rscope：专为Mujoco Playground与Brax训练环境设计的轻量级RL训练轨迹可视化工具。| #可视化 #工具

• 支持本地与远程（无头）训练运行轨迹交互式展示，远程需基于SSH无密码密钥登录，极大方便分布式训练监控。
• 兼容Python 3.10+，Mac用户需使用mjpython启动，安装简便：`pip install rscope`。
• 功能丰富：轨迹浏览（方向键切换环境与时间）、实时奖励及state.metrics（最多11项）绘图（Shift+M），支持像素观察叠加（Shift+O，需符合特定数据格式）。
• 设计上通过CPU并行展开多条轨迹，比起GPU追踪更轻量，适合快速调试和训练进度评估。
• 注意事项：推荐基于确定性策略进行评估，当前仅支持PPO训练，不支持域随机训练渲染正确显示，且对指标和像素观察展示数量有限制。
• 无法捕获基于state.info的课程进度，适合单阶段评估，贡献者需遵守预提交检查流程确保代码质量。

rscope在训练可视化上的简洁与实用，适合研究者和工程师实时掌握训练动态，避免繁重配置，助力高效调试与分析。