文件名称：deepracer-for-cloud：创建一个AWS DeepRacing培训环境，该环境可以部署在云中，也可以本地部署在Ubuntu Linux，Windows或Mac上
文件大小：70KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-23 19:42:01
Shell
DeepRacer-For-Cloud 提供使用Azure 或在Azure或AWS中的DeepRacer培训环境中启动和运行的快速简便方法。 介绍 DeepRacer-For-Cloud（DRfC）是Alex（ ）完成的工作的扩展，它再次包裹了Chris（ （ ））。 ）。 随着第二代Deepracer控制台的推出，该存储库已被拆分。 该存储库包含运行培训所需的脚本，但依赖Docker Hub提供预构建的Docker映像。 所有的内部构建功能都在存储库中。 主要特点 DRfC支持多种功能，以确保您可以专注于创建最佳模型： 方便使用的 基于不断更新的社区和容器，支持各种CPU和GPU设置。 广泛的脚本（ dr-* ）可以轻松进行培训。 检测您的AWS DeepRacer控制台模型; 允许将本地培训的模型上传到其中的任何一个。 模式 计时赛 避免对象 从头到尾 训练 每个Sa
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deepracer-for-cloud-master
----defaults()
--------hyperparameters.json(397B)
--------template-worker.env(694B)
--------model_metadata.json(630B)
--------model_metadata_sac.json(293B)
--------debug-reward_function.py(2KB)
--------dependencies.json(147B)
--------reward_function.py(1KB)
--------template-run.env(2KB)
--------template-system.env(571B)
----docker()
--------docker-compose-mount.yml(93B)
--------docker-compose-webviewer-swarm.yml(249B)
--------docker-compose-eval-swarm.yml(388B)
--------docker-compose-training-swarm.yml(400B)
--------docker-compose-endpoint.yml(165B)
--------docker-compose-cwlog.yml(457B)
--------docker-compose-eval.yml(979B)
--------docker-compose-robomaker-multi.yml(106B)
--------docker-compose-keys.yml(309B)
--------docker-compose-azure.yml(419B)
--------docker-compose-training.yml(2KB)
--------docker-compose-local-xorg.yml(267B)
--------docker-compose-webviewer.yml(293B)
--------docker-compose-local.yml(437B)
----utils()
--------Dockerfile.gpu-detect(276B)
--------start-local-browser.sh(2KB)
--------Dockerfile.sagemaker-gpu(87B)
--------cuda-check-tf.py(393B)
--------sample-createspot.sh(6KB)
--------start-xorg.sh(252B)
--------cuda-check.sh(290B)
--------setup-xorg.sh(626B)
----scripts()
--------upload()
--------evaluation()
--------training()
--------log-analysis()
--------viewer()
----README.md(3KB)
----docs()
--------opengl.md(2KB)
--------upload.md(3KB)
--------index.md(3KB)
--------windows.md(1KB)
--------multi_worker.md(2KB)
--------head-to-head.md(874B)
--------docker.md(3KB)
--------multi_run.md(922B)
--------multi_gpu.md(4KB)
--------installation.md(9KB)
--------_config.yml(161B)
--------reference.md(9KB)
----.gitignore(128B)
----bin()
--------init.sh(7KB)
--------prepare.sh(4KB)
--------scripts_wrapper.sh(8KB)
--------autorun.sh(1KB)
--------detect.sh(703B)
--------activate.sh(8KB)
--------runonce.sh(1KB)