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"""
Main Test
-Capture the config file
-Process the json config passed
-Batch process testing requests
"""
# import torch.multiprocessing as mp
# if __name__ == '__main__':
# mp.set_start_method('spawn')
import argparse
import torch
import random
import numpy as np
from utils.config import *
from agents import *
os.system("taskset -p -c 0 %d" % (os.getpid()))
os.system("taskset -p 0xFFFFFFFF %d" % (os.getpid()))
# os.system("taskset -p -c 0-7,16-23 %d" % (os.getpid()))
# os.system("taskset -p -c 8-15,24-31 %d" % (os.getpid()))
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1,2, 3"
def main():
# parse the path of the json config file
arg_parser = argparse.ArgumentParser(description="")
arg_parser.add_argument(
'config',
metavar='config_json_file',
default='None',
help='The Configuration file in json format')
arg_parser.add_argument('--mode', type=str, default='train')
arg_parser.add_argument('--log_time_trained', type=str, default='0')
arg_parser.add_argument('--num_agents', type=int, default=8)
arg_parser.add_argument('--map_w', type=int, default=20)
arg_parser.add_argument('--map_density', type=int, default=1)
arg_parser.add_argument('--map_type', type=str, default='map')
arg_parser.add_argument('--trained_num_agents', type=int, default=8)
arg_parser.add_argument('--trained_map_w', type=int, default=20)
arg_parser.add_argument('--trained_map_density', type=int, default=1)
arg_parser.add_argument('--trained_map_type', type=str, default='map')
arg_parser.add_argument('--nGraphFilterTaps', type=int, default=0)
arg_parser.add_argument('--hiddenFeatures', type=int, default=0)
arg_parser.add_argument('--numInputFeatures', type=int, default=128)
arg_parser.add_argument('--num_testset', type=int, default=4500)
arg_parser.add_argument('--num_validset', type=int, default=200)
arg_parser.add_argument('--test_epoch', type=int, default=0)
arg_parser.add_argument('--lastest_epoch', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--best_epoch', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--con_train', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--test_general', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--train_TL', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--exp_net_load', type=str, default=None)
arg_parser.add_argument('--Use_infoMode', type=int, default=0)
arg_parser.add_argument('--log_anime', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--rate_maxstep', type=int, default=2)
arg_parser.add_argument('--vary_ComR_FOV', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--commR', type=int, default=7)
arg_parser.add_argument('--dynamic_commR', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--symmetric_norm', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--FOV', type=int, default=9)
arg_parser.add_argument('--id_env', type=int, default=None)
arg_parser.add_argument('--guidance', type=str, default='Project_G')
arg_parser.add_argument('--data_set', type=str, default='')
arg_parser.add_argument('--update_valid_set', type=int, default=200)
arg_parser.add_argument('--update_valid_set_epoch', type=int, default=100)
arg_parser.add_argument('--threshold_SuccessRate', type=int, default=80)
# Projected Goal - Project_G
# Local Guidance Static obstacle - LocalG_S
# Local Guidance Static + Dynamic obstacle - LocalG_SD
# Semi Global Guidance Static + Dynamic obstacle - SemiLG_SD
# Global Guidance Static obstacle - GlobalG_S
# Global Guidance Static + Dynamic obstacle - GlobalG_SD
arg_parser.add_argument('--action_select', type=str, default='soft_max')
# softmax + max -- soft_max - soft_max
# nomralize + multinomial - sum_multinorm
# exp + multinomial - exp_multinorm
arg_parser.add_argument('--nAttentionHeads', type=int, default=0)
arg_parser.add_argument('--AttentionConcat', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--test_num_processes', type=int, default=2)
arg_parser.add_argument('--test_len_taskqueue', type=int, default=4)
arg_parser.add_argument('--old_simulator', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--batch_numAgent', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--no_ReLU', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--use_Clip', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--tb_ExpName', type=str, default='')
arg_parser.add_argument('--attentionMode', type=str, default='GAT_modified')
# attentionMode
# - GAT_origin
# - GAT_modified
# - KeyQuery
# - GAT_DualHead
# - GAT_Similarity
arg_parser.add_argument('--return_attentionGSO', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--use_dropout', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--GSO_mode', type=str, default='dist_GSO')
# GSO_mode
# - dist_GSO
# - dist_GSO_one - dist_GSO >0 = 1
# - full_GSO - fully connective graph
arg_parser.add_argument('--LSTM_seq_len', type=int, default=8)
arg_parser.add_argument('--LSTM_seq_padding', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--label_smoothing', type=float, default=0.0)
arg_parser.add_argument('--bottleneckMode', type=str, default=None)
# Current Support
# attentionMode -- Key and Query
# BottomNeck_only
# BottomNeck_skipConcat
# BottomNeck_skipConcatGNN
# BottomNeck_skipAddGNN
arg_parser.add_argument('--bottleneckFeature', type=int, default=64)
arg_parser.add_argument('--use_dilated', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--use_dilated_version', type=int, default=1)
arg_parser.add_argument('--GNNGAT', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--CNN_mode', type=str, default="Default")
'''
CNN_mode
- Default
ResNetMode
- ResNetSlim
- Resnet - 2 blocks
- ResNetLarge
- Resnet - 3 blocks
'''
arg_parser.add_argument('--list_agents', nargs='+', type=int)
arg_parser.add_argument('--list_map_w', nargs='+', type=int)
arg_parser.add_argument('--list_num_testset', nargs='+', type=int)
arg_parser.add_argument('--shuffle_testSet', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--test_on_ValidSet', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--list_model_epoch', nargs='+', type=int)
arg_parser.add_argument('--list_model_epoch_range', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--default_actionSelect', action='store_true', default=False)
args = arg_parser.parse_args()
# Start testing
if args.mode == 'test' and args.test_general and not args.test_on_ValidSet:
## loop in different pair of map size and number of agent
num_setup = len(args.list_agents)
# num_epoch = len(args.list_model_epoch)
for id_case in range(num_setup):
args.num_agents = args.list_agents[id_case]
args.map_w = args.list_map_w[id_case]
args.num_testset = args.list_num_testset[id_case]
# parse the config json file
config = process_config(args)
# Create the Agent and pass all the configuration to it then run it..
agent_class = globals()[config.agent]
agent = agent_class(config)
agent.run()
agent.finalize()
elif args.mode == 'test' and args.test_general and args.test_on_ValidSet:
## loop in different pair of map size and number of agent
if args.list_model_epoch_range:
assert len(args.list_model_epoch) == 2
start = args.list_model_epoch[0]
end = args.list_model_epoch[1]
args.list_model_epoch = list(range(start, end, 4))
input(args.list_model_epoch)
num_epoch = len(args.list_model_epoch)
else:
num_epoch = len(args.list_model_epoch)
num_setup = len(args.list_agents)
for id_epoch in range(num_epoch):
args.test_epoch = args.list_model_epoch[id_epoch]
print("epoch_to_load:", args.list_model_epoch[id_epoch])
for id_case in range(num_setup):
args.num_agents = args.list_agents[id_case]
args.map_w = args.list_map_w[id_case]
args.num_validset = args.list_num_testset[id_case]
# parse the config json file
config = process_config(args)
# Create the Agent and pass all the configuration to it then run it..
agent_class = globals()[config.agent]
agent = agent_class(config)
agent.run()
agent.finalize()
else:
# parse the config json file
config = process_config(args)
# Create the Agent and pass all the configuration to it then run it..
agent_class = globals()[config.agent]
agent = agent_class(config)
agent.run()
agent.finalize()
if __name__ == '__main__':
main()