params.py

#!/usr/bin/env python
from __future__ import division

import os
from collections import OrderedDict

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# camera module selection
#   "camera-webcam" "camera-null"
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camera="camera-webcam"

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# actuator selection
#   "actuator-drv8835", "actuator-adafruit_hat"
#   "actuator-null"
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actuator="actuator-drv8835"

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# model selection
#   "model-5conv_3fc"   <-- nvidia dave-2 model
#   "model-5conv_4fc"   <-- deeptesla model
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model="model-5conv_3fc"
model_load_file="DeepPicarModel.ckpt"
model_load_file2="DeepPicarModel2.ckpt"
model_load_file3="DeepPicarModel3.ckpt"
model_load_file4="DeepPicarModel4.ckpt"
model_save_file=model_load_file

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# Training options
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batch_size = 100
training_steps = 2000
img_height = 66
img_width = 200
img_channels = 3
write_summary = True
shuffle_training = True
use_category_normal = True # if ture, center/curve images
                           # are equally selected.
use_picar_mini = True # visualization fix for picar mini

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# Directories
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save_dir = os.path.abspath('models')
data_dir = os.path.abspath('epochs')
out_dir = os.path.abspath('output')

if not os.path.isdir(data_dir):
    os.makedirs(data_dir)
if not os.path.isdir(out_dir):
    os.makedirs(out_dir)

epochs = OrderedDict()
epochs['train'] = [1,3,5,7,9,11]
epochs['val']   = [2,4,6,8,10]