Legged_gym安装 jwnchn 2 人赞同了该文章 ### Installation ### 1. Create a new python virtual env with python 3.6, 3.7 or 3.8 (3.8 recommended) 使用conda创建虚拟环境的命令格式为: conda create -n env_name python=3.8 这表示创建python版本为3.8、名字为env_name的虚拟环境。 创建后,env_name...
2. 安装legged gym 2.1. 安装pytorch和cuda: ★★【强烈建议自行安装自己的显卡对应的版本】★★ ①先安装cuda,自行寻找详细的相关教程 ②安装cuda对应版本的torch: (参考:报错:RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device) 去pytorch官网下载与安装cuda版本最接近的pytor...
cd legged_gym && pip install -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --no-cache-dir 安装时发现很慢,可用清华源 -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。因为服务器多人使用,df -h 发现空间不够了,但又没法删东西,可用 --no-cache-dir,会直接安装torch,而不把缓存放在 /home...
cd rsl_rl git checkout v1.0.2pip install -e .# 安装legged_gymcd .. git clone https://github.com/leggedrobotics/legged_gym.git# cd legged_gym && pip install -e . # 不推荐# 推荐:在play.py和train.py前面加自己的路径importsys sys.path.append("/home/zdq/桌面/legged_gym工程/legged_gy...
【HumanoidGym】关于Humanoid Gym或者Legged_gym如何存储.pt 存储模型文件及大小 1 前言 我很好奇,训练出来的模型到底是个啥? 今天直接来一探究竟。 2 正文 2.1 其实存的是网络的参数、偏置bias等: 每隔一段时间存储一次: 这是存储的信息: 好了,问题解决了。
【Isaac Gym】四足&双足-强化学习训练效果 倔强小R 4:08:21 【强化学习】NVIDIA Isaac Gym C的冒险岛 07:32 【强化学习】如何创建一个自己的Gym环境并上传 RobotZhu 08:02 【开源】宇树Go2强化学习部署Demo - walk-these-ways-go2 舟舟不皱眉头 ...
legged_gym/legged_gym/envs/anymal_c/mixed_terrains/anymal_c_rough_config.py num_envs = 4096 # 同时仿真robot个数 num_actions = 12 # 12个关节控制角度(放大2倍) default_joint_angles = { # = target angles [rad] when action = 0.0 ...
比例在cfg类里面改,地形的话,isaacgym安装文件夹里面的terrain.py还有很多其他的地形可以直接用,当然你也可以自己写。 我们这里还需要明确一个问题,最后这些函数修改的都是height_field_raw这个变量。 这里再提一下self.add_terrain_to_map(terrain, i, j)是干嘛的: def add_terrain_to_map(self, terrain, ...
验证isaacgym+leggedgym+rsl_rl的配置成功,效果如下, 另外,在执行train.py的过程中,可能会报两个error:1、tensorboard未安装,使用pip install一下即可。2、setuptool的版本太高,需要降低版本,随机应变即可。 以上即为Nvidia-Isaacgym+ETH-leggedgym配置的简要总结,另外关于此环境如何在个性化的模型下使用,会再后续的...
play时自动打开Issac Gym的渲染界面,如果运行设备没有显示器,可以通过添加--web参数,它将转发一个端口与vscode连接,需要安装VScode插件Live Preview vscode。 可以在train同时play查看训练效果 ,但是得有足够的显存。 设置--resume和--resumeid参数可以从之前训练好的模型重新开始训练,例如:--resume --resumeid xxx-...