- Açıklama :
Bu veri kümeleri, robosuite robot kol simülatörünün PickPlaceCan ortamı ile oluşturulmuştur. İnsan veri kümeleri, RLDS Creator ve bir gamepad denetleyicisi kullanılarak tek bir operatör tarafından kaydedildi.
Sentetik veri kümeleri, EnvLogger kitaplığı kullanılarak kaydedilmiştir.
Veri kümeleri, adımları ve bölümleri temsil etmek için RLDS biçimini izler.
Bölümler 400 adımdan oluşur. Her bölümde, görev tamamlandığında bir etiket eklenir, bu etiket özel adım meta verilerinin bir parçası olarak saklanır.
EnvLogger bağımlılığı nedeniyle, bu veri kümesinin oluşturulmasının şu anda yalnızca Linux ortamlarında desteklendiğini unutmayın.
Kaynak kodu :
tfds.rlds.robosuite_panda_pick_place_can.RobosuitePandaPickPlaceCan
sürümler :
-
1.0.0
(varsayılan): İlk sürüm.
-
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır
Denetlenen anahtarlar (Bkz
as_supervised
doc ):None
Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.
Alıntı :
@misc{ramos2021rlds,
title={RLDS: an Ecosystem to Generate, Share and Use Datasets in Reinforcement Learning},
author={Sabela Ramos and Sertan Girgin and Léonard Hussenot and Damien Vincent and Hanna Yakubovich and Daniel Toyama and Anita Gergely and Piotr Stanczyk and Raphael Marinier and Jeremiah Harmsen and Olivier Pietquin and Nikola Momchev},
year={2021},
eprint={2111.02767},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.LG}
}
robosuite_panda_pick_place_can/human_dc29b40a (varsayılan yapılandırma)
Yapılandırma açıklaması : İnsan tarafından oluşturulan veri kümesi (50 bölüm).
Ana sayfa : https://github.com/google-research/rlds
İndirme boyutu :
96.67 MiB
Veri kümesi boyutu :
407.24 MiB
bölmeler :
Bölmek | örnekler |
---|---|
'train' | 50 |
- Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'agent_id': string,
'episode_id': string,
'episode_index': int32,
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
'discount': float64,
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': FeaturesDict({
'Can_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
'Can_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
'Can_to_robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
'Can_to_robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
'object-state': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), 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),
'robot0_proprio-state': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
}),
'reward': float64,
'tag:placed': bool,
}),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
ajan_kimliği | tensör | sicim | ||
bölüm_kimliği | tensör | sicim | ||
bölüm_index | tensör | int32 | ||
adımlar | veri kümesi | |||
adımlar/eylem | tensör | (7,) | şamandıra64 | |
adımlar/indirim | tensör | şamandıra64 | ||
adımlar/resim | resim | (Yok, Yok, 3) | uint8 | |
adımlar/ilk_ilk | tensör | bool | ||
adımlar/is_last | tensör | bool | ||
adımlar/is_terminali | tensör | bool | ||
adımlar/gözlem | ÖzelliklerDict | |||
adımlar/gözlem/Can_pos | tensör | (3,) | şamandıra64 | |
adımlar/gözlem/Can_quat | tensör | (4,) | şamandıra64 | |
adımlar/gözlem/Can_to_robot0_eef_pos | tensör | (3,) | şamandıra64 | |
adımlar/gözlem/Can_to_robot0_eef_quat | tensör | (4,) | şamandıra32 | |
adımlar/gözlem/nesne durumu | tensör | (14,) | şamandıra64 | |
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos | tensör | (3,) | şamandıra64 | |
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat | tensör | (4,) | şamandıra64 | |
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos | tensör | (2,) | şamandıra64 | |
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel | tensör | (2,) | şamandıra64 | |
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos | tensör | (7,) | şamandıra64 | |
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin | tensör | (7,) | şamandıra64 | |
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel | tensör | (7,) | şamandıra64 | |
adımlar/gözlem/robot0_proprio-durumu | tensör | (32,) | şamandıra64 | |
adımlar/ödül | tensör | şamandıra64 | ||
adımlar/etiket:yerleştirildi | tensör | bool |
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
robosuite_panda_pick_place_can/human_images_dc29b40a
Yapılandırma açıklaması : Gözlemde farklı kamera açılarına sahip görüntüler de dahil olmak üzere insan tarafından oluşturulmuş veri kümesi. Oluşturulmasının biraz zaman alabileceğini unutmayın.
Ana Sayfa : https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/robosuite_panda_pick_place_can
İndirme boyutu :
10.95 GiB
Veri kümesi boyutu :
7.53 GiB
bölmeler :
Bölmek | örnekler |
---|---|
'train' | 50 |
- Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'agent_id': string,
'episode_id': string,
'episode_index': int32,
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
'discount': float64,
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': FeaturesDict({
'Can_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
'Can_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
'Can_to_robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
'Can_to_robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
'agentview_image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
'birdview_image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
'object-state': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), 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),
'robot0_proprio-state': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
'robot0_robotview_image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
}),
'reward': float64,
'tag:placed': bool,
}),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
ajan_kimliği | tensör | sicim | ||
bölüm_kimliği | tensör | sicim | ||
bölüm_index | tensör | int32 | ||
adımlar | veri kümesi | |||
adımlar/eylem | tensör | (7,) | şamandıra64 | |
adımlar/indirim | tensör | şamandıra64 | ||
adımlar/resim | resim | (Yok, Yok, 3) | uint8 | |
adımlar/ilk_ilk | tensör | bool | ||
adımlar/is_last | tensör | bool | ||
adımlar/is_terminali | tensör | bool | ||
adımlar/gözlem | ÖzelliklerDict | |||
adımlar/gözlem/Can_pos | tensör | (3,) | şamandıra64 | |
adımlar/gözlem/Can_quat | tensör | (4,) | şamandıra64 | |
adımlar/gözlem/Can_to_robot0_eef_pos | tensör | (3,) | şamandıra64 | |
adımlar/gözlem/Can_to_robot0_eef_quat | tensör | (4,) | şamandıra32 | |
adımlar/gözlem/agentview_image | resim | (256, 256, 3) | uint8 | |
adımlar/gözlem/birdview_image | resim | (256, 256, 3) | uint8 | |
adımlar/gözlem/nesne durumu | tensör | (14,) | şamandıra64 | |
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos | tensör | (3,) | şamandıra64 | |
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat | tensör | (4,) | şamandıra64 | |
adımlar/gözlem/robot0_eye_in_hand_image | resim | (256, 256, 3) | uint8 | |
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos | tensör | (2,) | şamandıra64 | |
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel | tensör | (2,) | şamandıra64 | |
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos | tensör | (7,) | şamandıra64 | |
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin | tensör | (7,) | şamandıra64 | |
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel | tensör | (7,) | şamandıra64 | |
adımlar/gözlem/robot0_proprio-durumu | tensör | (32,) | şamandıra64 | |
adımlar/gözlem/robot0_robotview_image | resim | (256, 256, 3) | uint8 | |
adımlar/ödül | tensör | şamandıra64 | ||
adımlar/etiket:yerleştirildi | tensör | bool |
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
robosuite_panda_pick_place_can/synthetic_stochastic_sac_afe13968
Yapılandırma açıklaması : SAC (200 bölüm) ile eğitilmiş bir stokastik aracı tarafından oluşturulan sentetik veri kümesi.
Ana sayfa : https://github.com/google-research/rlds
İndirme boyutu :
144.44 MiB
Veri kümesi boyutu :
622.86 MiB
bölmeler :
Bölmek | örnekler |
---|---|
'train' | 200 |
- Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'agent_id': string,
'episode_id': string,
'episode_index': int32,
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
'discount': float64,
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': FeaturesDict({
'Can_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
'Can_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
'Can_to_robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
'Can_to_robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
'object-state': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float32),
'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float32),
'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
'robot0_proprio-state': Tensor(shape=(32,), dtype=float32),
}),
'reward': float64,
'tag:placed': bool,
}),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
ajan_kimliği | tensör | sicim | ||
bölüm_kimliği | tensör | sicim | ||
bölüm_index | tensör | int32 | ||
adımlar | veri kümesi | |||
adımlar/eylem | tensör | (7,) | şamandıra32 | |
adımlar/indirim | tensör | şamandıra64 | ||
adımlar/resim | resim | (Yok, Yok, 3) | uint8 | |
adımlar/ilk_ilk | tensör | bool | ||
adımlar/is_last | tensör | bool | ||
adımlar/is_terminali | tensör | bool | ||
adımlar/gözlem | ÖzelliklerDict | |||
adımlar/gözlem/Can_pos | tensör | (3,) | şamandıra32 | |
adımlar/gözlem/Can_quat | tensör | (4,) | şamandıra32 | |
adımlar/gözlem/Can_to_robot0_eef_pos | tensör | (3,) | şamandıra32 | |
adımlar/gözlem/Can_to_robot0_eef_quat | tensör | (4,) | şamandıra32 | |
adımlar/gözlem/nesne durumu | tensör | (14,) | şamandıra32 | |
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos | tensör | (3,) | şamandıra32 | |
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat | tensör | (4,) | şamandıra32 | |
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos | tensör | (2,) | şamandıra32 | |
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel | tensör | (2,) | şamandıra32 | |
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos | tensör | (7,) | şamandıra32 | |
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin | tensör | (7,) | şamandıra32 | |
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel | tensör | (7,) | şamandıra32 | |
adımlar/gözlem/robot0_proprio-durumu | tensör | (32,) | şamandıra32 | |
adımlar/ödül | tensör | şamandıra64 | ||
adımlar/etiket:yerleştirildi | tensör | bool |
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):