PerAct 开源项目安装与使用指南-优快云博客

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PerAct 开源项目安装与使用指南

PerAct 是一个基于Transformer的多任务机器人操作代理，设计用于通过语言条件的任务执行。下面是其基本的目录结构及其简要说明：

agents - 包含主要的代理逻辑和行为克隆模型。
conf - 配置文件所在目录，存放了实验设置、超参数等重要配置。
helpers - 辅助工具集，提供了各种函数和类来支持主程序执行。
media - 可能存储项目相关的媒体文件，如示例图像或视频。
scripts - 脚本集合，包括数据处理、训练、评估等脚本。
voxel - 与体素（voxels）处理相关的代码，体素是项目中用于空间表示的关键部分。
ARM_LICENSE, LICENSE - 许可证文件，详细规定了项目使用的版权条款。
README.md - 项目的主要读我文件，概述项目目的、特点和使用方法。
eval.py, model-card.md, requirements.txt, run_seed_fn.py, setup.py, train.py - 关键脚本和配置文件。其中，eval.py 和 train.py 分别用于模型的评估和训练；model-card.md 提供模型的详细介绍；requirements.txt 列出了运行项目所需的依赖库；setup.py 是用于项目安装的脚本；run_seed_fn.py 可能涉及初始化设置或特定于种子的运行。

train.py 这是训练新模型的主要入口点。它负责加载配置、预处理数据、实例化模型并开始训练过程。对于想要训练自己数据集上的模型的用户来说，这是他们应该首先查看的脚本。
eval.py 用于评估已经训练好的模型性能。此脚本会加载模型权重，应用它们到测试或验证数据上，并报告相关指标。

配置文件通常位于 conf/ 目录下。

在这个目录里，你会找到多个.yaml或.py文件，这些文件定义了训练和评估过程中的关键参数。例如，你可以调整学习率、批次大小、网络架构细节、任务特定的设置等。
- 基础配置 (base.yaml 或类似命名) 一般包含通用设置。
- 环境或任务特定配置 将会有更详细的设置，比如数据路径、模型输出路径、特定任务的超参数等。
用户在开始新的实验之前，应仔细阅读并可能修改这些配置文件以符合自己的需求。