LeRobot项目数据集加载问题分析与解决方案

问题背景

在使用LeRobot机器人学习项目时，部分用户遇到了无法从Hugging Face平台加载数据集的问题。具体表现为当执行可视化脚本或数据集加载脚本时，系统抛出连接错误，提示无法访问指定的数据集仓库。

错误现象

用户在尝试运行以下命令时遇到连接问题：

python lerobot/scripts/visualize_dataset.py --repo-id lerobot/pusht --episode-index 0

或

python example/1_load_lerobot_dataset.py

系统返回的错误信息为：

ConnectionError: Couldn't reach 'lerobot/pusht' on the Hub (ConnectionError)

问题原因分析

经过排查，这个问题主要出现在使用代理网络环境的用户中。由于网络连接限制或代理配置不当，导致无法正常访问Hugging Face的数据集仓库。特别是在某些网络环境下，直接访问可能会受到限制或出现连接超时。

解决方案

针对这一问题，LeRobot项目维护者提供了几种有效的解决方法：

方法一：使用代理配置

对于使用代理网络的用户，可以通过在代码中明确指定代理配置来解决连接问题：

from datasets import DownloadConfig, load_dataset
from lerobot.common.datasets import video_utils

# 替换<your proxies>为实际的代理地址
download_config = DownloadConfig(
    proxies={"https": "<your proxies>"}, 
    force_download=True
)
dataset = load_dataset("lerobot/pusht", split="train", download_config=download_config)

方法二：使用镜像源

对于无法直接访问Hugging Face官方源的用户，可以考虑使用镜像源服务。通过配置镜像源地址，可以绕过直接连接的限制：

1. 设置环境变量使用镜像源
2. 或者在代码中指定镜像源地址

方法三：手动下载数据集

如果上述方法均不可行，用户还可以选择手动下载数据集：

1. 从Hugging Face平台手动下载PushT数据集
2. 将数据集文件放置在本地指定目录
3. 修改代码指向本地数据集路径

最佳实践建议

1. 网络环境检查：在使用LeRobot项目前，先确认网络环境是否能够正常访问Hugging Face平台
2. 代理配置：如果使用代理，确保代理配置正确且有效
3. 镜像源备用：了解可用的镜像源服务，作为备用方案
4. 错误处理：在代码中添加适当的错误处理和重试机制，提高鲁棒性

总结

LeRobot项目的数据集加载问题主要源于网络连接限制，通过合理的代理配置或使用镜像源可以有效解决。项目维护团队将持续关注此类问题，并在未来版本中提供更完善的网络连接处理机制，提升用户体验。