imitation-learning

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Autonomous driving: Tensorflow implementation of the paper "End-to-end Driving via Conditional Imitation Learning"

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최종 버전 다운로드 (.zip)

- .gitkeep
- short_5s_teaser.gif
- - __init__.py
  - settings.py
- - __init__.py
  - conditional_il_model.py
  - imitation_learning_network.py
- - __init__.py
  - rviz_carla_default.png
  - test_imitation_learning.py
- .flake8
- __init__.py
- config-preprocess-debug.yaml
- config-preprocess-production.yaml
- config-train-debug.yaml
- config-train-production.yaml
- constants.py
- evaluation.py
- input_fn.py
- preprocessor.py
- pytest.ini
- trainer.py
.dockerignore
.gitignore
.travis.yml
Dockerfile
LICENSE
README.md
requirements.txt

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기

git clone https://github.com/merantix/imitation-learning

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd imitation-learning

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. Docker

쉬움 추천

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.

docker build --build-arg base_image=tensorflow/tensorflow:1.12.0-gpu -t imit-learn .

Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.

DOCKER_BASH_HISTORY="$(pwd)/data/docker.bash_history"

이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.

docker run -it --rm --name imit_learn \

빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.

✅ 터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

3. Python

쉬움

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).

pip install -r requirements.txt

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

python <실행할 파일명>.py # README에서 정확한 실행 파일명을 확인하세요

파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.