学习笔记（三）Learning High-Speed Flight in the Wild 训练模型

炸机狂魔

已于 2023-03-09 18:45:11 修改

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分类专栏：记录学习文章标签：学习 python 深度学习

于 2022-02-17 21:49:38 首次发布

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本文讲述了作者在使用Dagger收集和处理数据集时遇到的问题，如模型训练失败、数据质量问题，以及如何通过GitHub上的指导解决val文件配置和数据选择。后续介绍了Dagger的测试流程，包括设置val文件夹和训练过程。最后，总结了已完成的基本测试和下一步的学习计划。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、利用收集的数据进行训练测试

在学习笔记（二）中，利用dagger收集了五个轨迹数据，在这里进行之前的训练测试：
在这里插入图片描述在train文件夹内就是之前采集到的数据，而在val文件夹内，是在之前下载的数据集中的test文件内的数据。

cd agile_autonomy_ws
source catkin_aa/devel/setup.bash
conda activate tf_24
cd /home/pipiw/agile_autonomy_ws/catkin_aa/src/agile_autonomy/planner_learning
python train.py --settings_file=config/train_settings.yaml

这里需要把train_settings.yaml文件内容train和val指向上述的文件夹内，修改后的对应内容如下：

log_dir: '

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