Tiny Differentiable Simulator 使用教程
2024-09-27 18:38:56作者:尤辰城Agatha
1. 项目的目录结构及介绍
Tiny Differentiable Simulator 是一个轻量级的可微分物理模拟库,采用 C++ 和 CUDA 编写,具有零依赖性。以下是项目的目录结构及其介绍:
tiny-differentiable-simulator/
├── CMakeLists.txt
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── MANIFEST.in
├── README.md
├── build_libs_unix.sh
├── build_libs_windows.bat
├── clang-format
├── examples/
├── python/
├── register_dylibs.sh
├── setup.py
├── src/
│ ├── visualizer/
│ └── ...
├── test/
└── third_party/
目录结构介绍
- CMakeLists.txt: 项目的 CMake 构建文件,用于配置和构建项目。
- CONTRIBUTING.md: 贡献指南,包含如何为项目贡献代码的说明。
- LICENSE: 项目的开源许可证文件,采用 Apache-2.0 许可证。
- MANIFEST.in: Python 包的清单文件,用于指定打包时包含的文件。
- README.md: 项目的介绍文档,包含项目的基本信息、使用方法和示例。
- build_libs_unix.sh: 用于在 Unix 系统上构建库的脚本。
- build_libs_windows.bat: 用于在 Windows 系统上构建库的批处理文件。
- clang-format: 代码格式化配置文件,用于保持代码风格一致。
- examples/: 包含项目的示例代码,展示了如何使用 Tiny Differentiable Simulator。
- python/: 包含 Python 接口和相关脚本。
- register_dylibs.sh: 用于注册动态库的脚本。
- setup.py: Python 包的安装脚本,用于安装 Python 接口。
- src/: 项目的核心源代码,包含物理模拟的实现和可视化工具。
- test/: 包含项目的单元测试代码,用于验证库的正确性。
- third_party/: 包含第三方依赖库,用于支持项目的某些功能。
2. 项目的启动文件介绍
Tiny Differentiable Simulator 的启动文件主要是 examples/ 目录下的示例代码。以下是一些关键的启动文件及其介绍:
示例代码
- examples/example_forward_dynamics.cpp: 展示了如何使用前向动力学进行物理模拟。
- examples/example_inverse_dynamics.cpp: 展示了如何使用逆向动力学进行物理模拟。
- examples/example_meshcat_visualization.cpp: 展示了如何使用 MeshCat 进行可视化。
启动步骤
-
克隆项目:
git clone https://github.com/erwincoumans/tiny-differentiable-simulator.git cd tiny-differentiable-simulator -
构建项目:
- 在 Unix 系统上:
mkdir build cd build cmake .. make -j - 在 Windows 系统上:
mkdir build cd build cmake .. cmake --build . --config Release
- 在 Unix 系统上:
-
运行示例:
./examples/example_forward_dynamics
3. 项目的配置文件介绍
Tiny Differentiable Simulator 的配置文件主要包括 CMakeLists.txt 和 setup.py。以下是这些配置文件的介绍:
CMakeLists.txt
CMakeLists.txt 是项目的 CMake 构建配置文件,用于配置和构建项目。它定义了项目的源文件、依赖项、编译选项等。
setup.py
setup.py 是 Python 包的安装脚本,用于安装 Python 接口。它定义了 Python 包的元数据、依赖项和安装步骤。
配置步骤
-
修改 CMakeLists.txt:
- 可以根据需要修改编译选项、添加或删除源文件等。
-
安装 Python 接口:
python setup.py install
通过以上步骤,您可以成功构建和配置 Tiny Differentiable Simulator,并运行示例代码进行物理模拟。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0195
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0124
MiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlashMiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlash 是驱动 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 的底层模型: FP4 量化骨干网络:对 MoE 专家采用 MXFP4 量化,同时保持模型其他部分的更高精度,在几乎无损质量的前提下,显著减小模型体积并降低内存带宽压力。 BF16 DFlash 草稿生成器:用于块扩散推测解码,每次前向传播可生成一整个块的 tokens,并让骨干网络一步完成验证。 两者协同作用,既降低了每参数的位宽,又减少了骨干网络前向传播的次数,而这两者正是万亿参数模型解码过程中的两大主要成本来源。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
AstrBot✨ 易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架 ✨ 平台支持 QQ、QQ频道、Telegram、微信、企微、飞书 | OpenAI、DeepSeek、Gemini、硅基流动、月之暗面、Ollama、OneAPI、Dify 等。附带 WebUI。Python05
handy-ollama动手学Ollama,CPU玩转大模型部署,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/Jupyter Notebook07
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
766
5 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
857
1.94 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
685
1.35 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
721
892
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
457
446
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++
1.08 K
1.11 K
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.01 K
262
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Python
1 K
619
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
2.99 K
637
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
152
254