DMControl 通用化基准测试项目教程

DMControl 通用化基准测试项目教程

dmcontrol-generalization-benchmark DMControl Generalization Benchmark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dm/dmcontrol-generalization-benchmark

1. 项目的目录结构及介绍

DMControl 通用化基准测试项目的目录结构如下：

dmcontrol-generalization-benchmark/
├── figures/                     # 存储图表和图像文件
├── scripts/                     # 存储运行脚本的目录
├── setup/                       # 存储项目设置和依赖安装的脚本
│   ├── conda.yaml               # Conda 环境配置文件
│   └── install_envs.sh          # 安装环境的 shell 脚本
├── src/                         # 源代码目录
│   ├── env/                     # 环境相关代码
│   ├── train.py                 # 训练脚本
│   └── ...                      # 其他源代码文件
├── .gitignore                   # 指定 Git 忽略的文件和目录
├── LICENSE                      # 项目许可证文件
└── README.md                    # 项目说明文件

• figures/: 存储项目相关的图表和图像文件。
• scripts/: 包含运行项目所需的脚本，如训练、评估等。
• setup/: 包含项目配置和依赖安装脚本，用于快速设置开发环境。
• src/: 包含项目的源代码，包括环境设置、训练算法等。
• .gitignore: 指定 Git 应该忽略的文件和目录，以避免将不必要的文件提交到版本控制中。
• LICENSE: 项目使用的许可证信息。
• README.md: 项目说明文件，提供项目的概述、安装和使用的说明。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过 src/train.py 脚本进行的。以下是一个简单的启动示例：

python3 src/train.py \
--algorithm svea \
--seed 0

这条命令会使用 SVEA 算法进行训练，并设置随机种子为 0。train.py 脚本负责处理命令行参数，初始化环境，运行训练过程，并进行评估。

3. 项目的配置文件介绍

项目使用 setup/conda.yaml 文件来配置 Conda 环境，该文件列出了项目运行所需的所有依赖。以下是配置文件的一个示例片段：

name: dmcgb
channels:
  - defaults
  - conda-forge
dependencies:
  - python=3.8
  - pytorch
  - torchvision
  - numpy
  - tensorboard
  - matplotlib
  - ...

这个配置文件定义了一个名为 dmcgb 的 Conda 环境，并指定了所需的 Python 版本和其他依赖库。使用以下命令可以创建和激活这个环境：

conda env create -f setup/conda.yaml
conda activate dmcgb

此外，setup/config.cfg 文件用于存储项目特定的配置信息，例如数据集路径和环境设置等。这个文件在项目初始化或配置阶段进行编辑，以适应不同的开发或运行环境。

dmcontrol-generalization-benchmark DMControl Generalization Benchmark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dm/dmcontrol-generalization-benchmark