金陵城中夜将沉的博客

此篇和上一篇（一）紧密相关！在 robomimic 框架中，模型如何知道数据的格式并选择合适的数据进行训练，是通过以下几个步骤完成的，具体包括：数据格式的解析 -> 元数据提取 -> 模型和训练过程的自动化配置配置文件：数据格式由配置文件定义，包括数据路径、类型（hdf5）和格式（state 等）->元数据提取：从数据集中提取特征和动作的形状，用于构建模型和数据加载器->动态加载与适配：数据加载器会根据数据格式加载和处理数据，模型会根据数据的输入维度动态调整网络结构->

train.py 脚本是一个高度模块化和灵活的训练框架，主要用于模仿学习模型。它依赖于robomimic库，包含完整的训练生命周期管理逻辑，从配置加载到模型训练和评估，主要功能包括：模型训练 -> 模型评估 -> 实验管理 -> 日志记录和监控接下来详细分析一下该脚本的流程逻辑