机器人持续学习基准LIBERO系列10——文件结构

0.前置

  • 机器人持续学习基准LIBERO系列1——基本介绍与安装测试
  • 机器人持续学习基准LIBERO系列2——路径与基准基本信息
  • 机器人持续学习基准LIBERO系列3——相机画面可视化及单步移动更新
  • 机器人持续学习基准LIBERO系列4——robosuite最基本demo
  • 机器人持续学习基准LIBERO系列5——获取显示深度图
  • 机器人持续学习基准LIBERO系列6——获取并显示实际深度图
  • 机器人持续学习基准LIBERO系列7——计算并可视化点云
  • 机器人持续学习基准LIBERO系列9——数据集轨迹查看

1.LIBERO-master目录结构

  • benchmark_scripts
  • images
  • libero
    • configs
      • config.yaml:总结所有配置的默认配置文件
      • data/default.yaml:数据的配置
      • eval/default.yaml:验证的配置
      • lifelong
        • base.yaml:顺序微调基线的配置
        • agem.yaml:agem配置
        • er.yaml
        • ewc.yaml
        • packnet.yaml
        • multitask.yaml
        • single_task.yaml
      • policy
        • data_augmentation
        • image_encoder
        • language_encoder
        • policy_head
        • position_encoding
        • bc_rnn_policy.yaml :ResNet-LSTM配置
        • bc_transformer_policy.yaml:ResNet-Transformer配置
        • bc_vilt_policy.yaml:ViT-Transformer配置
      • train
        • optimizer
          • shceduler
          • default.yaml:训练的配置
    • datasets
    • libero:环境有关
      • assets:网格文件相关
      • envs
        • problems:prooblem类定义
    • lifelong:策略,算法和实验
      • main.py:复现实验的主要脚本
      • algos:持续学习框架
        • base.py:所有算法的父类Sequential
        • er.py:Experience Replay算法
        • ewc.py:Elastic Weight Consolidation算法
        • packnet.py:Packnet算法
        • multitask.py:多任务学习基线
        • single_task.py:顺序学习基线
        • language.py
      • models:底层策略
        • policy
        • bc_rnn_policy.py:ResNet-RNN
        • bc_transformer_policy.py:ResNet-T
        • bc_vilt_policy.py:ViT-T
  • libero.egg-info
  • mine
  • notebooks
    • scripts:创建数据集的脚本
    • collect_demonstrations.py:收集自己的人工演示轨迹
    • create_dataset.py:创建自己的数据集
    • batch_create_dataset.py :通过重复运行create_dataset.py创建一个批次的数据集
  • templates
    • problem_class_template.py:方便用户创建自己的problem类
  • LICENSE
  • README.md
  • requirements.txt
  • setup.py
  • .gitignore
    在这里插入图片描述

2.LIBERO配置文件

  • 使用Hydra配置
  • 如果想要修改配置的话,参考下面的命令进行配置,而不是直接修改yaml文件
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=GPU_ID && \
export MUJOCO_EGL_DEVICE_ID=GPU_ID && \
python lifelong/main.py seed=SEED \benchmark_name=BENCHMARK policy=POLICY \lifelong=ewc \lifelong.e_lambda=100000 \lifelong.gamma=0.95

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