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# Diffusion Policy Checkpoint - Step 100000

这是第100000步的diffusion policy训练checkpoint，用于机器人视觉运动控制。

## 模型信息

- **模型类型**: Diffusion Policy
- **训练步数**: 100,000
- **视觉骨干网络**: resnet18
- **输入观察步数**: 2
- **动作步数**: 8
- **时间范围**: 16
- **扩散步数**: 100

## 输入特征

- **状态观察**: [8] 维
- **头部相机图像**: [3, 256, 256] (RGB, 256x256)

## 输出特征

- **动作**: [7] 维

## 训练配置

- **批次大小**: 16
- **学习率**: 0.0001
- **优化器**: adam
- **数据集**: /home/shuo/research/datasets/steer_test_lerobot

## 文件结构

```
100000/
├── pretrained_model/
│   ├── model.safetensors          # 模型权重 (~1005MB)
│   ├── config.json                # 模型配置
│   └── train_config.json          # 训练配置
└── training_state/
    ├── optimizer_state.safetensors # 优化器状态 (~2GB)
    ├── scheduler_state.json        # 学习率调度器状态
    ├── optimizer_param_groups.json # 优化器参数组
    ├── rng_state.safetensors       # 随机数生成器状态
    └── training_step.json          # 训练步数信息
```

## 使用方法

### 加载模型

```python
import torch
from lerobot.common.policies.diffusion import DiffusionPolicy

# 加载配置
config_path = "pretrained_model/config.json"
with open(config_path, 'r') as f:
    config = json.load(f)

# 创建模型
policy = DiffusionPolicy(config)

# 加载权重
checkpoint = torch.load("pretrained_model/model.safetensors", map_location='cpu')
policy.load_state_dict(checkpoint)
```

### 恢复训练

```python
# 加载训练状态
training_state = torch.load("training_state/optimizer_state.safetensors")
optimizer.load_state_dict(training_state)

# 继续训练
# ... 训练代码
```

## 数据集

此模型在rainbow_real数据集上训练，包含机器人操作任务。

## 许可证

请参考原始项目的许可证。