taifyang的博客

本文介绍了将IDP3模型转换为ONNX格式并进行推理的完整流程。首先通过GitHub下载Improved-3D-Diffusion-Policy代码，编写ONNX导出脚本加载预训练模型并导出ONNX格式。随后分别给出了ONNX Runtime和TensorRT两种推理实现方案：ONNX推理脚本展示了如何使用onnxruntime进行模型推理，而TensorRT脚本则通过trtexec工具将ONNX转换为TensorRT引擎，并提供了完整的CUDA加速推理示例。文中还包含了用于TensorRT缓冲区和流管理的

文章摘要：该代码实现了一个基于扩散策略的机器人动作生成模型，主要修改了src/lerobot/policies/diffusion/modeling_diffusion.py文件。核心功能包括： 实现Diffusion Policy算法，通过动作扩散学习视觉运动策略 包含输入/输出数据的归一化和反归一化处理 使用队列缓存历史观测数据和动作轨迹 提供动作预测方法predict_action_chunk和动作选择方法select_action 支持图像和环境状态特征处理 包含模型重置功能，用于环境重置时清空缓存

摘要 本文介绍了Action Chunking Transformer (ACT)模型的关键实现细节，该模型用于细粒度双手机器人操作。主要修改包括： 在src/lerobot/policies/act/modeling_act.py文件中实现了ACTPolicy类，继承自PreTrainedPolicy 提供了模型初始化、优化参数获取、动作选择等功能 实现了reset()方法用于环境重置时清除动作队列 包含select_action()方法处理单个动作选择，通过动作队列管理实现高效执行 支持时间集成(tem

文章摘要： 本文介绍了DiffusionUnetLowdimPolicy类的实现细节，这是一个基于扩散模型的低维动作预测策略。主要功能包括：1)从GitHub下载代码库；2)修改核心策略文件，实现条件采样和动作预测；3)支持通过局部或全局条件传递观测数据；4)使用DDPM调度器进行噪声预测和轨迹生成。该策略可以处理不同时间步长的观测和动作数据，并包含数据标准化等功能。关键方法conditional_sample实现了扩散模型的条件生成过程，而predict_action则负责将观测数据转换为预测动作。

本文介绍了如何将ACT代码中的策略模型导出为ONNX格式并进行推理。首先从GitHub下载ACT代码，在imitate_episodes.py文件中添加导出ONNX模型的代码。然后展示了导出的模型结构图，并提供了Python推理脚本的使用方法：创建ONNX运行时会话，准备随机输入数据，执行推理并输出结果。整个过程实现了从PyTorch模型到ONNX格式的转换和部署应用。