DeepMind Lab的推出时间为2016年,而且已经多年没有维护更新了,但是使用这个仿真环境的Reinforcement Learning的研究还在继续,这就导致很多researcher需要继续使用,但是又没有很好的办法来安装这个仿真环境,毕竟谁也不太想为了安装这个仿真环境而去把自己的Ubuntu22.04系统换成Ubuntu14.04或者Ubuntu16.04系统,因此如何在Ubuntu22.04...
https://github.com/deepmind/lab/blob/master/docs/users/python_api.md AI检测代码解析 import deepmind_lab import numpy as np # Create a new environment object. lab = deepmind_lab.Lab("demos/extra_entities", ['RGB_INTERLEAVED'], {'fps': '30', 'width': '80', 'height':...
源码位于https://github.com/deepmind/lab。 最好在Python 2.7环境下编译运行。比如用Anaconda创建Python 2.7环境并进入: conda create --name py27 python=2.7 source activate py27 然后按官方readme中的说明(https://github.com/deepmind/lab/blob/master/docs/build.md)安装。由于编译是基于bazel,所以需要先安装...
1. 从Mujoco 网站的下载页面下载Mujoco pro1.50。必须在安装dm_contect 之前安装mujoco pro,因为dm_contect 的安装脚本由mujoco 的头文件生成python ctypes绑定。默认情况下,dm_contect 假定mujo COZIP 归档文件被提取为~/.mujoCO/mjpro150。 2. 通过运行pip install git + git://github.com/deepmind/dm_control...
2. 安装dm_control的Python包:可以运行pip命令“pip install git + git://github.com/deepmind/dm_control.git”(随后将推出PyPI);或直接克隆本代码库并执行“pip install /path/to/dm_control/”命令。在安装时, dm_control在～/.mujoco/mjpro150/include路径下查找步骤1中的MuJoCo头文件,你也可以用headers-...
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昨天，DeepMind 发布了 Sonnet，一个在 TensorFlow 之上用于构建复杂神经网络的开源库。这是继 DeepMind Lab 后，这家谷歌旗下的公司的又一次开源举措。Sonnet 的开源意味着 DeepMind 构建的模型可以更轻松地与所有开发者共享。距 DeepMind 做出决定，在整个研究机构中使用 TensorFlow(TF) 已将近一年。事实证明这是一个...
Lua: 虽然不如前两者普及,但在DeepMind Lab中被用于实现代理环境的具体交互逻辑。 四、深入浏览官方文档 官方文档是学习任何开源项目的黄金资源,DeepMind Lab提供了详尽的官方文档来帮助开发者和研究人员理解其复杂性。文档通常包括安装指南、API参考、示例代码和教程等。
1)安装pysc2 首先,我们将安装pysc2库。你可以在终端上输入命令。(因为我们使用的是python3,所以你必须输入pip3) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip3 install pysc2 然后pysc2安装完毕。 2)Star & Fork pysc2-examples 接下来,打开右边的Github链接。https://github.com/chris-chris/...
LeapLab 迈向长上下文视频生成!NUS团队新作FAR同时实现短视频和长视频预测SOTA,代码已开源 本文由 NUS ShowLab 主导完成。第一作者顾宇超为新加坡国立大学 ShowLab@NUS 在读博士生,研究方向是视觉生成,在 CVPR、ICCV、NeurIPS 等国际顶级会议与期刊上发表多篇研究成果。第二作者毛维嘉为新加坡国立大学 ShowLab@NUS 二博...