humanoid-gym/legged-gym中断训练后继续训练的方法

或者基于已有模型训练。

legged-gym官网有说中断训练后基于之前的训练成果继续训练的方法是在运行命令中添加:--resume 和 --load_run,但是并没有说具体的使用命令。

经过查阅资料及多次尝试后,探索出使用以下命令可实现继续训练:

python scripts/train.py --task=humanoid_ppo --run_name v1 --resume --load_run Nov12_15-52-58_v1 --checkpoint 1800 --num_envs 3000 --headless
其中:

1)添加--resume表示继续训练

2)--load_run Nov12_15-52-58_v1自己本地humanoid-gym/logs/XBot_ppo下面的文件夹名字替换Nov12_15-52-58_v1

3)--checkpoint 18001800替换生成.pt文件数字

### 关于使用 Isaac Gym 训练四足机器人的资源 NVIDIA 提供的高性能仿真平台 Isaac Gym 特别适合用于大规模机器人学习和强化学习任务,这得益于其物理仿真、GPU 加速以及与深度学习框架的良好互操作性特点[^1]。对于希望利用这一强大工具来训练四足机器人的研究者或者开发者来说,有多种途径可以获得所需的知识和技术支持。 #### 官方文档和支持材料 官方提供了详尽的操作指南,其中涵盖了 API 使用说明等内容,这是获取具体编程指导的第一手资料。通过阅读这些文档,用户能够了解如何设置环境、加载模型(如 URDF 或 MJCF 文件)、定义奖励函数以及其他必要的参数调整方法。 #### 社区贡献案例分析 除了官方渠道外,社区成员也分享了许多成功的实践案例。例如 Humanoid-Gym 这样的开源项目展示了人形机器人端到端强化学习训练方法论;虽然该项目主要关注两腿行走结构,但对于理解复杂腿部动作机制同样具有借鉴意义,特别是涉及到崎岖地形上的移动时所采用的技术策略[^3]。 #### 教程视频及其他多媒体资源 针对更直观的学习需求,《多模态具身智能》系列中的相关内容或许能提供帮助。尽管该课程重点在于介绍不同类型的高级AI应用领域,但在讲解过程中涉及到了大量有关构建高效仿真实验室的经验分享,这对于准备开展基于Isaac Gym 的四足机器人项目非常有价值[^4]。 ```python import isaacgym # 假设isaacgym库已安装并可正常使用 def setup_four_legged_robot_simulation(): """ 设置一个简单的四足机器人模拟场景作为起点。 此处仅为示意性质代码片段, 实际应用需参照官方API手册编写完整逻辑。 """ pass ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值