mobile aloha代码解析和复现
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发布时间：2024-10-24 17:21
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时间：2024-10-30 22:55
本文基于 mobile-aloha的开源代码复现工作，分为四大部分：下载与修改源代码、安装依赖、准备数据集、训练与评估。
首先，下载仓库源代码，链接为：github.com/MarkFzp/act-plus-plus。注意，源代码中存在一些小错误或说明不清，已做修改。可直接pull本仓库代码。
为简化步骤，使用requirements.txt文件通过pip安装依赖。部分代码错误已解决，可直接pull代码。
运行代码前，确认默认代码使用wandb进行日志记录和可视化。若希望自行可视化，修改wandb用户名和key，查看相关教程。默认代码使用wandb，自定义设置账号。
数据集分为实际采集和仿真两种。实际数据需下载解压，确保路径正确。仿真数据集通过特定脚本可视化，实际数据集则使用不同脚本处理。
训练过程包括数据准备、训练和评估。下载数据、执行训练脚本并选择适当任务。使用预设参数训练策略，记录训练过程。评估策略时，考虑策略表现和潜在改进。
算法实现细节解析中，mobile-aloha核心为ACT算法，模仿学习过程通过行为克隆、GAN、VAE等模型实现。VAE架构包含编码器、隐变量、解码器。编码器输出高斯分布，解码器预测动作序列。推理阶段隐变量设置为标准高斯分布。
文章结束处提及后续研究方向，包括泛化性、任务适应性和结合大模型等。对代码理解不清晰或有遗漏之处，欢迎指出。
