File size: 5,088 Bytes
8f8d781
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
resume: false
device: cuda
use_amp: false
seed: 1000
dataset_repo_id: jmercat/koch_feed_cat_2
video_backend: pyav
training:
  offline_steps: 16000
  num_workers: 4
  batch_size: 64
  eval_freq: -1
  log_freq: 200
  save_checkpoint: true
  save_freq: 1600
  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
  grad_clip_norm: 10
  lr: 0.0001
  lr_scheduler: cosine
  lr_warmup_steps: 500
  adam_betas:
  - 0.95
  - 0.999
  adam_eps: 1.0e-08
  adam_weight_decay: 1.0e-06
  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
    - 3.3333333333333335
    - 3.3666666666666667
    - 3.4
    - 3.433333333333333
    - 3.466666666666667
    - 3.5
    - 3.533333333333333
    - 3.566666666666667
    - 3.6
    - 3.6333333333333333
    - 3.6666666666666665
    - 3.7
    - 3.7333333333333334
    - 3.7666666666666666
    - 3.8
    - 3.8333333333333335
    - 3.8666666666666667
    - 3.9
    - 3.933333333333333
    - 3.966666666666667
    - 4.0
    - 4.033333333333333
    - 4.066666666666666
    - 4.1
    - 4.133333333333334
    - 4.166666666666667
    - 4.2
    - 4.233333333333333
eval:
  n_episodes: 5
  batch_size: 5
  use_async_envs: false
wandb:
  enable: true
  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.phone:
    mean:
    - - - 0.485
    - - - 0.456
    - - - 0.406
    std:
    - - - 0.229
    - - - 0.224
    - - - 0.225
policy:
  name: diffusion
  n_obs_steps: 1
  horizon: 128
  n_action_steps: 32
  input_shapes:
    observation.images.phone:
    - 3
    - 480
    - 640
    observation.state:
    - ${env.state_dim}
  output_shapes:
    action:
    - ${env.action_dim}
  input_normalization_modes:
    observation.images.phone: mean_std
    observation.state: mean_std
  output_normalization_modes:
    action: mean_std
  vision_backbone: resnet18
  crop_shape:
  - 432
  - 576
  crop_is_random: true
  pretrained_backbone_weights: ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1
  use_group_norm: false
  spatial_softmax_num_keypoints: 32
  down_dims:
  - 512
  - 512
  - 512
  kernel_size: 5
  n_groups: 8
  diffusion_step_embed_dim: 128
  use_film_scale_modulation: true
  noise_scheduler_type: DDPM
  num_train_timesteps: 100
  beta_schedule: squaredcos_cap_v2
  beta_start: 0.0001
  beta_end: 0.02
  prediction_type: sample
  clip_sample: true
  clip_sample_range: 1.0
  num_inference_steps: null
  do_mask_loss_for_padding: false