# worker
分为
+ worker=sequential，单线程，这个用来debug
+ worker=ray_distributed_no_torch，worker.threads_per_node=8，多线程，这个用来加速。这个不能进debug的断点
# 流程
1. 先跑metric_cache.sh，把cache的路径设好
2. 再跑simulate.sh，这个会对每一个scene进行8k/4k条轨迹的打分，建议debug的时候用4k条
需要实现的逻辑在navsim/agents/expansion/submetrics/metric_lk.py，如果需要更多的地图信息，
从pdmscorer里面找navsim/agents/expansion/scoring/pdm_scorer_expanded.py。



这个脚本会对每个scene token存一个文件夹，里面有个tmp.pkl，是当前各个轨迹小分：
```
    return {
        # ori metrics
        'noc': scorer._multi_metrics[MultiMetricIndex.NO_COLLISION].astype(np.float16)[1:],
        'da': scorer._multi_metrics[MultiMetricIndex.DRIVABLE_AREA].astype(np.bool)[1:],
        'dd': scorer._multi_metrics[MultiMetricIndex.DRIVING_DIRECTION].astype(np.float16)[1:],
        'ttc': scorer._weighted_metrics[WeightedMetricIndex.TTC].astype(np.bool)[1:],
        'progress': scorer._weighted_metrics[WeightedMetricIndex.PROGRESS].astype(np.float16)[1:],
        'comfort': scorer._weighted_metrics[WeightedMetricIndex.COMFORTABLE].astype(np.bool)[1:],
        # expanded metrics
        'mAP': scorer.navigation_mAP,
        'lk': scorer._weighted_metrics[WeightedMetricIndex.LANE_KEEPING].astype(np.float16)[1:],
        'tl': scorer._multi_metrics[MultiMetricIndex.TRAFFIC_LIGHTS].astype(np.bool)[1:],
        'total': scores.astype(np.float16)[1:]
    }

```
3. 验证自己的实现是不是对：跑vis_vocab.sh,每个token文件夹下产生一个图