LAPA项目安装与使用指南

LAPA项目安装与使用指南

LAPA [ICLR 2025] LAPA: Latent Action Pretraining from Videos 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LAPA

1. 项目目录结构及介绍

LAPA（Latent Action Pretraining from Videos）项目的目录结构如下：

• data/：包含项目所需的数据集和预处理脚本。
• imgs/：存储项目相关的图片文件。
• laq/：包含Latent Action Quantization的相关代码。
• latent_pretraining/：包含模型预训练和推理的代码。
• scripts/：存放项目运行脚本，如启动训练、数据预处理等。
• .gitignore：指定Git忽略的文件和目录。
• LICENSE：项目的MIT许可证文件。
• README.md：项目的说明文件。
• requirements.txt：项目依赖的Python库列表。

每个目录和文件都有其特定的用途，为项目的运行提供了必要的支持。

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：

• requirements.txt：此文件列出了项目运行所依赖的Python库，如torch、numpy等。使用以下命令安装依赖：

  pip install -r requirements.txt
  

• latent_pretraining/inference.py：这是模型推理的主文件，用于加载预训练模型并进行推理。

• scripts/finetune_real.sh：这是一个shell脚本，用于启动真实世界轨迹数据的微调过程。

• scripts/latent_pretrain_openx.sh：另一个shell脚本，用于启动基于Open-X Embodiment数据集的预训练过程。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过以下文件进行：

• lapa_checkpoints/：这个目录用于存放预训练和微调后的模型权重文件。

• data/finetune_data/：此目录包含用于微调的数据集。数据集通常以JSON格式存储，包含了图像路径、对话和动作数据。

• scripts/finetune_real.sh：此脚本中的配置参数可以调整微调过程中的各种设置，例如使用的GPU数量、数据路径等。

• scripts/latent_pretrain_openx.sh：类似地，此脚本用于配置预训练过程，包括使用的GPU数量、训练步数等。

通过调整这些配置文件和脚本，用户可以根据自己的需求定制化项目的运行环境。

LAPA [ICLR 2025] LAPA: Latent Action Pretraining from Videos 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LAPA