PreLAR 的安装和配置教程

1. 项目基础介绍

PreLAR（World Model Pre-training with Learnable Action Representation）是一个基于PyTorch的开源项目，主要研究如何通过学习动作表示来预训练世界模型。该项目旨在提高模型在视觉控制任务中的样本效率。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术：世界模型预训练、动作表示学习

框架：PyTorch

3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤

准备工作

• 安装Python（建议使用Python 3.x版本）
• 安装conda（推荐使用conda来管理项目环境）
• 准备一个合适的GPU环境（项目需要用到GPU进行加速）

安装步骤

步骤1：克隆项目仓库

首先，需要将项目仓库克隆到本地环境中。打开命令行工具，执行以下命令：

git clone https://github.com/zhanglixuan0720/PreLAR.git
cd PreLAR

步骤2：创建并激活conda环境

项目使用conda环境来管理依赖。接下来，创建并激活conda环境：

conda env create -f environment.yaml
conda activate PreLAR

步骤3：安装依赖

在激活的conda环境中，执行以下命令来安装项目所需的所有依赖：

pip install -r requirements.txt

步骤4：安装Meta-world（如果需要）

如果项目需要使用Meta-world，则需要手动安装。执行以下命令：

pip install git+https://github.com/rlworkgroup/metaworld.git@a0009ed9a208ff9864a5c1368c04c273bb20dd06#egg=metaworld

或者，你也可以克隆Meta-world仓库并手动安装：

git clone https://github.com/Farama-Foundation/Metaworld.git
git checkout v2.0.0
pip install .

步骤5：下载数据集

项目需要使用Something-Something-V2数据集。你需要下载这个数据集，并执行以下命令来提取视频帧：

cd data/somethingv2
python extract_frames.py

然后，生成数据列表：

python process_somethingv2.py

步骤6：开始使用项目

安装和配置完成后，你可以按照项目的说明开始使用PreLAR进行训练或其他操作。

以上步骤为小白级操作，详细地介绍了PreLAR的安装和配置过程。按照这些步骤，你应该能够顺利地搭建PreLAR环境，并开始你的研究和实验。