【亲测免费】 CALVIN 项目常见问题解决方案

CALVIN（Composing Actions from Language and Vision）是一个开源的模拟基准测试，用于学习长时距的语言条件任务。该项目的主要编程语言是 Python。

一、项目基础介绍

CALVIN旨在开发能够通过机上传感器和仅通过人类语言指定来解决许多机器人操纵任务的长时距智能体。CALVIN任务在序列长度、动作空间和语言方面比现有的视觉和语言任务数据集更复杂，并支持灵活指定传感器套件。

二、新手常见问题及解决步骤

问题1：如何安装项目环境？

问题描述：新手用户在安装CALVIN项目时可能会遇到依赖问题。

解决步骤：

1. 克隆项目仓库：

   git clone --recurse-submodules https://github.com/mees/calvin.git
   

2. 创建虚拟环境并激活：

   cd $CALVIN_ROOT
   conda create -n calvin_venv python=3.8
   conda activate calvin_venv
   

3. 安装依赖：

   sh install.sh
   

如果安装pyhash时出现问题，可能需要降级setuptools到低于58的版本。

问题2：如何下载数据集？

问题描述：新手用户在下载CALVIN数据集时可能不清楚具体命令。

解决步骤：

1. 切换到数据集目录：

   cd $CALVIN_ROOT/dataset
   

2. 根据需要下载数据集：

   sh download_data.sh D | ABC | ABCD | debug
   

   如果只想下载一个小的调试数据集，可以使用debug选项。

问题3：如何训练基线智能体？

问题描述：新手用户可能不知道如何开始训练项目中的基线模型。

解决步骤：

1. 切换到基线模型目录：

   cd $CALVIN_ROOT/calvin_models/calvin_agent
   

2. 开始训练：

   python training.py datamodule.root_data_dir=/path/to/dataset/ datamodule.datasets=vision_lang_shm
   

   其中，vision_lang_shm选项会在训练开始时将CALVIN数据集加载到共享内存中，加快数据加载速度。

通过上述步骤，新手用户可以更容易地开始使用CALVIN项目，并解决在初始阶段可能遇到的一些常见问题。