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本文档详细介绍了在Apollo自动驾驶平台中训练预测模型、添加预测器和评估器的步骤，包括使用MLP深度学习模型进行训练、定义新预测器和评估器的类，以及在Apollo软件的各个模块中进行相应的配置更新。此外，还涵盖了Apollo软件的安装、CyberRT的使用、数据记录与回放、Python接口和感知模块的本地运行等关键操作。
一 .训练预测MLP深度学习模型
前提条件
训练MLP深度学习模式有2个前提条件:
下载并安装Anaconda
- 请从官网下载并安装Anaconda website
安装依赖库
- 安装 numpy:
conda install numpy - 安装 tensorflow:
conda install tensorflow - 安装 keras:
conda install -c conda-forge keras - 安装 h5py:
conda install h5py - 安装 protobuf:
conda install -c conda-forge protobuf - 安装 PyTorch:
conda install -c pytorch pytorch
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