|
resume: false
|
|
device: cuda
|
|
use_amp: false
|
|
seed: 1000
|
|
dataset_repo_id: lemin62/koch_train
|
|
video_backend: pyav
|
|
training:
|
|
offline_steps: 80000
|
|
num_workers: 4
|
|
batch_size: 8
|
|
eval_freq: -1
|
|
log_freq: 100
|
|
save_checkpoint: true
|
|
save_freq: 10000
|
|
online_steps: 0
|
|
online_rollout_n_episodes: 1
|
|
online_rollout_batch_size: 1
|
|
online_steps_between_rollouts: 1
|
|
online_sampling_ratio: 0.5
|
|
online_env_seed: null
|
|
online_buffer_capacity: null
|
|
online_buffer_seed_size: 0
|
|
do_online_rollout_async: false
|
|
image_transforms:
|
|
enable: false
|
|
max_num_transforms: 3
|
|
random_order: false
|
|
brightness:
|
|
weight: 1
|
|
min_max:
|
|
- 0.8
|
|
- 1.2
|
|
contrast:
|
|
weight: 1
|
|
min_max:
|
|
- 0.8
|
|
- 1.2
|
|
saturation:
|
|
weight: 1
|
|
min_max:
|
|
- 0.5
|
|
- 1.5
|
|
hue:
|
|
weight: 1
|
|
min_max:
|
|
- -0.05
|
|
- 0.05
|
|
sharpness:
|
|
weight: 1
|
|
min_max:
|
|
- 0.8
|
|
- 1.2
|
|
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: false
|
|
disable_artifact: false
|
|
project: lerobot
|
|
notes: ''
|
|
fps: 30
|
|
env:
|
|
name: real_world
|
|
task: null
|
|
state_dim: 6
|
|
action_dim: 6
|
|
fps: ${fps}
|
|
override_dataset_stats:
|
|
observation.images.laptop:
|
|
mean:
|
|
- - - 0.485
|
|
- - - 0.456
|
|
- - - 0.406
|
|
std:
|
|
- - - 0.229
|
|
- - - 0.224
|
|
- - - 0.225
|
|
observation.images.phone:
|
|
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.laptop:
|
|
- 3
|
|
- 480
|
|
- 640
|
|
observation.images.phone:
|
|
- 3
|
|
- 480
|
|
- 640
|
|
observation.state:
|
|
- ${env.state_dim}
|
|
output_shapes:
|
|
action:
|
|
- ${env.action_dim}
|
|
input_normalization_modes:
|
|
observation.images.laptop: mean_std
|
|
observation.images.phone: 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
|
|
|