roboticsdiffusiontransformer项目使用文档

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【免费下载链接】RoboticsDiffusionTransformer RDT-1B: a Diffusion Foundation Model for Bimanual Manipulation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RoboticsDiffusionTransformer

1. 项目目录结构及介绍

roboticsdiffusiontransformer项目的目录结构如下：

roboticsdiffusiontransformer/
├── assets/                     # 存储项目相关资源
├── configs/                    # 存储配置文件
├── data/                       # 存储数据集
├── docs/                       # 存储项目文档
├── eval_sim/                   # 评估仿真相关代码
├── models/                     # 模型相关代码
├── scripts/                    # 脚本文件，包括训练、推理等
├── train/                      # 训练相关代码
├── .gitignore                  # 指定git忽略的文件
├── LICENSE                     # 项目许可证文件
├── README.md                   # 项目说明文件
├── finetune.sh                 # 微调训练脚本
├── finetune_maniskill.sh       # 在Maniskill环境中微调训练的脚本
├── inference.sh                # 推理脚本
├── main.py                     # 项目主入口文件
├── pretrain.sh                 # 预训练脚本
├── requirements.txt            # 项目依赖文件
└── requirements_data.txt       # 数据处理依赖文件

每个目录和文件的功能简要介绍如下：

• assets/: 存储项目所需的额外资源，如图像、视频等。
• configs/: 包含项目的配置文件，用于设定模型参数、训练参数等。
• data/: 存放数据集相关文件。
• docs/: 存储项目的文档资料。
• eval_sim/: 包含在仿真环境中评估模型的代码。
• models/: 实现了roboticsdiffusiontransformer模型的代码。
• scripts/: 包含各种脚本，如训练、推理、数据预处理等。
• train/: 包含模型训练过程的代码。
• .gitignore: 指定git应该忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目的开源许可证。
• README.md: 项目的说明文档，包含项目信息、使用方法等。
• finetune.sh, finetune_maniskill.sh, inference.sh: 脚本文件，用于执行特定的命令，如微调训练、在Maniskill环境中微调训练和推理。
• main.py: 项目的入口文件，用于启动训练、推理等。
• pretrain.sh: 预训练模型的脚本文件。
• requirements.txt 和 requirements_data.txt: 包含项目运行所需的Python包依赖。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过main.py文件进行。这个文件是项目的主入口，它负责初始化配置、加载数据、构建模型、启动训练或推理流程等。

# main.py 示例代码片段
def main():
    # 解析命令行参数
    args = parse_args()
    
    # 根据配置文件和命令行参数设置运行环境
    setupEnvironment(args)
    
    # 加载模型
    model = buildModel(args)
    
    # 如果是训练模式，则启动训练流程
    if args.mode == 'train':
        train(model, args)
    # 如果是推理模式，则启动推理流程
    elif args.mode == 'inference':
        inference(model, args)

if __name__ == '__main__':
    main()

用户可以通过命令行参数来指定运行模式（训练或推理）、配置文件路径等。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于configs/目录下，配置文件通常为.yaml格式，包含了模型参数、训练参数、数据集路径等关键信息。

配置文件示例（假设为config.yaml）：

# config.yaml 示例
model:
  name: RoboticsDiffusionTransformer
  params:
    embedding_size: 512
    hidden_size: 1024
    num_layers: 6
    ...

train:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100
  ...

data:
  train_dataset_path: './data/train_dataset.h5'
  val_dataset_path: './data/val_dataset.h5'
  ...

这些配置文件被用来在训练或推理前设置模型和环境，确保每次运行的一致性和可重复性。用户可以根据自己的需求修改这些配置文件。在运行main.py时，可以通过命令行参数来指定配置文件的路径。

以上就是roboticsdiffusiontransformer项目的使用文档，介绍了项目目录结构、启动文件和配置文件。用户可以根据这些信息来开始使用和运行项目。

【免费下载链接】RoboticsDiffusionTransformer RDT-1B: a Diffusion Foundation Model for Bimanual Manipulation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RoboticsDiffusionTransformer