PyTorch 加速器

LeRobot 為訓練和推論提供了多種硬體加速選項。

這些選項包括：

• CPU：由 CPU 執行所有運算，不使用專用加速器。
• CUDA：使用 NVIDIA 和 AMD GPU 進行加速。
• MPS：使用 Apple Silicon GPU 進行加速。
• XPU：使用 Intel 內顯與獨顯進行加速。

開始使用

若要使用特定的加速器，必須安裝適當版本的 PyTorch。

關於 CPU、CUDA 和 MPS 後端，請遵循 PyTorch 安裝頁面上提供的說明。對於 XPU 後端，請遵循 PyTorch 文件中的說明。

驗證安裝

安裝完成後，可透過執行以下指令來驗證加速器是否可用：

import torch
print(torch.<backend_name>.is_available())  # <backend_name> is cuda, mps, or xpu

如何執行訓練或評估

若要選擇所需的加速器，請在執行 lerobot-train 或 lerobot-eval 時使用 --policy.device 旗標。例如，要在 Apple Silicon 上使用 MPS，請執行：

lerobot-train
    --policy.device=mps ...

lerobot-eval \
    --policy.device=mps ...

然而，在大多數情況下，系統會自動偵測加速器，因此可以省略 CLI 指令中的 policy.device 參數。