# train_cwp2

**Repository Path**: kcx064_admin/train_cwp2

## Basic Information

- **Project Name**: train_cwp2
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-07-28
- **Last Updated**: 2026-01-03

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: 博士后课题, pro

## README

# 说明

## 环境配置
请在env环境下运行，故而先创建env环境

### 创建python虚拟环境
linux
```sh
python3 -m venv .venv
```

windows
```sh
python -m venv .venv
```
> [!note] Windows app里一般会内置一个大小为0k的python程序，直接使用python3会打开应用商店，即使已经手动安装了python3

如果提前安装了uv，也可使用uv创建虚拟环境
```sh
uv venv
```
使用uv创建虚拟环境

### 创建后可以使用以下命令手动激活

Linux
```sh
source .venv/bin/activate
```

windows
```sh
.venv\Scripts\activate
```

对于vscode或者pycharm等IDE，可能会在打开工作区的时候自动激活虚拟环境

### 安装包管理工具uv
```sh
pip install uv
```

创建项目（用于自动生成项目管理配置文件，手动也可）
```
uv init --name train_cwp2 .
```
在当前目录下，创建名称为train_cwp2的项目。如果不指定路径则会创建子文件夹用于项目。


另一种方式，可以创建项目时候指定python版本，3.14t为无GIL锁的python版本。在项目目录下运行
```
uv init --python 3.14t
```
运行后会在当前路径下创建以文件夹名为项目名称的uv工程

```sh
uv add [包名]
```
可以添加包依赖到项目配置文件中

**如果你用本项目复现，请在完成uv的安装后，直接使用**
```
python -m uv sync
```
即可，
> [!note] 此时虚拟环境和依赖包全部自动创建！

随后激活venv环境后即可运行本项目代码

### 注意
请更新pip工具至最新版本


## 使用

创建数据集。会将生成的数据保存为文件，以备后续使用

```sh
python find_dataset.py
```

筛选目标数据，将不同状态下的最佳输入保存到csv文件中

```sh
python sort_dataset.py
```

基于QP求解每种状态的可行解

```sh
python -Xgil=0 solve_dataset_threadpool.py attitude solve_config
```
其中：

- **-Xgil=0** 表示去除GIL锁，仅仅在python3.14t版本中使用
- **solve_config** 表示参数配置文件，位于config_yaml文件夹下
- 生成的数据集为npy格式，内部为numpy数组，每行代表一个状态组合下的输出


将所有状态组合下的输出列表保存到csv文件中，用于调试

```sh
python dataset2csv.py
```