gym-pusht 项目启动与配置教程
2025-05-17 06:10:31作者:申梦珏Efrain
1. 项目目录结构及介绍
gym-pusht 项目是一个开源项目,旨在创建一个用于强化学习的 PushT 环境。以下是项目的目录结构及其介绍:
gym-pusht/
├── .gitignore # 忽略文件列表
├── LICENSE # 项目许可证文件
├── README.md # 项目说明文件
├── example.py # 项目示例代码文件
├── gym_pusht/
│ ├── __init__.py # gym_pusht 包的初始化文件
│ ├── PushT.py # PushT 环境实现的主要文件
│ ├── rendering.py # 渲染相关代码文件
│ └── utils.py # 实用工具函数文件
├── poetry.lock # Poetry 包管理工具的锁文件
├── pyproject.toml # 项目配置文件
├── tests/
│ ├── __init__.py # 测试包的初始化文件
│ └── test_pushT.py # PushT 环境的测试代码文件
└── workflows/
├── fix_coverage.yml # 代码覆盖率修复工作流文件
└── pre-commit.yml # 预提交钩子配置文件
.gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。LICENSE: 项目遵循的 Apache-2.0 许可证。README.md: 项目的详细介绍,包括安装、使用和贡献指南。example.py: 项目的基本使用示例。gym_pusht/: 包含项目主要代码的目录。__init__.py: 初始化 gym_pusht 包。PushT.py: 实现了 PushT 环境的类。rendering.py: 实现了渲染功能的代码。utils.py: 提供了项目所需的辅助函数。
poetry.lock: 记录了项目依赖的 Poetry 锁文件。pyproject.toml: 使用 Poetry 管理项目依赖和配置的文件。tests/: 包含测试代码的目录。__init__.py: 初始化测试包。test_pushT.py: 对 PushT 环境进行单元测试的代码。
workflows/: 包含持续集成和自动化工作流的目录。fix_coverage.yml: 代码覆盖率修复工作流配置。pre-commit.yml: 预提交钩子配置。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 example.py,它提供了如何创建和运行 PushT 环境的基本示例。以下是 example.py 的内容介绍:
import gymnasium as gym
import gym_pusht
# 创建 PushT 环境实例
env = gym.make("gym_pusht/PushT-v0", render_mode="human")
# 重置环境并获取初始观测
observation, info = env.reset()
# 主循环,执行动作并观察结果
for _ in range(1000):
action = env.action_space.sample() # 随机选择动作
observation, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)
image = env.render() # 获取环境渲染图像
# 如果达到终止条件,则重置环境
if terminated or truncated:
observation, info = env.reset()
# 关闭环境
env.close()
该文件演示了如何使用 gym.make 创建 PushT 环境,如何使用 env.reset() 重置环境,以及如何通过 env.step() 执行动作并获取反馈。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件是 pyproject.toml,它使用 Poetry 来管理项目的依赖和配置。以下是 pyproject.toml 的内容介绍:
[tool.poetry]
name = "gym-pusht"
version = "0.1.5"
description = "A gymnasium environment for PushT"
authors = ["Your Name <you@example.com>"]
[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.10"
[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^6.2"
name: 项目的名称。version: 项目的版本号。description: 项目的简短描述。authors: 项目作者的列表。dependencies: 项目运行所需的依赖。dev-dependencies: 项目开发过程中所需的依赖,例如测试框架。
通过修改 pyproject.toml 文件,可以管理项目的依赖项和元数据。使用 Poetry 的 poetry install 命令可以安装这些依赖项。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.32 K
744
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134