными способностями с использованием платформы RoboTurk . Каждый набор данных состоит из 200 демонстраций.

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_mh.Builder
Версии :
- 1.0.0 (по умолчанию): первоначальный выпуск.
Расколы :

Расколоть	Примеры
`'train'`	300

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_mh/lift_mh_image (конфигурация по умолчанию)

Размер загрузки : 2.50 GiB
Размер набора данных : 363.18 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,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    '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,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_operator_1': bool,
    'worse_operator_1_train': bool,
    'worse_operator_1_valid': bool,
    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_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
лучше	Тензор		логическое значение
Better_operator_1	Тензор		логическое значение
Better_operator_1_train	Тензор		логическое значение
Better_operator_1_valid	Тензор		логическое значение
Better_operator_2	Тензор		логическое значение
Better_operator_2_train	Тензор		логическое значение
Better_operator_2_valid	Тензор		логическое значение
Better_train	Тензор		логическое значение
лучше_валид	Тензор		логическое значение
id_эпизода	Тензор		нить
горизонт	Тензор		int32
хорошо	Тензор		логическое значение
окей_лучше	Тензор		логическое значение
окей_лучше_поезд	Тензор		логическое значение
окей_лучше_валид	Тензор		логическое значение
окей_оператор_1	Тензор		логическое значение
окей_operator_1_train	Тензор		логическое значение
окей_operator_1_valid	Тензор		логическое значение
окей_оператор_2	Тензор		логическое значение
окей_operator_2_train	Тензор		логическое значение
окей_operator_2_valid	Тензор		логическое значение
окей_поезд	Тензор		логическое значение
окей_валид	Тензор		логическое значение
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
худший	Тензор		логическое значение
хуже_лучше	Тензор		логическое значение
хуже_лучше_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_лучше_действительно	Тензор		логическое значение
хуже_окей	Тензор		логическое значение
хуже_окей_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_окей_валид	Тензор		логическое значение
хуже_оператор_1	Тензор		логическое значение
худший_оператор_1_поезд	Тензор		логическое значение
худший_оператор_1_валид	Тензор		логическое значение
хуже_оператор_2	Тензор		логическое значение
худший_оператор_2_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_operator_2_valid	Тензор		логическое значение
хуже_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_валид	Тензор		логическое значение

Примеры ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_mh/lift_mh_low_dim

Размер загрузки : 45.73 MiB
Размер набора данных : 27.26 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,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    '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,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_operator_1': bool,
    'worse_operator_1_train': bool,
    'worse_operator_1_valid': bool,
    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_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
лучше	Тензор		логическое значение
Better_operator_1	Тензор		логическое значение
Better_operator_1_train	Тензор		логическое значение
Better_operator_1_valid	Тензор		логическое значение
Better_operator_2	Тензор		логическое значение
Better_operator_2_train	Тензор		логическое значение
Better_operator_2_valid	Тензор		логическое значение
Better_train	Тензор		логическое значение
лучше_валид	Тензор		логическое значение
id_эпизода	Тензор		нить
горизонт	Тензор		int32
хорошо	Тензор		логическое значение
окей_лучше	Тензор		логическое значение
окей_лучше_поезд	Тензор		логическое значение
окей_лучше_валид	Тензор		логическое значение
окей_оператор_1	Тензор		логическое значение
окей_operator_1_train	Тензор		логическое значение
окей_operator_1_valid	Тензор		логическое значение
окей_оператор_2	Тензор		логическое значение
окей_operator_2_train	Тензор		логическое значение
окей_operator_2_valid	Тензор		логическое значение
окей_поезд	Тензор		логическое значение
окей_валид	Тензор		логическое значение
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
худший	Тензор		логическое значение
хуже_лучше	Тензор		логическое значение
хуже_лучше_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_лучше_действительно	Тензор		логическое значение
хуже_окей	Тензор		логическое значение
хуже_окей_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_окей_валид	Тензор		логическое значение
хуже_оператор_1	Тензор		логическое значение
худший_оператор_1_поезд	Тензор		логическое значение
худший_оператор_1_валид	Тензор		логическое значение
хуже_оператор_2	Тензор		логическое значение
худший_оператор_2_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_operator_2_valid	Тензор		логическое значение
хуже_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_валид	Тензор		логическое значение

Примеры ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_mh/can_mh_image

Размер загрузки : 5.05 GiB
Размер набора данных : 1.23 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,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    '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,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_operator_1': bool,
    'worse_operator_1_train': bool,
    'worse_operator_1_valid': bool,
    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_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
лучше	Тензор		логическое значение
Better_operator_1	Тензор		логическое значение
Better_operator_1_train	Тензор		логическое значение
Better_operator_1_valid	Тензор		логическое значение
Better_operator_2	Тензор		логическое значение
Better_operator_2_train	Тензор		логическое значение
Better_operator_2_valid	Тензор		логическое значение
Better_train	Тензор		логическое значение
лучше_валид	Тензор		логическое значение
id_эпизода	Тензор		нить
горизонт	Тензор		int32
хорошо	Тензор		логическое значение
окей_лучше	Тензор		логическое значение
окей_лучше_поезд	Тензор		логическое значение
окей_лучше_валид	Тензор		логическое значение
окей_оператор_1	Тензор		логическое значение
окей_operator_1_train	Тензор		логическое значение
окей_operator_1_valid	Тензор		логическое значение
окей_оператор_2	Тензор		логическое значение
окей_operator_2_train	Тензор		логическое значение
окей_operator_2_valid	Тензор		логическое значение
окей_поезд	Тензор		логическое значение
окей_валид	Тензор		логическое значение
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
худший	Тензор		логическое значение
хуже_лучше	Тензор		логическое значение
хуже_лучше_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_лучше_действительно	Тензор		логическое значение
хуже_окей	Тензор		логическое значение
хуже_окей_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_окей_валид	Тензор		логическое значение
хуже_оператор_1	Тензор		логическое значение
худший_оператор_1_поезд	Тензор		логическое значение
худший_оператор_1_валид	Тензор		логическое значение
хуже_оператор_2	Тензор		логическое значение
худший_оператор_2_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_operator_2_valid	Тензор		логическое значение
хуже_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_валид	Тензор		логическое значение

Примеры ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_mh/can_mh_low_dim

Размер загрузки : 107.28 MiB
Размер набора данных : 75.19 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,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    '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,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_operator_1': bool,
    'worse_operator_1_train': bool,
    'worse_operator_1_valid': bool,
    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_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
лучше	Тензор		логическое значение
Better_operator_1	Тензор		логическое значение
Better_operator_1_train	Тензор		логическое значение
Better_operator_1_valid	Тензор		логическое значение
Better_operator_2	Тензор		логическое значение
Better_operator_2_train	Тензор		логическое значение
Better_operator_2_valid	Тензор		логическое значение
Better_train	Тензор		логическое значение
лучше_валид	Тензор		логическое значение
id_эпизода	Тензор		нить
горизонт	Тензор		int32
хорошо	Тензор		логическое значение
окей_лучше	Тензор		логическое значение
окей_лучше_поезд	Тензор		логическое значение
окей_лучше_валид	Тензор		логическое значение
окей_оператор_1	Тензор		логическое значение
окей_operator_1_train	Тензор		логическое значение
окей_operator_1_valid	Тензор		логическое значение
окей_оператор_2	Тензор		логическое значение
окей_operator_2_train	Тензор		логическое значение
окей_operator_2_valid	Тензор		логическое значение
окей_поезд	Тензор		логическое значение
окей_валид	Тензор		логическое значение
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
худший	Тензор		логическое значение
хуже_лучше	Тензор		логическое значение
хуже_лучше_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_лучше_действительно	Тензор		логическое значение
хуже_окей	Тензор		логическое значение
хуже_окей_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_окей_валид	Тензор		логическое значение
хуже_оператор_1	Тензор		логическое значение
худший_оператор_1_поезд	Тензор		логическое значение
худший_оператор_1_валид	Тензор		логическое значение
хуже_оператор_2	Тензор		логическое значение
худший_оператор_2_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_operator_2_valid	Тензор		логическое значение
хуже_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_валид	Тензор		логическое значение

Примеры ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_mh/square_mh_image

Размер загрузки : 6.48 GiB
Размер набора данных : 1.07 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,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    '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,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_operator_1': bool,
    'worse_operator_1_train': bool,
    'worse_operator_1_valid': bool,
    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_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
лучше	Тензор		логическое значение
Better_operator_1	Тензор		логическое значение
Better_operator_1_train	Тензор		логическое значение
Better_operator_1_valid	Тензор		логическое значение
Better_operator_2	Тензор		логическое значение
Better_operator_2_train	Тензор		логическое значение
Better_operator_2_valid	Тензор		логическое значение
Better_train	Тензор		логическое значение
лучше_валид	Тензор		логическое значение
id_эпизода	Тензор		нить
горизонт	Тензор		int32
хорошо	Тензор		логическое значение
окей_лучше	Тензор		логическое значение
окей_лучше_поезд	Тензор		логическое значение
окей_лучше_валид	Тензор		логическое значение
окей_оператор_1	Тензор		логическое значение
окей_operator_1_train	Тензор		логическое значение
окей_operator_1_valid	Тензор		логическое значение
окей_оператор_2	Тензор		логическое значение
окей_operator_2_train	Тензор		логическое значение
окей_operator_2_valid	Тензор		логическое значение
окей_поезд	Тензор		логическое значение
окей_валид	Тензор		логическое значение
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
худший	Тензор		логическое значение
хуже_лучше	Тензор		логическое значение
хуже_лучше_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_лучше_действительно	Тензор		логическое значение
хуже_окей	Тензор		логическое значение
хуже_окей_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_окей_валид	Тензор		логическое значение
хуже_оператор_1	Тензор		логическое значение
худший_оператор_1_поезд	Тензор		логическое значение
худший_оператор_1_валид	Тензор		логическое значение
хуже_оператор_2	Тензор		логическое значение
худший_оператор_2_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_operator_2_valid	Тензор		логическое значение
хуже_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_валид	Тензор		логическое значение

Примеры ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_mh/square_mh_low_dim

Размер загрузки : 118.13 MiB
Размер набора данных : 80.37 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,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    '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,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_operator_1': bool,
    'worse_operator_1_train': bool,
    'worse_operator_1_valid': bool,
    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_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
лучше	Тензор		логическое значение
Better_operator_1	Тензор		логическое значение
Better_operator_1_train	Тензор		логическое значение
Better_operator_1_valid	Тензор		логическое значение
Better_operator_2	Тензор		логическое значение
Better_operator_2_train	Тензор		логическое значение
Better_operator_2_valid	Тензор		логическое значение
Better_train	Тензор		логическое значение
лучше_валид	Тензор		логическое значение
id_эпизода	Тензор		нить
горизонт	Тензор		int32
хорошо	Тензор		логическое значение
окей_лучше	Тензор		логическое значение
окей_лучше_поезд	Тензор		логическое значение
окей_лучше_валид	Тензор		логическое значение
окей_оператор_1	Тензор		логическое значение
окей_operator_1_train	Тензор		логическое значение
окей_operator_1_valid	Тензор		логическое значение
окей_оператор_2	Тензор		логическое значение
окей_operator_2_train	Тензор		логическое значение
окей_operator_2_valid	Тензор		логическое значение
окей_поезд	Тензор		логическое значение
окей_валид	Тензор		логическое значение
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
худший	Тензор		логическое значение
хуже_лучше	Тензор		логическое значение
хуже_лучше_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_лучше_действительно	Тензор		логическое значение
хуже_окей	Тензор		логическое значение
хуже_окей_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_окей_валид	Тензор		логическое значение
хуже_оператор_1	Тензор		логическое значение
худший_оператор_1_поезд	Тензор		логическое значение
худший_оператор_1_валид	Тензор		логическое значение
хуже_оператор_2	Тензор		логическое значение
худший_оператор_2_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_operator_2_valid	Тензор		логическое значение
хуже_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_валид	Тензор		логическое значение

Примеры ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_mh/transport_mh_image

Размер загрузки : 31.47 GiB
Размер набора данных : 7.69 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,
    'better': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    '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,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_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
лучше	Тензор		логическое значение
Better_train	Тензор		логическое значение
лучше_валид	Тензор		логическое значение
id_эпизода	Тензор		нить
горизонт	Тензор		int32
хорошо	Тензор		логическое значение
окей_лучше	Тензор		логическое значение
окей_лучше_поезд	Тензор		логическое значение
окей_лучше_валид	Тензор		логическое значение
окей_поезд	Тензор		логическое значение
окей_валид	Тензор		логическое значение
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
худший	Тензор		логическое значение
хуже_лучше	Тензор		логическое значение
хуже_лучше_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_лучше_действительно	Тензор		логическое значение
хуже_окей	Тензор		логическое значение
хуже_окей_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_окей_валид	Тензор		логическое значение
хуже_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_валид	Тензор		логическое значение

Примеры ( tfds.as_dataframe ):

robomimic_mh/transport_mh_low_dim

Размер загрузки : 607.47 MiB
Размер набора данных : 434.43 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,
    'better': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    '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,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_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
лучше	Тензор		логическое значение
Better_train	Тензор		логическое значение
лучше_валид	Тензор		логическое значение
id_эпизода	Тензор		нить
горизонт	Тензор		int32
хорошо	Тензор		логическое значение
окей_лучше	Тензор		логическое значение
окей_лучше_поезд	Тензор		логическое значение
окей_лучше_валид	Тензор		логическое значение
окей_поезд	Тензор		логическое значение
окей_валид	Тензор		логическое значение
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
худший	Тензор		логическое значение
хуже_лучше	Тензор		логическое значение
хуже_лучше_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_лучше_действительно	Тензор		логическое значение
хуже_окей	Тензор		логическое значение
хуже_окей_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_окей_валид	Тензор		логическое значение
хуже_поезд	Тензор		логическое значение
хуже_валид	Тензор		логическое значение

Примеры ( tfds.as_dataframe ):