PyTorch 加速器

LeRobot 支持多种硬件加速选项，用于训练和推理。

这些选项包括：

• CPU：CPU 执行所有计算，不使用专用加速器
• CUDA：使用 NVIDIA 和 AMD GPU 加速
• MPS：使用 Apple Silicon GPU 加速
• XPU：使用 Intel 集成和独立 GPU 加速

入门

要使用特定的加速器，应安装合适版本的 PyTorch。

对于 CPU、CUDA 和 MPS 后端，请遵循 PyTorch 安装页面上提供的说明。 对于 XPU 后端，请遵循 PyTorch 文档中的说明。

验证安装

安装后，可以通过运行以下命令验证加速器可用性：

import torch
print(torch.<backend_name>.is_available())  # <backend_name> 是 cuda、mps 或 xpu

如何运行训练或评估

要选择所需的加速器，在运行 lerobot-train 或 lerobot-eval 时使用 --policy.device 标志。例如，要在 Apple Silicon 上使用 MPS，请运行：

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

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

但是，在大多数情况下，会自动检测加速器的存在，可以从 CLI 命令中省略 policy.device 参数。