深度学习-MTR数据准备与训练

1、def create_infos_from_protos(raw_data_path, output_path, num_workers=1):

num_workers从16改成1

2、MTR的数据准备用的是scenario里的数据,不是tf_example里的

3、数据用motion1.1

4、motion数据格式:https://zhuanlan.zhihu.com/p/419147352
https://blog.csdn.net/weixin_50232758/article/details/132260047

一个tfrecord中包含大概500个scenario,scenario是一帧数据

5、由于tensorflow与torch中的typing-extensions 版本无法统一,所以数据集准备与训练分别建立两个虚拟环境进行

构建数据集准备的虚拟环境:

python 复制代码
conda create --name waymo_data_preparation python=3.8
pip install waymo-open-dataset-tf-2-12-0==1.6.4

MTR训练验证环境构建:

相关推荐
沐籽李13 小时前
Roche 团队如何设计酸性 pH 激活的 anti-CD3 抗体
人工智能·aidd·抗体设计·ph敏感抗体
aaaa9547266513 小时前
2026最新5款AI编程工具平替实测合集|Claude Code低成本迭代深度对比
人工智能·microsoft
Larcher14 小时前
从零实现 RAG 语义搜索——让 AI 听懂你的"弦外之音"
人工智能
Larcher14 小时前
从零搭建文件读取 MCP 服务——让 AI 拥有读文件的能力
人工智能
西瓜橙14 小时前
别再让 AI 一把梭:我用 Loop Engineering 把 AI编程 拽进可验证闭环
人工智能
艾莉丝努力练剑14 小时前
OpenCode AI 编程:Ubuntu 24.04 环境安装与使用指南
linux·服务器·网络·人工智能·tcp/ip·ubuntu
华山令狐虫14 小时前
DBAPI AI 写 SQL:支持动态 SQL 与参数占位符,自然语言一键生成
数据库·人工智能·sql·dbapi
一次旅行14 小时前
DeepSeek-V4 原厂直供模型即将登陆腾讯云!峰谷定价详解 + 实战调用指南
人工智能·腾讯云·ai编程
阿里云大数据AI技术14 小时前
DataWorks Data Agent的演进与工程化实践
人工智能·agent
HERR_QQ14 小时前
强化学习的数学原理 学习笔记
人工智能·笔记·学习·自动驾驶