1 训练常用指令

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官方和外部项目训练常用指令笔记

1. 说明

下面整理的是在 Isaac Lab 官方项目和你自己的外部项目中，最常用的一些指令，包括：

随机策略运行
正式训练
回放
回放并录制视频
查看训练曲线
查看显卡使用率
查找模型文件

为了避免混淆，下面分成两部分：

官方 Isaac Lab 项目常用指令
你自己的外部项目 ur10e_ocs_2 常用指令

2. 进入对应根目录并且激活虚拟环境

2.1 官方 Isaac Lab 项目

先进入 Isaac Lab 根目录：

cd /home/isst/IsaacLab

2.2 外部项目 `ur10e_ocs_2`

先进入外部项目目录：

cd /home/isst/Action/04lab_example/ur10e_ocs_2

2.3 激活 Isaac Lab 虚拟环境

先进入项目根目录：

conda activate env_isaaclab

3. 随机策略运行

3.1 官方 Isaac Lab 项目

运行官方 UR10 Reach 任务的随机策略：

./isaaclab.sh -p scripts/random_agent.py --task Isaac-Reach-UR10-v0 --num_envs 64

3.2 外部项目 `ur10e_ocs_2`

运行外部项目的随机策略：

python scripts/random_agent.py --task Template-Ur10e-Ocs-2-v0 --num_envs 64

4. 正式训练

4.1 官方 Isaac Lab 项目

普通训练：

./isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/skrl/train.py --task Isaac-Reach-UR10-v0 --num_envs 64

无头训练（推荐）：

./isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/skrl/train.py --task Isaac-Reach-UR10-v0 --num_envs 256 --headless

更大并行环境数训练：

./isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/skrl/train.py --task Isaac-Reach-UR10-v0 --num_envs 1024 --headless

4.2 外部项目 `ur10e_ocs_2`

普通训练：

python scripts/skrl/train.py --task Template-Ur10e-Ocs-2-v0 --num_envs 64

无头训练：

python scripts/skrl/train.py --task Template-Ur10e-Ocs-2-v0 --num_envs 256 --headless

更大并行环境数训练：

python scripts/skrl/train.py --task Template-Ur10e-Ocs-2-v0 --num_envs 1024 --headless

5. 查看回放

5.1 官方 Isaac Lab 项目

先查找训练好的模型：

find logs/skrl -name "best_agent.pt"

回放官方 UR10 任务：

./isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/skrl/play.py --task Isaac-Reach-UR10-Play-v0 --num_envs 1 --checkpoint 你的best_agent.pt路径

5.2 外部项目 `ur10e_ocs_2`

先查找训练好的模型：

find logs/skrl -name "best_agent.pt"

回放外部项目任务：

python scripts/skrl/play.py --task Template-Ur10e-Ocs-2-v0 --num_envs 1 --checkpoint 你的best_agent.pt路径

6. 查看回放并录制视频

先确保安装了 ffmpeg：

sudo apt update
sudo apt install ffmpeg

6.1 官方 Isaac Lab 项目

先查找训练好的模型：

find logs/skrl -name "best_agent.pt"

回放并录制视频：

./isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/skrl/play.py --task Isaac-Reach-UR10-Play-v0 --num_envs 1 --checkpoint 你的best_agent.pt路径 --enable_cameras --video --video_length 600

录制完成后查找视频：

find logs -type f \( -name "*.mp4" -o -name "*.gif" \)

6.2 外部项目 `ur10e_ocs_2`

先查找训练好的模型：

find logs/skrl -name "best_agent.pt"

回放并录制视频：

python scripts/skrl/play.py --task Template-Ur10e-Ocs-2-v0 --num_envs 1 --checkpoint 你的best_agent.pt路径 --enable_cameras --video --video_length 600

录制完成后查找视频：

find logs -type f \( -name "*.mp4" -o -name "*.gif" \)

7. 查看训练曲线

7.1 官方 Isaac Lab 项目和外部项目一样

启动 TensorBoard：

tensorboard --logdir logs/skrl

浏览器打开：

http://localhost:6006

8. 查看显卡使用率

在任意目录都可以执行。

实时查看显卡状态：

watch -n 1 nvidia-smi

查看 GPU 利用率、已用显存、总显存：

nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,memory.used,memory.total --format=csv -l 1

9. 查看任务名称

9.1 官方 Isaac Lab 项目

查看所有任务名称：

./isaaclab.sh -p -c "import gymnasium as gym; import isaaclab_tasks; print(sorted(gym.registry.keys()))"

只查看和 UR10、Reach 相关的任务名称：

./isaaclab.sh -p -c "import gymnasium as gym; import isaaclab_tasks; print([k for k in sorted(gym.registry.keys()) if 'UR10' in k or 'Reach' in k])"

9.2 外部项目 `ur10e_ocs_2`

如果你的外部项目已经正确安装并能被当前环境识别，也可以类似查看。
不过通常你自己的任务名已经固定为：

Template-Ur10e-Ocs-2-v0

如果只是日常使用，直接记住这个任务名即可。

10. 查看模型文件

10.1 官方 Isaac Lab 项目

查找最优模型：

find logs/skrl -name "best_agent.pt"

查找所有模型文件：

find logs/skrl -name "*.pt"

10.2 外部项目 `ur10e_ocs_2`

查找最优模型：

find logs/skrl -name "best_agent.pt"

查找所有模型文件：

find logs/skrl -name "*.pt"