Bledtorch是一个Pytho框架，可将Bleder无缝集成到PyTorch数据集，以便从人工视觉数据中进行深度学习。利用Eevee，一种新的基于物理的实时渲染器，实时合成图像和注释，从而避免在许多情况下停止模型训练。
功能总结数据流：实时将分布式Bleder渲染直接流式传输到PyTorch数据管道中。OpeAIGym支持：创建和运行远程控制的BlederGym来训练强化代理。下图显示了在为现实世界检测任务生成人工训练数据的上下文中使用的Bledtorch的基本概念。安装Bledtorch是由两个不同的子包：bedtorch.btt和bledtorch.btb组成。先决条件Bleder>=2.83/2.91(Pytho3.7)PyTorch>=1.50(Pytho3.7/3.8)运行Widows10和Liux克隆这个仓库gitcloehttps://github.com/cheid/pytorch-bleder.git确保Bleder可执行文件在你的环境中查找PATH。在Widows上，这可以通过setPATH=c:\\ProgramFiles\\BlederFoudatio\\Bleder2.91;%PATH%完整的Bleder设置至少打开一次Bleder，并完成初始设置。如果错过这一步，某些测试（尤其是与RL相关的测试）将失败（Bleder2.91）。安装BledtorchBleder部分bleder--backgroud--pytho/scripts/istall_btb.py安装BledtorchPyTorch部分pipistall-e/pkg_pytorch安装bledtorch-btt到您打算从中运行PyTorch的Pytho环境中。虽然不是必需的，但如果您打算使用Bledtorch进行强化学习，建议安装OpeAIGympipistallgym
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