CLIPort 项目使用教程

CLIPort 项目使用教程

【免费下载链接】cliport CLIPort: What and Where Pathways for Robotic Manipulation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/cliport

1. 项目的目录结构及介绍

CLIPort 项目是一个开源的机器人操纵项目，其目录结构如下：

• cliport/: 项目核心代码目录，包含了所有的 Python 脚本和模块。
• data/: 存放项目所需的数据集。
• media/: 存储媒体文件，如示例视频和图像。
• notebooks/: Jupyter 笔记本，用于数据探索和可视化。
• scripts/: 存放一些辅助脚本，如数据下载脚本等。
• .dockerignore: 定义了 Docker build 时需要排除的文件和目录。
• .gitignore: 定义了 Git 忽略的文件和目录。
• Dockerfile: 用于创建 Docker 容器的文件。
• LICENSE: 项目的许可证文件，本项目采用 Apache-2.0 许可。
• README.md: 项目说明文件。
• model-card.md: 模型卡片文件，用于描述模型的使用和性能。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• setup.py: Python 包的设置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要涉及以下几个文件：

• demos.py: 用于生成训练和测试演示数据的脚本。
• train.py: 用于训练模型的脚本。
• eval.py: 用于评估模型性能的脚本。

例如，要生成一个包含 1000 个演示的训练数据集，可以运行以下命令：

python cliport/demos.py n=1000 task=stack-block-pyramid-seq-seen-colors mode=train

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过在命令行参数中指定不同的配置选项来实现。下面是一些常见的配置选项：

• train.task: 指定训练的任务类型。
• train.agent: 指定使用的代理模型。
• train.n_demos: 指定训练演示的数量。
• train.n_steps: 指定训练的总迭代步数。
• train.exp_folder: 指定实验目录，用于保存训练过程中的数据和模型。

例如，以下命令用于训练一个名为 cliport 的代理模型，在 stack-block-pyramid-seq-seen-colors 任务上，使用 1000 个演示数据进行训练，迭代 201000 步：

python cliport/train.py train.task=stack-block-pyramid-seq-seen-colors \
train.agent=cliport \
train.n_demos=1000 \
train.n_steps=201000 \
train.exp_folder=exps

以上是 CLIPort 项目的目录结构、启动文件和配置文件的简单介绍。使用时，请根据实际需要调整参数，并参考官方文档进行操作。

【免费下载链接】cliport CLIPort: What and Where Pathways for Robotic Manipulation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/cliport