Carla模仿学习培训系统：代码和功能概述

这个培训系统的主要功能是模仿学习，它可以帮助模拟环境中的人工智能进行学习和训练。 首先，我们可以通过运行所有分支来训练模型，但是每次只向后传播一个分支，这就是所谓的掩码技术。这个技术可以帮助我们在训练过程中更好地控制模型的更新。 其次，我们使用Tensorflow队列进行数据加载，这可以有效地提高数据加载的效率，同时也能保证数据的连续性和稳定性。 此外，我们还对卡拉检查点加载进行了兼容性修补，这个修补可以保证我们的模型在不同的平台上都能正常运行。 我们还修复了损失函数，现在我们只使用一种损失函数，这可以简化模型的结构，同时也能保证模型的训练效果。 在训练过程中，我们还根据标签平衡数据集，这可以保证模型在训练过程中的公平性和准确性。 最后，我们使用最新的基准测试整个系统，这可以保证我们的模型在实际应用中的性能。 总的来说，carlaILTrainer是一个功能强大，性能优秀的模仿学习培训系统，它可以广泛应用于各种模拟环境的人工智能训练中。" 贡献方面，任何人都可以对这个项目提出请求，无论是功能的增加还是其他任何更改，我们都欢迎。 所有贡献者中，有Mojtaba Va'lipour和伊万·切尔努哈（Ivan Chernuha）等人的贡献。 此外，论文结果部分提到了一个自动表格生成器，这个生成器是基于CoRL 2017 Carla Team Paper的，它可以自动生成表格，帮助我们更轻松地完成论文。 最后，文件名称为carlaILTrainer-master，这可能是指该项目的主分支或主版本。