MuJoCo Playground 开发者指南

MuJoCo Playground 开发者指南

mujoco_playground An open-source library for GPU-accelerated robot learning and sim-to-real transfer. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/mujoco_playground

1. 项目目录结构及介绍

MuJoCo Playground 是一个开源的机器人学习库，旨在为研究提供 GPU 加速的环境。以下是项目的目录结构及其介绍：

• assets/: 存储项目中用到的资源文件。
• learning/: 包含学习相关的代码和脚本。
• mujoco_playground/: 项目的核心代码库，包括环境和模拟器等。
• .github/: 存储 GitHub 工作流和相关配置。
• .gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。
• CHANGELOG.md: 记录项目的更新和修改历史。
• CITATION.cff: 提供项目引用信息的 CFF 文件。
• CONTRIBUTING.md: 指导如何为项目贡献代码。
• LICENSE: 项目使用的 Apache-2.0 许可证。
• README.md: 项目的主描述文件。
• pylintrc: Python 代码风格检查配置文件。
• pyproject.toml: Python 项目配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常是 main.py 或类似的文件，不过在这个项目中，没有明确的启动文件。项目通过安装库并使用其提供的 API 来启动不同的环境和模拟。以下是安装和使用的基本步骤：

1. 从 PyPI 直接安装 MuJoCo Playground：

   pip install playground
   

2. 如果需要从源代码安装，首先克隆仓库并创建虚拟环境：

   git clone git@github.com:google-deepmind/mujoco_playground.git && cd mujoco_playground
   uv venv --python 3.11
   source .venv/bin/activate
   

3. 安装 CUDA 12 jax 并验证 GPU 后端：

   uv pip install -U "jax[cuda12]"
   python -c "import jax; print(jax.default_backend())"
   

   应输出 gpu，表明 GPU 后端正常工作。

4. 安装 playground：

   uv pip install -e ".[all]"
   

5. 验证安装（并下载 Menagerie）：

   python -c "import mujoco_playground"
   

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要用于设置环境变量和代码风格等。以下是两个重要的配置文件：

• .gitignore: 此文件用于配置 Git 忽略的文件和目录，比如 __pycache__、虚拟环境文件夹 venv、编辑器临时文件等。

• pylintrc: 这个文件是 Python 代码风格检查工具 pylint 的配置文件，用于定义代码风格的规则，例如命名约定、代码结构等。

这些配置文件确保了代码的规范性和项目的整洁性，有助于维护和协作开发。

mujoco_playground An open-source library for GPU-accelerated robot learning and sim-to-real transfer. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/mujoco_playground