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教程robomimic.github.io6 天前
robosuite + robomimic:仿真数据集下载与模仿学习训练实操
> 本文依据以下官方文档整理:robomimic.github.io/docs/introduction/getting_started.html。命令与版本以文档当前版本为准。
前置条件
- 位于 robomimic 的 base repo path
- 本示例需要安装 robosuite,且在 v1.5.1 branch
- 如不使用 robosuite,可在 robomimic/exps/templates/bc.json 中将 experiment.rollout.enabled 改为 false
1. 进入 robomimic 仓库根目录
开始下载数据集和运行实验前,先确认当前目录是 robomimic 的 base repo path。后续所有脚本路径都以该位置为起点执行。
bash
$ cd {/path/to/robomimic}2. 下载 robosuite Lift PH 数据集
使用 robomimic 提供的下载脚本获取 robosuite Lift (PH) dataset。文档说明该数据集下载后可在 datasets/lift/ph/low_dim_v141.hdf5 找到。
bash
$ python robomimic/scripts/download_datasets.py --tasks lift --dataset_types ph3. 启动 BC 模仿学习训练
使用 train.py 启动实验。本例对刚下载的 lift dataset 运行 behavior cloning (BC),并添加 --debug 做 quick sanity check。
bash
$ python robomimic/scripts/train.py --config robomimic/exps/templates/bc.json --dataset datasets/lift/ph/low_dim_v141.hdf5 --debug4. 了解恢复训练机制
如果训练任务失败,文档说明可重新启动任务并增加 --resume,从最近一次训练输出目录中的 last.pth checkpoint 恢复。resume 会加载 optimizer state;若传入 --resume,config.experiment.ckpt_path 会被忽略,last.pth 优先。
5. 查看实验输出目录
脚本结束后,检查 bc_trained_models/test。实验输出包括 config.json、logs/、logs/log.txt、logs/tb/、videos/、models/,分别对应配置、日志、tensorboard 日志、训练 rollout 视频和模型 checkpoint。
6. 用 tensorboard 查看结果
实验结果可用 tensorboard 查看。文档给出的日志目录是 bc_trained_models/test,并使用 --bind_all 参数启动。
bash
$ tensorboard --logdir bc_trained_models/test --bind_all验证是否跑通
确认 datasets/lift/ph/low_dim_v141.hdf5 已存在;训练结束后 bc_trained_models/test 下出现 config.json、logs/、videos/、models/;运行 tensorboard 命令后可查看实验结果。
文档里点名的注意事项
- 运行 quick sanity check experiments 时,文档建议给实验添加 --debug flag。
- 本例需要安装 robosuite,且在 v1.5.1 branch。
- 如不安装 robosuite,可在 robomimic/exps/templates/bc.json 中将 experiment.rollout.enabled flag 改为 false,以 disabling rollouts。
- 使用 --resume 恢复训练时,会从最近训练运行输出目录中的 last.pth checkpoint 恢复,并加载 optimizer state。
- 如果传入 --resume,config.experiment.ckpt_path 会被忽略,last.pth will take precedence。
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