KSim Gym 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

KSim Gym 是一个基于 K-Sim 的机器人强化学习环境，项目目录结构如下：

ksim-gym/
├── .github/              # GitHub 工作流文件
│   ├── workflows/
│   │   └── stable baseline/
├── .gitignore            # Git 忽略文件
├── .pre-commit-config.yaml # pre-commit 配置文件
├── LICENSE              # 开源协议文件
├── Makefile             # Makefile 文件
├── README.md            # 项目说明文件
├── convert.py           # 模型转换脚本
├── pyproject.toml       # Python 项目配置文件
├── requirements.txt     # 项目依赖文件
├── train.ipynb          # Jupyter 训练笔记本
├── train.py             # 训练脚本
└── assets/              # 额外资源目录

• .github/: 存放 GitHub 工作流的配置文件，用于自动化任务。
• .gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录，以避免将不必要的文件提交到仓库。
• .pre-commit-config.yaml: pre-commit 配置文件，用于在提交前自动执行一些任务，如清理代码。
• LICENSE: 开源协议文件，本项目采用 MIT 协议。
• Makefile: Makefile 文件，用于构建和运行项目。
• README.md: 项目说明文件，介绍了项目的相关信息和使用方法。
• convert.py: 模型转换脚本，用于将训练好的模型转换为可在真实机器人上部署的格式。
• pyproject.toml: Python 项目配置文件，定义了项目的元数据和依赖。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出了项目运行所需的第三方库。
• train.ipynb: Jupyter 训练笔记本，用于训练机器人控制器。
• train.py: 训练脚本，用于在命令行中训练机器人控制器。
• assets/: 额外资源目录，用于存放模型文件、视频等。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 train.py 脚本，该脚本用于在命令行中启动训练过程。以下是启动文件的简要介绍：

# train.py

import argparse
import sys

# 解析命令行参数
parser = argparse.ArgumentParser(description='Train a robot controller with reinforcement learning.')
# 添加参数
parser.add_argument('--max_steps', type=int, default=1000000, help='Number of training steps.')
# 解析参数
args = parser.parse_args()

# 执行训练
if __name__ == '__main__':
    # 省略具体的训练代码
    pass

通过运行 python train.py --help 命令，可以查看所有可用的命令行参数。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括 pyproject.toml 和 requirements.txt。

• pyproject.toml 文件定义了项目的元数据和依赖，例如：

[project]
name = "ksim-gym"
version = "0.1.0"
description = "Train and deploy your own humanoid robot controller in 700 lines of Python"
authors = ["Your Name <[e-mail]>"]
dependencies = [
    "jax",
    "jax[cuda12]"
]

• requirements.txt 文件列出了项目运行所需的第三方库，例如：

numpy
jax
jaxlib
optax
chex
gin-config
flax
dmc

通过运行 pip install -r requirements.txt 命令，可以安装所有依赖库。