File size: 4,433 Bytes
eeac53f |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 |
device: cuda
seed: 1000
dataset_repo_id: haixuantao/just_gripper_2
training:
offline_steps: 80000
online_steps: 0
online_steps_between_rollouts: 1
online_sampling_ratio: 0.5
online_env_seed: ???
eval_freq: 9999999999999999
save_freq: 10000
log_freq: 100
save_model: true
batch_size: 8
lr: 1.0e-05
lr_backbone: 1.0e-05
weight_decay: 0.0001
grad_clip_norm: 10
delta_timestamps:
action:
- 0.0
- 0.03333333333333333
- 0.06666666666666667
- 0.1
- 0.13333333333333333
- 0.16666666666666666
- 0.2
- 0.23333333333333334
- 0.26666666666666666
- 0.3
- 0.3333333333333333
- 0.36666666666666664
- 0.4
- 0.43333333333333335
- 0.4666666666666667
- 0.5
- 0.5333333333333333
- 0.5666666666666667
- 0.6
- 0.6333333333333333
- 0.6666666666666666
- 0.7
- 0.7333333333333333
- 0.7666666666666667
- 0.8
- 0.8333333333333334
- 0.8666666666666667
- 0.9
- 0.9333333333333333
- 0.9666666666666667
- 1.0
- 1.0333333333333334
- 1.0666666666666667
- 1.1
- 1.1333333333333333
- 1.1666666666666667
- 1.2
- 1.2333333333333334
- 1.2666666666666666
- 1.3
- 1.3333333333333333
- 1.3666666666666667
- 1.4
- 1.4333333333333333
- 1.4666666666666666
- 1.5
- 1.5333333333333334
- 1.5666666666666667
- 1.6
- 1.6333333333333333
- 1.6666666666666667
- 1.7
- 1.7333333333333334
- 1.7666666666666666
- 1.8
- 1.8333333333333333
- 1.8666666666666667
- 1.9
- 1.9333333333333333
- 1.9666666666666666
- 2.0
- 2.033333333333333
- 2.066666666666667
- 2.1
- 2.1333333333333333
- 2.1666666666666665
- 2.2
- 2.2333333333333334
- 2.2666666666666666
- 2.3
- 2.3333333333333335
- 2.3666666666666667
- 2.4
- 2.433333333333333
- 2.466666666666667
- 2.5
- 2.533333333333333
- 2.566666666666667
- 2.6
- 2.6333333333333333
- 2.6666666666666665
- 2.7
- 2.7333333333333334
- 2.7666666666666666
- 2.8
- 2.8333333333333335
- 2.8666666666666667
- 2.9
- 2.933333333333333
- 2.966666666666667
- 3.0
- 3.033333333333333
- 3.066666666666667
- 3.1
- 3.1333333333333333
- 3.1666666666666665
- 3.2
- 3.2333333333333334
- 3.2666666666666666
- 3.3
eval:
n_episodes: 50
batch_size: 50
use_async_envs: false
wandb:
enable: true
disable_artifact: false
project: lerobot
notes: ''
fps: 30
env:
name: dora
task: DoraAloha-v0
episode_length: 400
fps: ${fps}
state_dim: 14
action_dim: 14
override_dataset_stats:
observation.images.cam_right_wrist:
mean:
- - - 0.485
- - - 0.456
- - - 0.406
std:
- - - 0.229
- - - 0.224
- - - 0.225
observation.images.cam_left_wrist:
mean:
- - - 0.485
- - - 0.456
- - - 0.406
std:
- - - 0.229
- - - 0.224
- - - 0.225
observation.images.cam_high:
mean:
- - - 0.485
- - - 0.456
- - - 0.406
std:
- - - 0.229
- - - 0.224
- - - 0.225
observation.images.cam_low:
mean:
- - - 0.485
- - - 0.456
- - - 0.406
std:
- - - 0.229
- - - 0.224
- - - 0.225
policy:
name: act
n_obs_steps: 1
chunk_size: 100
n_action_steps: 100
input_shapes:
observation.images.cam_right_wrist:
- 3
- 480
- 640
observation.images.cam_left_wrist:
- 3
- 480
- 640
observation.images.cam_high:
- 3
- 480
- 640
observation.images.cam_low:
- 3
- 480
- 640
observation.state:
- ${env.state_dim}
output_shapes:
action:
- ${env.action_dim}
input_normalization_modes:
observation.images.cam_right_wrist: mean_std
observation.images.cam_left_wrist: mean_std
observation.images.cam_high: mean_std
observation.images.cam_low: mean_std
observation.state: mean_std
output_normalization_modes:
action: mean_std
vision_backbone: resnet18
pretrained_backbone_weights: ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1
replace_final_stride_with_dilation: false
pre_norm: false
dim_model: 512
n_heads: 8
dim_feedforward: 3200
feedforward_activation: relu
n_encoder_layers: 4
n_decoder_layers: 1
use_vae: true
latent_dim: 32
n_vae_encoder_layers: 4
temporal_ensemble_momentum: null
dropout: 0.1
kl_weight: 10.0
|