企业网站运维,wordpress企业单页模板,九江市建筑公司,网站seo注意事项该文件是 Habitat-Lab#xff08;Facebook Research 开发的 Embodied AI 模拟框架#xff09;的核心配置文档#xff0c;详细定义了 Habitat 配置系统#xff08;基于 OmegaConf#xff09;中所有可配置参数的层级结构、默认值、取值范围及功能说明。以下内容严格按文件结…该文件是 Habitat-LabFacebook Research 开发的 Embodied AI 模拟框架的核心配置文档详细定义了 Habitat 配置系统基于 OmegaConf中所有可配置参数的层级结构、默认值、取值范围及功能说明。以下内容严格按文件结构展开覆盖所有细节包括顶级键Top-Level Keys、嵌套子键Nested Keys、条件依赖Conditional Dependencies、默认值、取值范围及实际用例。 1. 文档概述
目的提供 Habitat 配置系统的完整参考用于定义任务Task、环境Environment、模拟器Simulator、训练器Trainer等模块的参数。配置格式YAML 文件通过 BASE_TASK_CONFIG_PATH 继承基础配置并支持动态覆盖。关键特性 层级化结构配置键按功能模块分层如 SIMULATOR.AGENT_0.SENSORS。条件依赖某些键仅在特定父键启用时有效如 DEPTH_SENSOR 仅在 SENSORS 包含 DepthSensor 时生效。默认值所有键均提供默认值但部分关键键如 BASE_TASK_CONFIG_PATH必须显式指定。 2. 顶级配置键Top-Level Keys
2.1 BASE_TASK_CONFIG_PATH
描述指定基础任务配置文件的路径作为当前配置的起点。默认值configs/tasks/pointnav.yaml必需性必须提供无默认值时会报错。取值范围 预定义任务配置pointnav.yaml点目标导航、objectnav.yaml目标导向导航、rearrange.yaml物体重排。自定义路径需指向有效的 YAML 配置文件如 my_config.yaml。 示例BASE_TASK_CONFIG_PATH: configs/tasks/objectnav.yaml2.2 TRAINER
定义训练流程的核心参数。
2.2.1 TRAINER.NUM_UPDATES
描述训练过程中总更新次数每个更新对应一个批次的梯度更新。默认值10000取值范围正整数0。依赖需与 TRAINER.LOG_INTERVAL 和 TRAINER.CHECKPOINT_INTERVAL 协调。
2.2.2 TRAINER.LOG_INTERVAL
描述每多少次更新记录一次日志控制控制台输出频率。默认值10取值范围正整数0。
2.2.3 TRAINER.CHECKPOINT_INTERVAL
描述每多少次更新保存一次模型检查点。默认值50取值范围正整数0。
2.2.4 TRAINER.BATCH_SIZE
描述每个训练批次的样本数。默认值2取值范围正整数0。硬件依赖受 GPU 内存限制增大需更高显存。
2.2.5 TRAINER.LR
描述优化器的学习率。默认值0.001取值范围浮点数0。典型值1e-4小规模任务、5e-3大规模预训练。
2.2.6 TRAINER.OPTIMIZER
描述优化器类型。默认值ADAM取值范围ADAM, SGD, ADAMW。扩展配置 若使用 SGD需额外指定 TRAINER.MOMENTUM默认 0.9。
2.2.7 TRAINER.USE_SYNC_BATCH_NORM
描述是否在分布式训练中使用同步批归一化。默认值False取值范围True, False。依赖仅在多 GPU 训练时生效。 2.3 TASK
定义智能体需完成的任务类型及评估指标。
2.3.1 TASK.TYPE
描述任务类型标识符。默认值Nav-v0导航任务取值范围 Nav-v0通用导航任务。PointNav-v1点目标导航目标位置为 (x, y, z) 坐标。ObjectNav-v1目标导向导航目标为语义对象类别。Rearrange-v0物体重排任务如移动物体到指定位置。
2.3.2 TASK.SUCCESS_DISTANCE
描述判定任务成功的最大允许距离单位米。默认值0.2取值范围浮点数0。任务依赖仅 PointNav 和 ObjectNav 有效。
2.3.3 TASK.MEASUREMENTS
描述任务评估指标列表。默认值[distance_to_goal, success, spl]取值范围 distance_to_goal智能体到目标的欧氏距离。success是否在 SUCCESS_DISTANCE 内到达目标二值指标。spl标准化路径长度Success weighted by Path Length。top_down_map生成自上而下的轨迹地图需额外渲染。collisions记录碰撞次数依赖 ENVIRONMENT.ENABLE_COLLISION。
2.3.4 TASK.SENSORS
描述任务依赖的传感器列表注意实际传感器配置在 SIMULATOR.AGENT_0.SENSORS 中定义。默认值[]空列表取值范围传感器类名如 RgbSensor, DepthSensor。关键点此处仅声明传感器类型具体参数需在 SIMULATOR 中配置。 2.4 ENVIRONMENT
定义环境运行时的行为约束。
2.4.1 ENVIRONMENT.MAX_EPISODES
描述单次实验的最大 episode 数。默认值-1无限取值范围整数-1 表示无限0 为有限值。
2.4.2 ENVIRONMENT.MAX_EPISODE_SECONDS
描述单个 episode 的最大运行时间秒。默认值300取值范围正整数0。
2.4.3 ENVIRONMENT.MAX_EPISODE_STEPS
描述单个 episode 的最大步数。默认值500取值范围正整数0。
2.4.4 ENVIRONMENT.ENABLE_COLLISION
描述是否启用碰撞检测。默认值True取值范围True, False。依赖若启用TASK.MEASUREMENTS 中的 collisions 才会记录数据。 2.5 SIMULATOR
定义模拟器及智能体的传感器、场景等参数。
2.5.1 SIMULATOR.SCENE
描述加载的 3D 场景文件路径。默认值data/scene_datasets/habitat-test-scenes/van-gogh-room.glb取值范围有效的 .glb 或 .basis 场景文件路径。依赖需与 DATASET.CONTENT_SCENES 匹配。
2.5.2 SIMULATOR.AGENT_0
智能体 0 的配置支持多智能体但默认仅 AGENT_0。
2.5.2.1 SIMULATOR.AGENT_0.SENSORS
描述智能体搭载的传感器列表。默认值[RgbSensor]取值范围 RgbSensorRGB 相机。DepthSensor深度相机。SemanticSensor语义分割相机需场景含语义标注。EquirectangularSensor等距长方体投影传感器全景相机。
2.5.2.2 SIMULATOR.AGENT_0.HEIGHT WIDTH
描述传感器输出图像的高度和宽度像素。默认值HEIGHT224, WIDTH224取值范围正整数0。约束若启用 SemanticSensor需确保场景有对应分辨率的语义标注。
2.5.2.3 SIMULATOR.AGENT_0.ROTATION
描述智能体初始朝向四元数 [x, y, z, w]。默认值[0, 0, 0, 1]朝向正前方取值范围有效四元数。
2.5.3 SIMULATOR.HABITAT_SIM_V0
Habitat-Sim 的底层参数。
2.5.3.1 SIMULATOR.HABITAT_SIM_V0.GPU_DEVICE_ID
描述用于渲染的 GPU 设备 ID。默认值0取值范围非负整数需与系统 GPU 数量匹配。
2.5.3.2 SIMULATOR.HABITAT_SIM_V0.ALLOW_SLIDING
描述是否允许智能体在斜坡上滑动。默认值True取值范围True, False。 2.6 DATASET
定义数据集来源及划分。
2.6.1 DATASET.TYPE
描述数据集类型标识符。默认值PointNav-v1取值范围 PointNav-v1点目标导航数据集。ObjectNav-v1目标导向导航数据集。RearrangeDataset-v0物体重排数据集。
2.6.2 DATASET.SPLIT
描述数据集划分训练/验证/测试。默认值train取值范围train, val, test。
2.6.3 DATASET.CONTENT_SCENES
描述加载的场景列表。默认值[*]加载所有场景取值范围 [*]通配符加载全部。[scene_01, scene_02]指定场景列表。[]不加载任何场景需手动指定 SIMULATOR.SCENE。
2.6.4 DATASET.DATA_PATH
描述数据集文件的路径模板。默认值data/datasets/pointnav/habitat-test-scenes/v1/{split}/{split}.json.gz格式要求必须包含 {split} 占位符自动替换为 DATASET.SPLIT。 2.7 CHECKPOINT
检查点管理参数。
2.7.1 CHECKPOINT.CHECKPOINT_FOLDER
描述检查点保存目录。默认值data/checkpoints取值范围有效的文件系统路径。
2.7.2 CHECKPOINT.NUM_CHECKPOINTS
描述保留的检查点最大数量。默认值50取值范围正整数0。行为超出数量时自动删除最旧的检查点。 2.8 VIDEO_OPTION
视频记录配置。
2.8.1 VIDEO_OPTION
描述启用的视频记录选项。默认值[]空列表取值范围 disk保存视频到磁盘。tensorboard将视频写入 TensorBoard。wandb将视频上传至 Weights Biases。
2.8.2 VIDEO_DIR
描述视频保存目录。默认值data/videos依赖仅当 VIDEO_OPTION 包含 disk 时生效。 2.9 其他关键键
2.9.1 TORCH_GPU_ID
描述PyTorch 使用的 GPU ID。默认值0取值范围非负整数。与 SIMULATOR.HABITAT_SIM_V0.GPU_DEVICE_ID 区别 TORCH_GPU_ID控制神经网络计算的 GPU。SIMULATOR.HABITAT_SIM_V0.GPU_DEVICE_ID控制场景渲染的 GPU。推荐设置两者使用同一 GPU 以避免数据传输开销。
2.9.2 VERBOSE
描述是否启用详细日志输出。默认值False取值范围True, False。效果设为 True 时打印调试信息如传感器初始化细节。
2.9.3 EVAL_CKPT_PATH_DIR
描述评估时加载的检查点路径。默认值空字符串用例指定后跳过训练直接加载模型进行评估。示例EVAL_CKPT_PATH_DIR: data/checkpoints/experiment1/ckpt.100.pth3. 配置继承与覆盖机制
继承链BASE_TASK_CONFIG_PATH → 主配置文件 → 命令行覆盖。覆盖示例python run.py --exp-configconfig.yaml TASK.SUCCESS_DISTANCE0.1 TRAINER.BATCH_SIZE4条件覆盖仅当父键存在时子键覆盖才生效如 SIMULATOR.AGENT_0.SENSORS 必须先存在才能修改 HEIGHT。 4. 典型配置文件结构示例
BASE_TASK_CONFIG_PATH: configs/tasks/pointnav.yaml
TRAINER:NUM_UPDATES: 20000BATCH_SIZE: 4LR: 0.0003
TASK:SUCCESS_DISTANCE: 0.1MEASUREMENTS: [distance_to_goal, success, spl, top_down_map]
SIMULATOR:AGENT_0:SENSORS: [RgbSensor, DepthSensor]HEIGHT: 256WIDTH: 256HABITAT_SIM_V0:GPU_DEVICE_ID: 0
DATASET:SPLIT: val
VIDEO_OPTION: [disk, tensorboard]5. 注意事项与最佳实践
传感器一致性 若 TASK.SENSORS 包含 DepthSensor必须确保 SIMULATOR.AGENT_0.SENSORS 也包含 DepthSensor否则任务会失败。 内存优化 增大 TRAINER.BATCH_SIZE 时需同步调整 SIMULATOR.AGENT_0.HEIGHT/WIDTH 避免 OOM。 分布式训练 启用 TRAINER.USE_SYNC_BATCH_NORM 时需通过 torch.distributed 启动多进程训练。 调试技巧 设置 VERBOSE: True 并检查 SIMULATOR 初始化日志确认场景和传感器加载正确。 版本兼容性 配置键可能随 Habitat-Lab 版本变化需参考对应 Git 提交的文档本文件对应 main 分支最新提交。 6. 与 Habitat 生态的关联
Habitat-SimSIMULATOR 键直接调用 Habitat-Sim 的 C 后端。Habitat-BaselinesTRAINER 键与 habitat-baselines 的 RL 训练器深度集成。数据集格式DATASET.DATA_PATH 需匹配 Habitat Challenge 官方数据集结构。 7. 常见错误与解决方案
错误现象原因解决方案Scene file not foundSIMULATOR.SCENE 路径错误检查 DATASET.CONTENT_SCENES 和场景文件实际位置Sensor not registeredTASK.SENSORS 与 SIMULATOR.AGENT_0.SENSORS 不一致确保两者包含相同传感器类型CUDA out of memoryBATCH_SIZE 过大或图像分辨率过高降低 BATCH_SIZE 或 HEIGHT/WIDTHTask metric not computedTASK.MEASUREMENTS 缺失必要指标添加 distance_to_goal 等基础指标8. 扩展阅读建议
Habitat-Lab 官方教程examples/example.py 展示配置加载流程。OmegaConf 文档Habitat 配置系统的底层库OmegaConf GitHub。任务定制指南通过继承 habitat.core.embodied_task.EmbodiedTask 实现新任务。
此文档是 Habitat 配置系统的唯一权威参考覆盖所有可配置参数及其交互逻辑适用于从快速实验到大规模分布式训练的全场景需求。
