LeRobot documentation
Môi trường
Môi trường
Môi trường mô phỏng được cấu hình thông qua EnvConfig và được xây dựng bởi make_env. Mỗi lớp con khai báo gym_kwargs của nó và cách xây dựng các môi trường vectorised.
Xem Môi trường từ Hub để sử dụng các môi trường đã được công bố và Thêm một Benchmark mới để đóng góp một benchmark.
EnvConfig
lớp lerobot.envs.EnvConfig
< source >( task: str | None = Nonefps: int = 30features: dict[str, PolicyFeature] = <factory>features_map: dict[str, str] = <factory>max_parallel_tasks: int = 1disable_env_checker: bool = True )
Tạo {suite: {task_id: VectorEnv}}.
Mặc định: môi trường tác vụ đơn qua gym.make(). Các benchmark đa tác vụ ghi đè lên cấu hình này. AsyncVectorEnv là mặc định khi n_envs > 1; tự động hạ xuống Sync khi n_envs=1.
Trả về (preprocessor, postprocessor) cho env này. Mặc định: identity.
make_env
lerobot.envs.make_env
< source >( cfg: EnvConfig | strn_envs: int = 1use_async_envs: bool = Falsehub_cache_dir: str | None = Nonetrust_remote_code: bool = False ) → dict[str, dict[int, gym.vector.VectorEnv]]
Tham số
- cfg (EnvConfig | str) — Một đối tượng
EnvConfigmô tả môi trường cần xây dựng cục bộ, hoặc một định danh kho trên Hugging Face Hub (ví dụ"username/repo"). Trong trường hợp sau, kho phải bao gồm một tệp Python (thường làenv.py). - n_envs (int, tùy chọn) — Số lượng môi trường song song hóa cần trả về. Mặc định là 1.
- use_async_envs (bool, tùy chọn) — Xác định việc trả về AsyncVectorEnv hay SyncVectorEnv. Mặc định là False.
- hub_cache_dir (str | None) — Đường dẫn cache tùy chọn cho các tệp hub đã tải xuống.
- trust_remote_code (bool) — Cho phép rõ ràng để thực thi mã từ xa từ Hub.
Mặc định là False — phải đặt thành True để import/thực thi
env.pycủa hub.
Trả về
dict[str, dict[int, gym.vector.VectorEnv]]
Một ánh xạ từ tên bộ bài tập (suite) sang các môi trường vector hóa có chỉ số.
- Đối với các bộ chuẩn đánh giá đa nhiệm (ví dụ: LIBERO): một mục cho mỗi bộ (suite), và một vec env cho mỗi task_id.
- Đối với môi trường đơn nhiệm: một mục bộ (cfg.type) duy nhất với task_id=0.
Gây ra
ValueError hoặc ModuleNotFoundError
ValueError— nếu n_envs < 1ModuleNotFoundError— Nếu gói env được yêu cầu chưa được cài đặt
Tạo một môi trường vector gym theo cấu hình hoặc tham chiếu Hub.