robomimic_mh

  • Описание :

Смешанные наборы данных о людях Robomimic 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.

Расколоть Примеры
'train' 300
@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

  • Автоматическое кэширование ( 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),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            '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),
        }),
        '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,
})
  • Документация по функциям :
Особенность Сорт Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
20_процентов Тензор логический
20_percent_train Тензор логический
20_percent_valid Тензор логический
50_процентов Тензор логический
50_percent_train Тензор логический
50_percent_valid Тензор логический
лучше Тензор логический
лучший_оператор_1 Тензор логический
лучше_оператор_1_поезд Тензор логический
лучший_оператор_1_действительный Тензор логический
лучший_оператор_2 Тензор логический
лучше_оператор_2_поезд Тензор логический
better_operator_2_valid Тензор логический
лучше_поезд Тензор логический
better_valid Тензор логический
id_эпизода Тензор нить
горизонт Тензор int32
хорошо Тензор логический
хорошо_лучше Тензор логический
хорошо_лучше_поезд Тензор логический
хорошо_лучше_действительно Тензор логический
хорошо_оператор_1 Тензор логический
хорошо_оператор_1_поезд Тензор логический
OK_operator_1_valid Тензор логический
хорошо_оператор_2 Тензор логический
хорошо_оператор_2_поезд Тензор логический
OK_operator_2_valid Тензор логический
хорошо_поезд Тензор логический
хорошо_действительно Тензор логический
шаги Набор данных
шаги/действие Тензор (7,) поплавок64
шаги/скидка Тензор int32
шаги / is_first Тензор логический
шаги/is_last Тензор логический
шаги/is_terminal Тензор логический
шаги/наблюдение ОсобенностиDict
шаги/наблюдение/agentview_image Изображение (84, 84, 3) uint8
шаги/наблюдение/объект Тензор (10,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_eef_pos Тензор (3,) поплавок64 Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_quat Тензор (4,) поплавок64 Ориентация рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_ang Тензор (3,) поплавок64 Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_lin Тензор (3,) поплавок64 Декартова скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eye_in_hand_image Изображение (84, 84, 3) uint8
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qpos Тензор (2,) поплавок64 Положение захвата
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qvel Тензор (2,) поплавок64 Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos Тензор (7,) поплавок64 Совместные позиции 7DOF
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_cos Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_sin Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_vel Тензор (7,) поплавок64 7DOF совместных скоростей
шаги/награда Тензор поплавок64
шаги/состояния Тензор (32,) поплавок64
тренироваться Тензор логический
действительный Тензор логический
худший Тензор логический
хуже_лучше Тензор логический
Хуже_лучше_поезд Тензор логический
хуже_лучше_действительно Тензор логический
хуже_хорошо Тензор логический
Хуже_хорошо_поезд Тензор логический
хуже_хорошо_действительно Тензор логический
Хуже_оператор_1 Тензор логический
Хуже_оператор_1_поезд Тензор логический
худший_оператор_1_действительный Тензор логический
Хуже_оператор_2 Тензор логический
Хуже_оператор_2_поезд Тензор логический
худший_оператор_2_действительный Тензор логический
Хуже_поезд Тензор логический
хуже_действительно Тензор логический

robomimic_mh/lift_mh_low_dim

  • Размер загрузки : 45.73 MiB

  • Размер набора данных : 27.26 MiB

  • Автоматическое кэширование ( 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),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            '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),
        }),
        '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,
})
  • Документация по функциям :
Особенность Сорт Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
20_процентов Тензор логический
20_percent_train Тензор логический
20_percent_valid Тензор логический
50_процентов Тензор логический
50_percent_train Тензор логический
50_percent_valid Тензор логический
лучше Тензор логический
лучший_оператор_1 Тензор логический
лучше_оператор_1_поезд Тензор логический
лучший_оператор_1_действительный Тензор логический
лучший_оператор_2 Тензор логический
лучше_оператор_2_поезд Тензор логический
better_operator_2_valid Тензор логический
лучше_поезд Тензор логический
better_valid Тензор логический
id_эпизода Тензор нить
горизонт Тензор int32
хорошо Тензор логический
хорошо_лучше Тензор логический
хорошо_лучше_поезд Тензор логический
хорошо_лучше_действительно Тензор логический
хорошо_оператор_1 Тензор логический
хорошо_оператор_1_поезд Тензор логический
OK_operator_1_valid Тензор логический
хорошо_оператор_2 Тензор логический
хорошо_оператор_2_поезд Тензор логический
OK_operator_2_valid Тензор логический
хорошо_поезд Тензор логический
хорошо_действительно Тензор логический
шаги Набор данных
шаги/действие Тензор (7,) поплавок64
шаги/скидка Тензор int32
шаги / is_first Тензор логический
шаги/is_last Тензор логический
шаги/is_terminal Тензор логический
шаги/наблюдение ОсобенностиDict
шаги/наблюдение/объект Тензор (10,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_eef_pos Тензор (3,) поплавок64 Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_quat Тензор (4,) поплавок64 Ориентация рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_ang Тензор (3,) поплавок64 Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_lin Тензор (3,) поплавок64 Декартова скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qpos Тензор (2,) поплавок64 Положение захвата
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qvel Тензор (2,) поплавок64 Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos Тензор (7,) поплавок64 Совместные позиции 7DOF
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_cos Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_sin Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_vel Тензор (7,) поплавок64 7DOF совместных скоростей
шаги/награда Тензор поплавок64
шаги/состояния Тензор (32,) поплавок64
тренироваться Тензор логический
действительный Тензор логический
худший Тензор логический
хуже_лучше Тензор логический
Хуже_лучше_поезд Тензор логический
хуже_лучше_действительно Тензор логический
хуже_хорошо Тензор логический
Хуже_хорошо_поезд Тензор логический
хуже_хорошо_действительно Тензор логический
Хуже_оператор_1 Тензор логический
Хуже_оператор_1_поезд Тензор логический
худший_оператор_1_действительный Тензор логический
Хуже_оператор_2 Тензор логический
Хуже_оператор_2_поезд Тензор логический
худший_оператор_2_действительный Тензор логический
Хуже_поезд Тензор логический
хуже_действительно Тензор логический

robomimic_mh/can_mh_image

  • Размер загрузки : 5.05 GiB

  • Размер набора данных : 1.23 GiB

  • Автоматическое кэширование ( 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),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            '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),
        }),
        '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,
})
  • Документация по функциям :
Особенность Сорт Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
20_процентов Тензор логический
20_percent_train Тензор логический
20_percent_valid Тензор логический
50_процентов Тензор логический
50_percent_train Тензор логический
50_percent_valid Тензор логический
лучше Тензор логический
лучший_оператор_1 Тензор логический
лучше_оператор_1_поезд Тензор логический
лучший_оператор_1_действительный Тензор логический
лучший_оператор_2 Тензор логический
лучше_оператор_2_поезд Тензор логический
better_operator_2_valid Тензор логический
лучше_поезд Тензор логический
better_valid Тензор логический
id_эпизода Тензор нить
горизонт Тензор int32
хорошо Тензор логический
хорошо_лучше Тензор логический
хорошо_лучше_поезд Тензор логический
хорошо_лучше_действительно Тензор логический
хорошо_оператор_1 Тензор логический
хорошо_оператор_1_поезд Тензор логический
OK_operator_1_valid Тензор логический
хорошо_оператор_2 Тензор логический
хорошо_оператор_2_поезд Тензор логический
OK_operator_2_valid Тензор логический
хорошо_поезд Тензор логический
хорошо_действительно Тензор логический
шаги Набор данных
шаги/действие Тензор (7,) поплавок64
шаги/скидка Тензор int32
шаги / is_first Тензор логический
шаги/is_last Тензор логический
шаги/is_terminal Тензор логический
шаги/наблюдение ОсобенностиDict
шаги/наблюдение/agentview_image Изображение (84, 84, 3) uint8
шаги/наблюдение/объект Тензор (14,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_eef_pos Тензор (3,) поплавок64 Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_quat Тензор (4,) поплавок64 Ориентация рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_ang Тензор (3,) поплавок64 Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_lin Тензор (3,) поплавок64 Декартова скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eye_in_hand_image Изображение (84, 84, 3) uint8
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qpos Тензор (2,) поплавок64 Положение захвата
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qvel Тензор (2,) поплавок64 Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos Тензор (7,) поплавок64 Совместные позиции 7DOF
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_cos Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_sin Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_vel Тензор (7,) поплавок64 7DOF совместных скоростей
шаги/награда Тензор поплавок64
шаги/состояния Тензор (71,) поплавок64
тренироваться Тензор логический
действительный Тензор логический
худший Тензор логический
хуже_лучше Тензор логический
Хуже_лучше_поезд Тензор логический
хуже_лучше_действительно Тензор логический
хуже_хорошо Тензор логический
Хуже_хорошо_поезд Тензор логический
хуже_хорошо_действительно Тензор логический
Хуже_оператор_1 Тензор логический
Хуже_оператор_1_поезд Тензор логический
худший_оператор_1_действительный Тензор логический
Хуже_оператор_2 Тензор логический
Хуже_оператор_2_поезд Тензор логический
худший_оператор_2_действительный Тензор логический
Хуже_поезд Тензор логический
хуже_действительно Тензор логический

robomimic_mh/can_mh_low_dim

  • Размер загрузки : 107.28 MiB

  • Размер набора данных : 75.19 MiB

  • Автоматическое кэширование ( 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),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            '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),
        }),
        '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,
})
  • Документация по функциям :
Особенность Сорт Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
20_процентов Тензор логический
20_percent_train Тензор логический
20_percent_valid Тензор логический
50_процентов Тензор логический
50_percent_train Тензор логический
50_percent_valid Тензор логический
лучше Тензор логический
лучший_оператор_1 Тензор логический
лучше_оператор_1_поезд Тензор логический
лучший_оператор_1_действительный Тензор логический
лучший_оператор_2 Тензор логический
лучше_оператор_2_поезд Тензор логический
better_operator_2_valid Тензор логический
лучше_поезд Тензор логический
better_valid Тензор логический
id_эпизода Тензор нить
горизонт Тензор int32
хорошо Тензор логический
хорошо_лучше Тензор логический
хорошо_лучше_поезд Тензор логический
хорошо_лучше_действительно Тензор логический
хорошо_оператор_1 Тензор логический
хорошо_оператор_1_поезд Тензор логический
OK_operator_1_valid Тензор логический
хорошо_оператор_2 Тензор логический
хорошо_оператор_2_поезд Тензор логический
OK_operator_2_valid Тензор логический
хорошо_поезд Тензор логический
хорошо_действительно Тензор логический
шаги Набор данных
шаги/действие Тензор (7,) поплавок64
шаги/скидка Тензор int32
шаги / is_first Тензор логический
шаги/is_last Тензор логический
шаги/is_terminal Тензор логический
шаги/наблюдение ОсобенностиDict
шаги/наблюдение/объект Тензор (14,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_eef_pos Тензор (3,) поплавок64 Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_quat Тензор (4,) поплавок64 Ориентация рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_ang Тензор (3,) поплавок64 Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_lin Тензор (3,) поплавок64 Декартова скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qpos Тензор (2,) поплавок64 Положение захвата
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qvel Тензор (2,) поплавок64 Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos Тензор (7,) поплавок64 Совместные позиции 7DOF
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_cos Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_sin Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_vel Тензор (7,) поплавок64 7DOF совместных скоростей
шаги/награда Тензор поплавок64
шаги/состояния Тензор (71,) поплавок64
тренироваться Тензор логический
действительный Тензор логический
худший Тензор логический
хуже_лучше Тензор логический
Хуже_лучше_поезд Тензор логический
хуже_лучше_действительно Тензор логический
хуже_хорошо Тензор логический
Хуже_хорошо_поезд Тензор логический
хуже_хорошо_действительно Тензор логический
Хуже_оператор_1 Тензор логический
Хуже_оператор_1_поезд Тензор логический
худший_оператор_1_действительный Тензор логический
Хуже_оператор_2 Тензор логический
Хуже_оператор_2_поезд Тензор логический
худший_оператор_2_действительный Тензор логический
Хуже_поезд Тензор логический
хуже_действительно Тензор логический

robomimic_mh/square_mh_image

  • Размер загрузки : 6.48 GiB

  • Размер набора данных : 1.07 GiB

  • Автоматическое кэширование ( 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),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            '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),
        }),
        '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,
})
  • Документация по функциям :
Особенность Сорт Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
20_процентов Тензор логический
20_percent_train Тензор логический
20_percent_valid Тензор логический
50_процентов Тензор логический
50_percent_train Тензор логический
50_percent_valid Тензор логический
лучше Тензор логический
лучший_оператор_1 Тензор логический
лучше_оператор_1_поезд Тензор логический
лучший_оператор_1_действительный Тензор логический
лучший_оператор_2 Тензор логический
лучше_оператор_2_поезд Тензор логический
better_operator_2_valid Тензор логический
лучше_поезд Тензор логический
better_valid Тензор логический
id_эпизода Тензор нить
горизонт Тензор int32
хорошо Тензор логический
хорошо_лучше Тензор логический
хорошо_лучше_поезд Тензор логический
хорошо_лучше_действительно Тензор логический
хорошо_оператор_1 Тензор логический
хорошо_оператор_1_поезд Тензор логический
OK_operator_1_valid Тензор логический
хорошо_оператор_2 Тензор логический
хорошо_оператор_2_поезд Тензор логический
OK_operator_2_valid Тензор логический
хорошо_поезд Тензор логический
хорошо_действительно Тензор логический
шаги Набор данных
шаги/действие Тензор (7,) поплавок64
шаги/скидка Тензор int32
шаги / is_first Тензор логический
шаги/is_last Тензор логический
шаги/is_terminal Тензор логический
шаги/наблюдение ОсобенностиDict
шаги/наблюдение/agentview_image Изображение (84, 84, 3) uint8
шаги/наблюдение/объект Тензор (14,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_eef_pos Тензор (3,) поплавок64 Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_quat Тензор (4,) поплавок64 Ориентация рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_ang Тензор (3,) поплавок64 Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_lin Тензор (3,) поплавок64 Декартова скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eye_in_hand_image Изображение (84, 84, 3) uint8
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qpos Тензор (2,) поплавок64 Положение захвата
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qvel Тензор (2,) поплавок64 Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos Тензор (7,) поплавок64 Совместные позиции 7DOF
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_cos Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_sin Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_vel Тензор (7,) поплавок64 7DOF совместных скоростей
шаги/награда Тензор поплавок64
шаги/состояния Тензор (45,) поплавок64
тренироваться Тензор логический
действительный Тензор логический
худший Тензор логический
хуже_лучше Тензор логический
Хуже_лучше_поезд Тензор логический
хуже_лучше_действительно Тензор логический
хуже_хорошо Тензор логический
Хуже_хорошо_поезд Тензор логический
хуже_хорошо_действительно Тензор логический
Хуже_оператор_1 Тензор логический
Хуже_оператор_1_поезд Тензор логический
худший_оператор_1_действительный Тензор логический
Хуже_оператор_2 Тензор логический
Хуже_оператор_2_поезд Тензор логический
худший_оператор_2_действительный Тензор логический
Хуже_поезд Тензор логический
хуже_действительно Тензор логический

robomimic_mh/square_mh_low_dim

  • Размер загрузки : 118.13 MiB

  • Размер набора данных : 80.37 MiB

  • Автоматическое кэширование ( 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),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            '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),
        }),
        '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,
})
  • Документация по функциям :
Особенность Сорт Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
20_процентов Тензор логический
20_percent_train Тензор логический
20_percent_valid Тензор логический
50_процентов Тензор логический
50_percent_train Тензор логический
50_percent_valid Тензор логический
лучше Тензор логический
лучший_оператор_1 Тензор логический
лучше_оператор_1_поезд Тензор логический
лучший_оператор_1_действительный Тензор логический
лучший_оператор_2 Тензор логический
лучше_оператор_2_поезд Тензор логический
better_operator_2_valid Тензор логический
лучше_поезд Тензор логический
better_valid Тензор логический
id_эпизода Тензор нить
горизонт Тензор int32
хорошо Тензор логический
хорошо_лучше Тензор логический
хорошо_лучше_поезд Тензор логический
хорошо_лучше_действительно Тензор логический
хорошо_оператор_1 Тензор логический
хорошо_оператор_1_поезд Тензор логический
OK_operator_1_valid Тензор логический
хорошо_оператор_2 Тензор логический
хорошо_оператор_2_поезд Тензор логический
OK_operator_2_valid Тензор логический
хорошо_поезд Тензор логический
хорошо_действительно Тензор логический
шаги Набор данных
шаги/действие Тензор (7,) поплавок64
шаги/скидка Тензор int32
шаги / is_first Тензор логический
шаги/is_last Тензор логический
шаги/is_terminal Тензор логический
шаги/наблюдение ОсобенностиDict
шаги/наблюдение/объект Тензор (14,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_eef_pos Тензор (3,) поплавок64 Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_quat Тензор (4,) поплавок64 Ориентация рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_ang Тензор (3,) поплавок64 Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_lin Тензор (3,) поплавок64 Декартова скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qpos Тензор (2,) поплавок64 Положение захвата
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qvel Тензор (2,) поплавок64 Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos Тензор (7,) поплавок64 Совместные позиции 7DOF
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_cos Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_sin Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_vel Тензор (7,) поплавок64 7DOF совместных скоростей
шаги/награда Тензор поплавок64
шаги/состояния Тензор (45,) поплавок64
тренироваться Тензор логический
действительный Тензор логический
худший Тензор логический
хуже_лучше Тензор логический
Хуже_лучше_поезд Тензор логический
хуже_лучше_действительно Тензор логический
хуже_хорошо Тензор логический
Хуже_хорошо_поезд Тензор логический
хуже_хорошо_действительно Тензор логический
Хуже_оператор_1 Тензор логический
Хуже_оператор_1_поезд Тензор логический
худший_оператор_1_действительный Тензор логический
Хуже_оператор_2 Тензор логический
Хуже_оператор_2_поезд Тензор логический
худший_оператор_2_действительный Тензор логический
Хуже_поезд Тензор логический
хуже_действительно Тензор логический

robomimic_mh/transport_mh_image

  • Размер загрузки : 31.47 GiB

  • Размер набора данных : 7.69 GiB

  • Автоматическое кэширование ( 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),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            '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),
            'robot1_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot1_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot1_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot1_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            '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),
            '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,
})
  • Документация по функциям :
Особенность Сорт Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
20_процентов Тензор логический
20_percent_train Тензор логический
20_percent_valid Тензор логический
50_процентов Тензор логический
50_percent_train Тензор логический
50_percent_valid Тензор логический
лучше Тензор логический
лучше_поезд Тензор логический
better_valid Тензор логический
id_эпизода Тензор нить
горизонт Тензор int32
хорошо Тензор логический
хорошо_лучше Тензор логический
хорошо_лучше_поезд Тензор логический
хорошо_лучше_действительно Тензор логический
хорошо_поезд Тензор логический
хорошо_действительно Тензор логический
шаги Набор данных
шаги/действие Тензор (14,) поплавок64
шаги/скидка Тензор int32
шаги / is_first Тензор логический
шаги/is_last Тензор логический
шаги/is_terminal Тензор логический
шаги/наблюдение ОсобенностиDict
шаги/наблюдение/объект Тензор (41,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_eef_pos Тензор (3,) поплавок64 Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_quat Тензор (4,) поплавок64 Ориентация рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_ang Тензор (3,) поплавок64 Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_lin Тензор (3,) поплавок64 Декартова скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eye_in_hand_image Изображение (84, 84, 3) uint8
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qpos Тензор (2,) поплавок64 Положение захвата
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qvel Тензор (2,) поплавок64 Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos Тензор (7,) поплавок64 Совместные позиции 7DOF
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_cos Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_sin Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_vel Тензор (7,) поплавок64 7DOF совместных скоростей
шаги/наблюдение/robot1_eef_pos Тензор (3,) поплавок64 Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot1_eef_quat Тензор (4,) поплавок64 Ориентация рабочего органа
шаги/наблюдение/robot1_eef_vel_ang Тензор (3,) поплавок64 Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot1_eef_vel_lin Тензор (3,) поплавок64 Декартова скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot1_eye_in_hand_image Изображение (84, 84, 3) uint8
шаги/наблюдение/robot1_gripper_qpos Тензор (2,) поплавок64 Положение захвата
шаги/наблюдение/robot1_gripper_qvel Тензор (2,) поплавок64 Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot1_joint_pos Тензор (7,) поплавок64 Совместные позиции 7DOF
шаги/наблюдение/robot1_joint_pos_cos Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot1_joint_pos_sin Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot1_joint_vel Тензор (7,) поплавок64 7DOF совместных скоростей
шаги/наблюдение/плечоcamera0_image Изображение (84, 84, 3) uint8
шаги/наблюдение/плечоcamera1_image Изображение (84, 84, 3) uint8
шаги/награда Тензор поплавок64
шаги/состояния Тензор (115,) поплавок64
тренироваться Тензор логический
действительный Тензор логический
худший Тензор логический
хуже_лучше Тензор логический
Хуже_лучше_поезд Тензор логический
хуже_лучше_действительно Тензор логический
хуже_хорошо Тензор логический
Хуже_хорошо_поезд Тензор логический
хуже_хорошо_действительно Тензор логический
Хуже_поезд Тензор логический
хуже_действительно Тензор логический

robomimic_mh/transport_mh_low_dim

  • Размер загрузки : 607.47 MiB

  • Размер набора данных : 434.43 MiB

  • Автоматическое кэширование ( 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),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            '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),
            'robot1_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot1_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot1_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            '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),
        }),
        '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,
})
  • Документация по функциям :
Особенность Сорт Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
20_процентов Тензор логический
20_percent_train Тензор логический
20_percent_valid Тензор логический
50_процентов Тензор логический
50_percent_train Тензор логический
50_percent_valid Тензор логический
лучше Тензор логический
лучше_поезд Тензор логический
better_valid Тензор логический
id_эпизода Тензор нить
горизонт Тензор int32
хорошо Тензор логический
хорошо_лучше Тензор логический
хорошо_лучше_поезд Тензор логический
хорошо_лучше_действительно Тензор логический
хорошо_поезд Тензор логический
хорошо_действительно Тензор логический
шаги Набор данных
шаги/действие Тензор (14,) поплавок64
шаги/скидка Тензор int32
шаги / is_first Тензор логический
шаги/is_last Тензор логический
шаги/is_terminal Тензор логический
шаги/наблюдение ОсобенностиDict
шаги/наблюдение/объект Тензор (41,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_eef_pos Тензор (3,) поплавок64 Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_quat Тензор (4,) поплавок64 Ориентация рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_ang Тензор (3,) поплавок64 Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_lin Тензор (3,) поплавок64 Декартова скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qpos Тензор (2,) поплавок64 Положение захвата
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qvel Тензор (2,) поплавок64 Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos Тензор (7,) поплавок64 Совместные позиции 7DOF
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_cos Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_sin Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_vel Тензор (7,) поплавок64 7DOF совместных скоростей
шаги/наблюдение/robot1_eef_pos Тензор (3,) поплавок64 Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot1_eef_quat Тензор (4,) поплавок64 Ориентация рабочего органа
шаги/наблюдение/robot1_eef_vel_ang Тензор (3,) поплавок64 Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot1_eef_vel_lin Тензор (3,) поплавок64 Декартова скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot1_gripper_qpos Тензор (2,) поплавок64 Положение захвата
шаги/наблюдение/robot1_gripper_qvel Тензор (2,) поплавок64 Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot1_joint_pos Тензор (7,) поплавок64 Совместные позиции 7DOF
шаги/наблюдение/robot1_joint_pos_cos Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot1_joint_pos_sin Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot1_joint_vel Тензор (7,) поплавок64 7DOF совместных скоростей
шаги/награда Тензор поплавок64
шаги/состояния Тензор (115,) поплавок64
тренироваться Тензор логический
действительный Тензор логический
худший Тензор логический
хуже_лучше Тензор логический
Хуже_лучше_поезд Тензор логический
хуже_лучше_действительно Тензор логический
хуже_хорошо Тензор логический
Хуже_хорошо_поезд Тензор логический
хуже_хорошо_действительно Тензор логический
Хуже_поезд Тензор логический
хуже_действительно Тензор логический
,

  • Описание :

Смешанные наборы данных о людях Robomimic 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.

Расколоть Примеры
'train' 300
@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

  • Автоматическое кэширование ( 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),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            '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),
        }),
        '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,
})
  • Документация по функциям :
Особенность Сорт Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
20_процентов Тензор логический
20_percent_train Тензор логический
20_percent_valid Тензор логический
50_процентов Тензор логический
50_percent_train Тензор логический
50_percent_valid Тензор логический
лучше Тензор логический
лучший_оператор_1 Тензор логический
лучше_оператор_1_поезд Тензор логический
лучший_оператор_1_действительный Тензор логический
лучший_оператор_2 Тензор логический
лучше_оператор_2_поезд Тензор логический
better_operator_2_valid Тензор логический
лучше_поезд Тензор логический
better_valid Тензор логический
id_эпизода Тензор нить
горизонт Тензор int32
хорошо Тензор логический
хорошо_лучше Тензор логический
хорошо_лучше_поезд Тензор логический
хорошо_лучше_действительно Тензор логический
хорошо_оператор_1 Тензор логический
хорошо_оператор_1_поезд Тензор логический
OK_operator_1_valid Тензор логический
хорошо_оператор_2 Тензор логический
хорошо_оператор_2_поезд Тензор логический
OK_operator_2_valid Тензор логический
хорошо_поезд Тензор логический
хорошо_действительно Тензор логический
шаги Набор данных
шаги/действие Тензор (7,) поплавок64
шаги/скидка Тензор int32
шаги / is_first Тензор логический
шаги/is_last Тензор логический
шаги/is_terminal Тензор логический
шаги/наблюдение ОсобенностиDict
шаги/наблюдение/agentview_image Изображение (84, 84, 3) uint8
шаги/наблюдение/объект Тензор (10,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_eef_pos Тензор (3,) поплавок64 Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_quat Тензор (4,) поплавок64 Ориентация рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_ang Тензор (3,) поплавок64 Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_lin Тензор (3,) поплавок64 Декартова скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eye_in_hand_image Изображение (84, 84, 3) uint8
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qpos Тензор (2,) поплавок64 Положение захвата
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qvel Тензор (2,) поплавок64 Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos Тензор (7,) поплавок64 Совместные позиции 7DOF
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_cos Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_sin Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_vel Тензор (7,) поплавок64 7DOF совместных скоростей
шаги/награда Тензор поплавок64
шаги/состояния Тензор (32,) поплавок64
тренироваться Тензор логический
действительный Тензор логический
худший Тензор логический
хуже_лучше Тензор логический
Хуже_лучше_поезд Тензор логический
хуже_лучше_действительно Тензор логический
хуже_хорошо Тензор логический
Хуже_хорошо_поезд Тензор логический
хуже_хорошо_действительно Тензор логический
Хуже_оператор_1 Тензор логический
Хуже_оператор_1_поезд Тензор логический
худший_оператор_1_действительный Тензор логический
Хуже_оператор_2 Тензор логический
Хуже_оператор_2_поезд Тензор логический
худший_оператор_2_действительный Тензор логический
Хуже_поезд Тензор логический
хуже_действительно Тензор логический

robomimic_mh/lift_mh_low_dim

  • Размер загрузки : 45.73 MiB

  • Размер набора данных : 27.26 MiB

  • Автоматическое кэширование ( 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),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            '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),
        }),
        '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,
})
  • Документация по функциям :
Особенность Сорт Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
20_процентов Тензор логический
20_percent_train Тензор логический
20_percent_valid Тензор логический
50_процентов Тензор логический
50_percent_train Тензор логический
50_percent_valid Тензор логический
лучше Тензор логический
лучший_оператор_1 Тензор логический
лучше_оператор_1_поезд Тензор логический
лучший_оператор_1_действительный Тензор логический
лучший_оператор_2 Тензор логический
лучше_оператор_2_поезд Тензор логический
better_operator_2_valid Тензор логический
лучше_поезд Тензор логический
better_valid Тензор логический
id_эпизода Тензор нить
горизонт Тензор int32
хорошо Тензор логический
хорошо_лучше Тензор логический
хорошо_лучше_поезд Тензор логический
хорошо_лучше_действительно Тензор логический
хорошо_оператор_1 Тензор логический
хорошо_оператор_1_поезд Тензор логический
OK_operator_1_valid Тензор логический
хорошо_оператор_2 Тензор логический
хорошо_оператор_2_поезд Тензор логический
OK_operator_2_valid Тензор логический
хорошо_поезд Тензор логический
хорошо_действительно Тензор логический
шаги Набор данных
шаги/действие Тензор (7,) поплавок64
шаги/скидка Тензор int32
шаги / is_first Тензор логический
шаги/is_last Тензор логический
шаги/is_terminal Тензор логический
шаги/наблюдение ОсобенностиDict
шаги/наблюдение/объект Тензор (10,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_eef_pos Тензор (3,) поплавок64 Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_quat Тензор (4,) поплавок64 Ориентация рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_ang Тензор (3,) поплавок64 Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_lin Тензор (3,) поплавок64 Декартова скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qpos Тензор (2,) поплавок64 Положение захвата
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qvel Тензор (2,) поплавок64 Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos Тензор (7,) поплавок64 Совместные позиции 7DOF
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_cos Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_sin Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_vel Тензор (7,) поплавок64 7DOF совместных скоростей
шаги/награда Тензор поплавок64
шаги/состояния Тензор (32,) поплавок64
тренироваться Тензор логический
действительный Тензор логический
худший Тензор логический
хуже_лучше Тензор логический
Хуже_лучше_поезд Тензор логический
хуже_лучше_действительно Тензор логический
хуже_хорошо Тензор логический
Хуже_хорошо_поезд Тензор логический
хуже_хорошо_действительно Тензор логический
Хуже_оператор_1 Тензор логический
Хуже_оператор_1_поезд Тензор логический
худший_оператор_1_действительный Тензор логический
Хуже_оператор_2 Тензор логический
Хуже_оператор_2_поезд Тензор логический
худший_оператор_2_действительный Тензор логический
Хуже_поезд Тензор логический
хуже_действительно Тензор логический

robomimic_mh/can_mh_image

  • Размер загрузки : 5.05 GiB

  • Размер набора данных : 1.23 GiB

  • Автоматическое кэширование ( 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),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            '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),
        }),
        '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,
})
  • Документация по функциям :
Особенность Сорт Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
20_процентов Тензор логический
20_percent_train Тензор логический
20_percent_valid Тензор логический
50_процентов Тензор логический
50_percent_train Тензор логический
50_percent_valid Тензор логический
лучше Тензор логический
лучший_оператор_1 Тензор логический
лучше_оператор_1_поезд Тензор логический
лучший_оператор_1_действительный Тензор логический
лучший_оператор_2 Тензор логический
лучше_оператор_2_поезд Тензор логический
better_operator_2_valid Тензор логический
лучше_поезд Тензор логический
better_valid Тензор логический
id_эпизода Тензор нить
горизонт Тензор int32
хорошо Тензор логический
хорошо_лучше Тензор логический
хорошо_лучше_поезд Тензор логический
хорошо_лучше_действительно Тензор логический
хорошо_оператор_1 Тензор логический
хорошо_оператор_1_поезд Тензор логический
OK_operator_1_valid Тензор логический
хорошо_оператор_2 Тензор логический
хорошо_оператор_2_поезд Тензор логический
OK_operator_2_valid Тензор логический
хорошо_поезд Тензор логический
хорошо_действительно Тензор логический
шаги Набор данных
шаги/действие Тензор (7,) поплавок64
шаги/скидка Тензор int32
шаги / is_first Тензор логический
шаги/is_last Тензор логический
шаги/is_terminal Тензор логический
шаги/наблюдение ОсобенностиDict
шаги/наблюдение/agentview_image Изображение (84, 84, 3) uint8
шаги/наблюдение/объект Тензор (14,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_eef_pos Тензор (3,) поплавок64 Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_quat Тензор (4,) поплавок64 Ориентация рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_ang Тензор (3,) поплавок64 Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_lin Тензор (3,) поплавок64 Декартова скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eye_in_hand_image Изображение (84, 84, 3) uint8
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qpos Тензор (2,) поплавок64 Положение захвата
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qvel Тензор (2,) поплавок64 Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos Тензор (7,) поплавок64 Совместные позиции 7DOF
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_cos Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_sin Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_vel Тензор (7,) поплавок64 7DOF совместных скоростей
шаги/награда Тензор поплавок64
шаги/состояния Тензор (71,) поплавок64
тренироваться Тензор логический
действительный Тензор логический
худший Тензор логический
хуже_лучше Тензор логический
Хуже_лучше_поезд Тензор логический
хуже_лучше_действительно Тензор логический
хуже_хорошо Тензор логический
Хуже_хорошо_поезд Тензор логический
хуже_хорошо_действительно Тензор логический
Хуже_оператор_1 Тензор логический
Хуже_оператор_1_поезд Тензор логический
худший_оператор_1_действительный Тензор логический
Хуже_оператор_2 Тензор логический
Хуже_оператор_2_поезд Тензор логический
худший_оператор_2_действительный Тензор логический
Хуже_поезд Тензор логический
хуже_действительно Тензор логический

robomimic_mh/can_mh_low_dim

  • Размер загрузки : 107.28 MiB

  • Размер набора данных : 75.19 MiB

  • Автоматическое кэширование ( 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),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            '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),
        }),
        '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,
})
  • Документация по функциям :
Особенность Сорт Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
20_процентов Тензор логический
20_percent_train Тензор логический
20_percent_valid Тензор логический
50_процентов Тензор логический
50_percent_train Тензор логический
50_percent_valid Тензор логический
лучше Тензор логический
лучший_оператор_1 Тензор логический
лучше_оператор_1_поезд Тензор логический
лучший_оператор_1_действительный Тензор логический
лучший_оператор_2 Тензор логический
лучше_оператор_2_поезд Тензор логический
better_operator_2_valid Тензор логический
лучше_поезд Тензор логический
better_valid Тензор логический
id_эпизода Тензор нить
горизонт Тензор int32
хорошо Тензор логический
хорошо_лучше Тензор логический
хорошо_лучше_поезд Тензор логический
хорошо_лучше_действительно Тензор логический
хорошо_оператор_1 Тензор логический
хорошо_оператор_1_поезд Тензор логический
OK_operator_1_valid Тензор логический
хорошо_оператор_2 Тензор логический
хорошо_оператор_2_поезд Тензор логический
OK_operator_2_valid Тензор логический
хорошо_поезд Тензор логический
хорошо_действительно Тензор логический
шаги Набор данных
шаги/действие Тензор (7,) поплавок64
шаги/скидка Тензор int32
шаги / is_first Тензор логический
шаги/is_last Тензор логический
шаги/is_terminal Тензор логический
шаги/наблюдение ОсобенностиDict
шаги/наблюдение/объект Тензор (14,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_eef_pos Тензор (3,) поплавок64 Положение рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_quat Тензор (4,) поплавок64 Ориентация рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_ang Тензор (3,) поплавок64 Угловая скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_eef_vel_lin Тензор (3,) поплавок64 Декартова скорость рабочего органа
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qpos Тензор (2,) поплавок64 Положение захвата
шаги/наблюдение/robot0_gripper_qvel Тензор (2,) поплавок64 Скорость захвата
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos Тензор (7,) поплавок64 Совместные позиции 7DOF
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_cos Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_pos_sin Тензор (7,) поплавок64
шаги/наблюдение/robot0_joint_vel Тензор (7,) поплавок64 7DOF совместных скоростей
шаги/награда Тензор поплавок64
шаги/состояния Тензор (71,) поплавок64
тренироваться Тензор логический
действительный Тензор логический
худший Тензор логический
хуже_лучше Тензор логический
Хуже_лучше_поезд Тензор логический
хуже_лучше_действительно Тензор логический
хуже_хорошо Тензор логический
Хуже_хорошо_поезд Тензор логический
хуже_хорошо_действительно Тензор логический
Хуже_оператор_1 Тензор логический
Хуже_оператор_1_поезд Тензор логический
худший_оператор_1_действительный Тензор логический
Хуже_оператор_2 Тензор логический
Хуже_оператор_2_поезд Тензор логический
худший_оператор_2_действительный Тензор логический
Хуже_поезд Тензор логический
хуже_действительно Тензор логический

robomimic_mh/square_mh_image

  • Размер загрузки : 6.48 GiB

  • Размер набора данных : 1.07 GiB

  • Автоматическое кэширование ( 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),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            '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),
        }),
        '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,
})
  • Документация по функциям :
Особенность Сорт Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
20_процентов Тензор логический
20_percent_train Тензор логический
20_percent_valid Тензор логический
50_процентов Тензор логический
50_percent_train Тензор логический
50_percent_valid Тензор логический
лучше Тензор логический
лучший_оператор_1 Тензор логический
лучше_оператор_1_поезд Tensor bool
better_operator_1_valid Tensor bool
better_operator_2 Tensor bool
better_operator_2_train Tensor bool
better_operator_2_valid Tensor bool
better_train Tensor bool
better_valid Tensor bool
episode_id Tensor string
horizon Tensor int32
okay Tensor bool
okay_better Tensor bool
okay_better_train Tensor bool
okay_better_valid Tensor bool
okay_operator_1 Tensor bool
okay_operator_1_train Tensor bool
okay_operator_1_valid Tensor bool
okay_operator_2 Tensor bool
okay_operator_2_train Tensor bool
okay_operator_2_valid Tensor bool
okay_train Tensor bool
okay_valid Tensor bool
steps Dataset
steps/action Tensor (7,) float64
steps/discount Tensor int32
steps/is_first Tensor bool
steps/is_last Tensor bool
steps/is_terminal Tensor bool
steps/observation FeaturesDict
steps/observation/agentview_image Image (84, 84, 3) uint8
steps/observation/object Tensor (14,) float64
steps/observation/robot0_eef_pos Tensor (3,) float64 End-effector position
steps/observation/robot0_eef_quat Tensor (4,) float64 End-effector orientation
steps/observation/robot0_eef_vel_ang Tensor (3,) float64 End-effector angular velocity
steps/observation/robot0_eef_vel_lin Tensor (3,) float64 End-effector cartesian velocity
steps/observation/robot0_eye_in_hand_image Image (84, 84, 3) uint8
steps/observation/robot0_gripper_qpos Tensor (2,) float64 Gripper position
steps/observation/robot0_gripper_qvel Tensor (2,) float64 Gripper velocity
steps/observation/robot0_joint_pos Tensor (7,) float64 7DOF joint positions
steps/observation/robot0_joint_pos_cos Tensor (7,) float64
steps/observation/robot0_joint_pos_sin Tensor (7,) float64
steps/observation/robot0_joint_vel Tensor (7,) float64 7DOF joint velocities
steps/reward Tensor float64
steps/states Tensor (45,) float64
train Tensor bool
valid Tensor bool
worse Tensor bool
worse_better Tensor bool
worse_better_train Tensor bool
worse_better_valid Tensor bool
worse_okay Tensor bool
worse_okay_train Tensor bool
worse_okay_valid Tensor bool
worse_operator_1 Tensor bool
worse_operator_1_train Tensor bool
worse_operator_1_valid Tensor bool
worse_operator_2 Tensor bool
worse_operator_2_train Tensor bool
worse_operator_2_valid Tensor bool
worse_train Tensor bool
worse_valid Tensor bool

robomimic_mh/square_mh_low_dim

  • Download size : 118.13 MiB

  • Dataset size : 80.37 MiB

  • Auto-cached ( documentation ): Yes

  • Feature structure :

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),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            '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),
        }),
        '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,
})
  • Feature documentation :
Feature Class Shape Dtype Description
FeaturesDict
20_percent Tensor bool
20_percent_train Tensor bool
20_percent_valid Tensor bool
50_percent Tensor bool
50_percent_train Tensor bool
50_percent_valid Tensor bool
better Tensor bool
better_operator_1 Tensor bool
better_operator_1_train Tensor bool
better_operator_1_valid Tensor bool
better_operator_2 Tensor bool
better_operator_2_train Tensor bool
better_operator_2_valid Tensor bool
better_train Tensor bool
better_valid Tensor bool
episode_id Tensor string
horizon Tensor int32
okay Tensor bool
okay_better Tensor bool
okay_better_train Tensor bool
okay_better_valid Tensor bool
okay_operator_1 Tensor bool
okay_operator_1_train Tensor bool
okay_operator_1_valid Tensor bool
okay_operator_2 Tensor bool
okay_operator_2_train Tensor bool
okay_operator_2_valid Tensor bool
okay_train Tensor bool
okay_valid Tensor bool
steps Dataset
steps/action Tensor (7,) float64
steps/discount Tensor int32
steps/is_first Tensor bool
steps/is_last Tensor bool
steps/is_terminal Tensor bool
steps/observation FeaturesDict
steps/observation/object Tensor (14,) float64
steps/observation/robot0_eef_pos Tensor (3,) float64 End-effector position
steps/observation/robot0_eef_quat Tensor (4,) float64 End-effector orientation
steps/observation/robot0_eef_vel_ang Tensor (3,) float64 End-effector angular velocity
steps/observation/robot0_eef_vel_lin Tensor (3,) float64 End-effector cartesian velocity
steps/observation/robot0_gripper_qpos Tensor (2,) float64 Gripper position
steps/observation/robot0_gripper_qvel Tensor (2,) float64 Gripper velocity
steps/observation/robot0_joint_pos Tensor (7,) float64 7DOF joint positions
steps/observation/robot0_joint_pos_cos Tensor (7,) float64
steps/observation/robot0_joint_pos_sin Tensor (7,) float64
steps/observation/robot0_joint_vel Tensor (7,) float64 7DOF joint velocities
steps/reward Tensor float64
steps/states Tensor (45,) float64
train Tensor bool
valid Tensor bool
worse Tensor bool
worse_better Tensor bool
worse_better_train Tensor bool
worse_better_valid Tensor bool
worse_okay Tensor bool
worse_okay_train Tensor bool
worse_okay_valid Tensor bool
worse_operator_1 Tensor bool
worse_operator_1_train Tensor bool
worse_operator_1_valid Tensor bool
worse_operator_2 Tensor bool
worse_operator_2_train Tensor bool
worse_operator_2_valid Tensor bool
worse_train Tensor bool
worse_valid Tensor bool

robomimic_mh/transport_mh_image

  • Download size : 31.47 GiB

  • Dataset size : 7.69 GiB

  • Auto-cached ( documentation ): No

  • Feature structure :

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),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            '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),
            'robot1_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot1_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot1_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot1_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            '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),
            '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,
})
  • Feature documentation :
Feature Class Shape Dtype Description
FeaturesDict
20_percent Tensor bool
20_percent_train Tensor bool
20_percent_valid Tensor bool
50_percent Tensor bool
50_percent_train Tensor bool
50_percent_valid Tensor bool
better Tensor bool
better_train Tensor bool
better_valid Tensor bool
episode_id Tensor string
horizon Tensor int32
okay Tensor bool
okay_better Tensor bool
okay_better_train Tensor bool
okay_better_valid Tensor bool
okay_train Tensor bool
okay_valid Tensor bool
steps Dataset
steps/action Tensor (14,) float64
steps/discount Tensor int32
steps/is_first Tensor bool
steps/is_last Tensor bool
steps/is_terminal Tensor bool
steps/observation FeaturesDict
steps/observation/object Tensor (41,) float64
steps/observation/robot0_eef_pos Tensor (3,) float64 End-effector position
steps/observation/robot0_eef_quat Tensor (4,) float64 End-effector orientation
steps/observation/robot0_eef_vel_ang Tensor (3,) float64 End-effector angular velocity
steps/observation/robot0_eef_vel_lin Tensor (3,) float64 End-effector cartesian velocity
steps/observation/robot0_eye_in_hand_image Image (84, 84, 3) uint8
steps/observation/robot0_gripper_qpos Tensor (2,) float64 Gripper position
steps/observation/robot0_gripper_qvel Tensor (2,) float64 Gripper velocity
steps/observation/robot0_joint_pos Tensor (7,) float64 7DOF joint positions
steps/observation/robot0_joint_pos_cos Tensor (7,) float64
steps/observation/robot0_joint_pos_sin Tensor (7,) float64
steps/observation/robot0_joint_vel Tensor (7,) float64 7DOF joint velocities
steps/observation/robot1_eef_pos Tensor (3,) float64 End-effector position
steps/observation/robot1_eef_quat Tensor (4,) float64 End-effector orientation
steps/observation/robot1_eef_vel_ang Tensor (3,) float64 End-effector angular velocity
steps/observation/robot1_eef_vel_lin Tensor (3,) float64 End-effector cartesian velocity
steps/observation/robot1_eye_in_hand_image Image (84, 84, 3) uint8
steps/observation/robot1_gripper_qpos Tensor (2,) float64 Gripper position
steps/observation/robot1_gripper_qvel Tensor (2,) float64 Gripper velocity
steps/observation/robot1_joint_pos Tensor (7,) float64 7DOF joint positions
steps/observation/robot1_joint_pos_cos Tensor (7,) float64
steps/observation/robot1_joint_pos_sin Tensor (7,) float64
steps/observation/robot1_joint_vel Tensor (7,) float64 7DOF joint velocities
steps/observation/shouldercamera0_image Image (84, 84, 3) uint8
steps/observation/shouldercamera1_image Image (84, 84, 3) uint8
steps/reward Tensor float64
steps/states Tensor (115,) float64
train Tensor bool
valid Tensor bool
worse Tensor bool
worse_better Tensor bool
worse_better_train Tensor bool
worse_better_valid Tensor bool
worse_okay Tensor bool
worse_okay_train Tensor bool
worse_okay_valid Tensor bool
worse_train Tensor bool
worse_valid Tensor bool

robomimic_mh/transport_mh_low_dim

  • Download size : 607.47 MiB

  • Dataset size : 434.43 MiB

  • Auto-cached ( documentation ): No

  • Feature structure :

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),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            '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),
            'robot1_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot1_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot1_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            '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),
        }),
        '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,
})
  • Feature documentation :
Feature Class Shape Dtype Description
FeaturesDict
20_percent Tensor bool
20_percent_train Tensor bool
20_percent_valid Tensor bool
50_percent Tensor bool
50_percent_train Tensor bool
50_percent_valid Tensor bool
better Tensor bool
better_train Tensor bool
better_valid Tensor bool
episode_id Tensor string
horizon Tensor int32
okay Tensor bool
okay_better Tensor bool
okay_better_train Tensor bool
okay_better_valid Tensor bool
okay_train Tensor bool
okay_valid Tensor bool
steps Dataset
steps/action Tensor (14,) float64
steps/discount Tensor int32
steps/is_first Tensor bool
steps/is_last Tensor bool
steps/is_terminal Tensor bool
steps/observation FeaturesDict
steps/observation/object Tensor (41,) float64
steps/observation/robot0_eef_pos Tensor (3,) float64 End-effector position
steps/observation/robot0_eef_quat Tensor (4,) float64 End-effector orientation
steps/observation/robot0_eef_vel_ang Tensor (3,) float64 End-effector angular velocity
steps/observation/robot0_eef_vel_lin Tensor (3,) float64 End-effector cartesian velocity
steps/observation/robot0_gripper_qpos Tensor (2,) float64 Gripper position
steps/observation/robot0_gripper_qvel Tensor (2,) float64 Gripper velocity
steps/observation/robot0_joint_pos Tensor (7,) float64 7DOF joint positions
steps/observation/robot0_joint_pos_cos Tensor (7,) float64
steps/observation/robot0_joint_pos_sin Tensor (7,) float64
steps/observation/robot0_joint_vel Tensor (7,) float64 7DOF joint velocities
steps/observation/robot1_eef_pos Tensor (3,) float64 End-effector position
steps/observation/robot1_eef_quat Tensor (4,) float64 End-effector orientation
steps/observation/robot1_eef_vel_ang Tensor (3,) float64 End-effector angular velocity
steps/observation/robot1_eef_vel_lin Tensor (3,) float64 End-effector cartesian velocity
steps/observation/robot1_gripper_qpos Tensor (2,) float64 Gripper position
steps/observation/robot1_gripper_qvel Tensor (2,) float64 Gripper velocity
steps/observation/robot1_joint_pos Tensor (7,) float64 7DOF joint positions
steps/observation/robot1_joint_pos_cos Tensor (7,) float64
steps/observation/robot1_joint_pos_sin Tensor (7,) float64
steps/observation/robot1_joint_vel Tensor (7,) float64 7DOF joint velocities
steps/reward Tensor float64
steps/states Tensor (115,) float64
train Tensor bool
valid Tensor bool
worse Tensor bool
worse_better Tensor bool
worse_better_train Tensor bool
worse_better_valid Tensor bool
worse_okay Tensor bool
worse_okay_train Tensor bool
worse_okay_valid Tensor bool
worse_train Tensor bool
worse_valid Tensor bool