babyai
1.0.0
جميع بيئات Babyai هي الآن جزء من مكتبة Minigrid. لا يتم الحفاظ على هذا المستودع بنشاط.
يمكن إجراء تدريب وكلاء RL على بيئات Minigrid (و Babyai) باستخدام هذا المستودع.
لا يزال هذا المستودع يحتوي على البرامج النصية التي ، إذا تم تكييفها مع مكتبة Minigrid ، يمكن استخدامها إلى:
Babyai هي منصة تستخدم لدراسة كفاءة عينة لاكتساب اللغة الأسس ، التي تم إنشاؤها في ميلا.
يتم تحديث الفرع الرئيسي لهذا المستودع بشكل متكرر. إذا كنت تتطلع إلى تكرار نتائج خط الأساس أو المقارنة ، فإننا نوصيك باستخدام فرع Babyai 1.1 واستشهد كلاهما:
@misc{hui2020babyai,
title={BabyAI 1.1},
author={David Yu-Tung Hui and Maxime Chevalier-Boisvert and Dzmitry Bahdanau and Yoshua Bengio},
year={2020},
eprint={2007.12770},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.AI}
}
وورقة ICLR19 ، والتي تفصل نتائج الأساس التجريبية و Babyai 1.0. رمز المصدر الخاص به موجود في فرع ICLR19:
@inproceedings{
babyai_iclr19,
title={Baby{AI}: First Steps Towards Grounded Language Learning With a Human In the Loop},
author={Maxime Chevalier-Boisvert and Dzmitry Bahdanau and Salem Lahlou and Lucas Willems and Chitwan Saharia and Thien Huu Nguyen and Yoshua Bengio},
booktitle={International Conference on Learning Representations},
year={2019},
url={https://openreview.net/forum?id=rJeXCo0cYX},
}
يغطي هذا ReadMe تعليمات للتثبيت واستكشاف الأخطاء وإصلاحها. التعليمات الأخرى هي:
إذا كنت تستخدم كوندا ، فيمكنك إنشاء بيئة babyai مع جميع التبعيات عن طريق التشغيل:
git clone https://github.com/mila-iqia/babyai.git
cd babyai
conda env create -f environment.yaml
source activate babyai
بعد ذلك ، قم بتنفيذ الأوامر التالية لإعداد البيئة.
cd ..
git clone https://github.com/maximecb/gym-minigrid.git
cd gym-minigrid
pip install --editable .
يقوم الأمر الأخير بتثبيت المستودع في الوضع القابل للتحرير. العودة إلى مستودع babyai وتثبيت ذلك في الوضع القابل للتحرير أيضًا.
cd ../babyai
pip install --editable .
أخيرًا ، اتبع هذه التعليمات
متطلبات:
قم أولاً بتثبيت Pytorch على النظام الأساسي الخاص بك.
ثم ، استنساخ هذا المستودع وتثبيت التبعيات الأخرى مع pip3 :
git clone https://github.com/mila-iqia/babyai.git
cd babyai
pip3 install --editable .
أخيرًا ، اتبع هذه التعليمات
أضف هذا الخط إلى .bashrc (Linux) ، أو .bash_profile (mac).
export BABYAI_STORAGE='/<PATH>/<TO>/<BABYAI>/<REPOSITORY>/<PARENT>'
Where /<PATH>/<TO>/<BABYAI>/<REPOSITORY>/<PARENT> هو المجلد الذي كتبت فيه git clone https://github.com/mila-iqia/babyai.git سابقًا.
سيتم إنتاج النماذج والسجلات والعروض التوضيحية في هذا الدليل ، في models المجلدات logs والعروض demos على التوالي.
يمكن تنزيلها هنا
تأكد من أن الملف الذي تم تنزيله يحتوي على اختبارات MD5 التالية (تم الحصول عليها عبر md5sum ): 1df202ef2bbf2de768633059ed8db64c
قبل الاستخراج:
gunzip -c copydemos.tar.gz | tar xvf -
استخدام بنية pixels لا يعمل مع التعلم المقلد ، لأنه لم يتم إنشاء المظاهرات لاستخدام وحدات البكسل.
إذا قمت بتجهيز رسائل خطأ تتعلق بـ Openai Gym ، فقد يكون إصدار تلك المكتبات التي قمت بتثبيتها غير متوافقة. يمكنك تجربة ترقية مكتبات محددة باستخدام PIP3 ، على سبيل المثال: pip3 install --upgrade gym . إذا استمرت المشكلة ، فيرجى فتح مشكلة على هذا المستودع ولصق رسالة خطأ كاملة ، إلى جانب بعض المعلومات حول النظام الأساسي الخاص بك (هل تقوم بتشغيل Windows و Mac و Linux؟ هل تقوم بتشغيل هذا على جهاز Mila؟).
يرجى ملاحظة أن تنسيق المراقبة الافتراضي هو عرض يمكن ملاحظته جزئيًا للبيئة باستخدام ترميز مضغوط ، مع 3 قيم إدخال لكل خلية شبكة مرئية ، إجمالي قيم 7 × 7 × 3. هذه القيم ليست وحدات البكسل . إذا كنت ترغب في الحصول على مجموعة من وحدات البكسل RGB كملاحظات بدلاً من ذلك ، فاستخدم RGBImgPartialObsWrapper . يمكنك استخدامه على النحو التالي:
import babyai
from gym_minigrid.wrappers import *
env = gym.make('BabyAI-GoToRedBall-v0')
env = RGBImgPartialObsWrapper(env)
يمكن العثور على هذا الغلاف ، وكذلك الأغلفة الأخرى لتغيير تنسيق المراقبة هنا.
