MoCapAct 项目教程

MoCapAct 项目教程

MoCapAct 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MoCapAct

1. 项目介绍

MoCapAct 是由微软开发的一个多任务数据集，用于模拟人形控制。该项目利用动作捕捉（MoCap）片段来学习低级运动技能，适用于 dm_control 包中的 "CMU Humanoid"。MoCapAct 项目包含所有代码，用于训练片段专家、收集专家回放数据、从命令行下载专家和回放数据、执行策略蒸馏、在下游任务上执行强化学习以及执行运动完成。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

MoCapAct 需要 Python 3.7 及以上版本。建议使用虚拟环境，例如使用 conda：

conda create -n MoCapAct pip python==3.8
conda activate MoCapAct

2.2 安装项目

克隆项目仓库并安装本地副本：

git clone https://github.com/microsoft/MoCapAct.git
cd MoCapAct
pip install -e .

2.3 训练片段专家

以下命令用于训练一个片段专家：

python -m mocapact.clip_expert.train \
  --clip_id CMU_016_22 \
  --start_step 0 \
  --max_steps 210 \
  --n_workers 8 \
  --log_root experts \
  $(cat cfg/clip_expert/train.txt)

2.4 评估片段专家

以下命令用于评估片段专家（数值评估和可视化评估）：

python -m mocapact.clip_expert.evaluate \
  --policy_root experts/CMU_016_22 \
  --n_workers 8 \
  --n_episodes 10 \
  --render

3. 应用案例和最佳实践

3.1 运动捕捉数据集的使用

MoCapAct 数据集包含片段专家训练的 MoCap 片段和专家的回放数据。数据集可以在 Hugging Face 上找到，包含两个页面：

• 模型动物园：包含片段专家、多片段策略、用于迁移任务的 RL 训练策略和 GPT 策略。
• 数据集页面：包含小型回放数据集和大型回放数据集。

3.2 策略蒸馏

策略蒸馏是将专家策略的知识转移到学生策略的过程。MoCapAct 提供了用于策略蒸馏的代码，可以用于训练更高效的策略。

3.3 强化学习

MoCapAct 还提供了用于在下游任务上执行强化学习的代码，可以用于训练更复杂的策略。

4. 典型生态项目

4.1 dm_control

dm_control 是一个用于模拟物理环境的 Python 库，由 DeepMind 开发。MoCapAct 项目依赖于 dm_control 来模拟人形控制任务。

4.2 Hugging Face

Hugging Face 是一个提供自然语言处理和机器学习模型的平台。MoCapAct 数据集和模型可以在 Hugging Face 上找到，方便用户下载和使用。

4.3 OpenAI Gym

OpenAI Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。MoCapAct 项目中的环境可以与 OpenAI Gym 兼容，方便用户进行强化学习实验。

通过以上模块的介绍，您可以快速了解并开始使用 MoCapAct 项目。

MoCapAct 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MoCapAct