0 comments (0 comments)0 reactions (0 reactions)0 assignees (0 assignees)Python1,728 stars (1,728 stars)297 forks (297 forks)batch import
envsgood first issue
説明
この Issue には説明がありません。
コントリビューターガイド
- 技術スタック
- python
- 領域
- machine learningai
- Issue 種別
- feature
- 難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
- 4
- 推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
- 3-5 days
- 活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
- stale
- 明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
- unclear
- 前提条件
- Understanding of reinforcement learningFamiliarity with garage's environment APIKnowledge of RLBench
- 初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
- 20
- 調査方針
- The issue requests adding support for RLBench, a robotic manipulation benchmark. Since the body is empty, the first step is to review garage's existing environment wrappers (e.g., in garage/envs/) and RLBench's API (https://github.com/stepjam/RLBench). Then propose a design for wrapping RLBench tasks as garage environments. Consider contributing a new benchmark set following the pattern of existing ones like DMC. No linked PRs or comments provide additional guidance.