6.2 ACT 训练

ACT（Action Chunking Transformers）是 LeRobot 中最成熟的策略，推荐新手使用。

训练开始后会打印类似日志：

INFO step:100 smpl:800 ep:3 loss:4.547 grdn:131.117 lr:1.0e-05
INFO step:120 smpl:960 ep:4 loss:4.117 grdn:115.125 lr:1.0e-05

参考用时：10 组数据，3090 显卡约需 2 小时。

ACT 训练

linux: lerobot-train \
    --dataset.repo_id=${HF_USER}/so101_test \
    --policy.type=act \
    --output_dir=outputs/train/act_so101_test \
    --job_name=act_so101_test \
    --policy.device=cuda \
    --policy.push_to_hub=false \
    --wandb.enable=false
macos: lerobot-train \
    --dataset.repo_id=${HF_USER}/so101_test \
    --policy.type=act \
    --output_dir=outputs/train/act_so101_test \
    --job_name=act_so101_test \
    --policy.device=cuda \
    --policy.push_to_hub=false \
    --wandb.enable=false
windows: lerobot-train `
    --dataset.repo_id=${HF_USER}/so101_test `
    --policy.type=act `
    --output_dir=outputs/train/act_so101_test `
    --job_name=act_so101_test `
    --policy.device=cuda `
    --policy.push_to_hub=false `
    --wandb.enable=false

恢复中断的训练

linux: lerobot-train \
    --config_path=outputs/train/act_so101_test/checkpoints/last/pretrained_model/train_config.json \
    --resume=true
macos: lerobot-train \
    --config_path=outputs/train/act_so101_test/checkpoints/last/pretrained_model/train_config.json \
    --resume=true
windows: lerobot-train `
    --config_path=outputs/train/act_so101_test/checkpoints/last/pretrained_model/train_config.json `
    --resume=true