电子商务网站系统建设进度安排,怎样做科普视频网站,奉节做网站,做英语在线翻译兼职网站1. Prompt
我是机器人RL方向的博士生正在学习ManiSkill#xff0c;在学习时我尝试使用相同命令训练同一个任务#xff0c;但是我发现最终的 success_once 指标并不是相同的#xff0c;我感到十分焦虑#xff0c;
我使用的命令如下#xff1a;
python sac.py --env_id在学习时我尝试使用相同命令训练同一个任务但是我发现最终的 success_once 指标并不是相同的我感到十分焦虑
我使用的命令如下
python sac.py --env_idStackCube-v1 \--num_envs32 --utd0.5 --buffer_size500_000 \--total_timesteps500_000 --eval_freq50_000 \--control-modepd_ee_delta_posI conducted two independent training runs with the same setup. Here is a comparison of the success_once metric at different stages:
Run 1:
success_once: 0.00, return: 2.59: 0%
...
success_once: 0.88, return: 39.84: 90%
success_once: 0.88, return: 39.84: : 500032lt [1:04:37, 132.17lt/s]Run 2:
success_once: 0.00, return: 2.59: 0%
...
success_once: 0.31, return: 36.46: 90%
success_once: 0.31, return: 36.46: : 500032lt [43:38, 199.09lt/s]The final success rate differs drastically (0.88 vs. 0.31).
请您浏览 this codebase尤其是 sac.py请帮我看看是什么原因导致了结果不一致呢
2. Cursor-Gpt-5-high
我先快速在仓库里搜一下评估时 final_info 的结构、success_once 的生成方式以及 ManiSkillVectorEnv 的实现细节确认是否存在评估统计上的问题或非确定性来源。接着我会并行打开这些相关实现的源码片段以验证假设。
[5 tools called]
我将打开并阅读 mani_skill/vector/wrappers/gymnasium.py 的类初始化部分确认 auto_reset、ignore_terminations 与指标统计的具体行为以判断评估是否可能错误聚合或存在非确定性来源。
[1 tool called]
我先并行查找 BaseEnv.reset 的重置与随机种子逻辑、enhanced_determinism 的实现以及 StackCube-v1 任务的评估与成功判定确认是否由环境非确定性或控制模式差异导致评估波动。随后我会核对 sac.py 的评估循环在 GPU 向量环境下是否正确聚合 success_once。
[6 tools called]
结论为什么同命令两次训练 success_once 会差这么多
训练早期的随机动作未被固定种子控制。sac.py 在学习开始前用 envs.action_space.sample() 探索但没有对 action_space 本身调用 seedGymnasium 的 Space 默认用自身的 RNG来自 OS 随机源这会导致最初缓冲区的数据不同后续学习发散导致最终指标差异很大。GPU 物理仿真存在不可完全复现的数值非确定性碰撞、接触、并行归约顺序等。StackCube-v1 的成功判定包含静止判定与非常小的几何容差微小数值差异会放大为“某一轮成功/未成功”的不同进一步影响采样和学习轨迹。评估环境每次 reset默认 eval_reconfiguration_freq1都会重新随机对象位姿尽管这对于公平评估是需要的但它会使单次评估更敏感于策略的细微差别从而放大不同 run 之间的差异。两次运行的训练速度差异很大64min vs 43min说明系统负载/调度不同在 GPU 物理和大批量并行时这种差异也会轻微改变浮点执行顺序从而进一步增加非确定性。
直接可改的最关键点
固定 Gymnasium action_space 的随机源最重要成本最低收益最大if isinstance(envs.action_space, gym.spaces.Dict):envs FlattenActionSpaceWrapper(envs)eval_envs FlattenActionSpaceWrapper(eval_envs)envs.action_space.seed(args.seed)eval_envs.action_space.seed(args.seed 1)if args.capture_video or args.save_trajectory:eval_output_dir fruns/{run_name}/videosif args.evaluate:eval_output_dir f{os.path.dirname(args.checkpoint)}/test_videosprint(fSaving eval trajectories/videos to {eval_output_dir})进一步提升复现性的建议
将评估至少评测时切到 CPU 物理后端或训练也统一 CPU 后端速度会慢但更稳定
运行时传 --env_vectorizationcpu 或在创建环境时设置 sim_backendphysx_cpu 并将 num_envs1CPU 模式不支持多并行。
若必须用 GPU
保持固定 --seed并固定 action_space.seed如上。避免在同机上并发其它重负载任务尽量减少运行时抖动。可将评估步数/回合数加大例如把 num_eval_envs 或 num_eval_steps 提高用均值稀释单次随机性。
若希望评估更稳定、对初始化不太敏感可暂时设 --eval_reconfiguration_freq0减少每次评估的对象重随机但要注意这会降低评估的随机覆盖面长期应使用 1。
你看到的现象如何对应到上述点两次 run 的 success_once 差异巨大且 walltime 差异明显符合“早期随机轨迹不同 GPU 物理非确定性”叠加放大的模式。sac.py 里已经固定了 Python/NumPy/PyTorch 的种子但没有固定 Gym action_space 的种子这是最直接的缺口。如需我直接帮你把 sac.py 加上 action_space.seed、并提供一个更“稳健评估”的命令行CPU/GPU 两版我可以顺手改好并给出完整命令。小提示你命令里的 --control-mode 映射到 Args.control_mode 是可以的保持与训练/评估端一致即可。若要严格科研可复现建议最终报告同时给出多种子均值/方差并在附录说明 GPU 物理的不可完全确定性。如果修复后你仍看到显著波动可以把评估阶段切到 CPU 物理或增加评估覆盖度这两招基本能稳定到小方差区间。需要我继续把评估改成“CPU-only”只在评估时切 CPU并给出对应命令吗最后提醒默认 capture_videoTrue 会拖慢训练速度且引入 I/O 抖动如果不需要视频可加 --capture_videoFalse 提升稳定性。
