LeRobot项目中扩散策略在PushT任务上的成功率计算问题分析

问题背景

在LeRobot项目的扩散策略(diffusion_policy)实现中，针对PushT任务(pusht)的训练和评估过程中出现了一个关键指标计算异常的问题。具体表现为在模型评估阶段，成功率(pc_success)指标始终显示为0，而其他指标如平均奖励(avg_sum_reward)和最大奖励(avg_max_reward)则显示正常值。

技术细节分析

该问题的根源在于Gymnasium库从v1.0.0版本开始对API进行了重大变更。在之前的版本中，环境(env)的step方法会返回一个包含final_info键值对的字典，该字典中存储了任务完成的最终状态信息。而在新版本中，这个关键信息不再通过该方式返回。

在LeRobot的评估脚本(eval.py)中，正是依赖这个final_info来判断任务是否成功完成的。当该信息不可用时，脚本无法正确计算成功率，导致始终返回0值。这是一个典型的API向后兼容性问题，在机器学习库和框架升级过程中经常遇到。

影响范围

这个问题直接影响以下几个方面：

1. 模型评估准确性：无法正确反映模型在实际任务中的表现，特别是对于需要明确成功/失败判断的任务
2. 训练监控：在训练过程中的定期评估无法提供完整的性能指标
3. 模型比较：不同模型间的比较缺少了成功率这一重要维度

解决方案建议

针对这个问题，可以考虑以下几种解决方案：

1. 版本回退：暂时回退到Gymnasium v1.0.0之前的版本
2. API适配：修改评估脚本，使用新版本Gymnasium提供的替代方式来获取任务完成状态
3. 自定义指标：基于现有可用的奖励信号，设计替代的成功率计算方式

从长远来看，采用第二种方案最为合理。需要深入研究Gymnasium v1.0.0的新API文档，找到获取任务状态信息的正确方式。可能的替代方案包括：

• 使用环境特定的is_success方法
• 解析返回的info字典中的其他字段
• 根据奖励阈值自行判断任务成功

对扩散策略的影响评估

虽然成功率指标计算出现问题，但从其他指标(如奖励值)和训练日志中的视频记录来看，扩散策略本身的学习过程并未受到影响。模型仍然能够学习到有效的控制策略，只是在评估阶段缺少了一个重要的量化指标。

这个问题提醒我们在依赖外部库时需要注意：

1. 明确声明依赖版本
2. 对关键功能进行版本兼容性测试
3. 考虑添加备用方案以应对API变更

结论

LeRobot项目中的扩散策略在PushT任务上的成功率计算问题是一个典型的API兼容性问题。虽然不影响核心训练过程，但削弱了评估的完整性。建议项目维护者尽快更新评估脚本以适应新版本Gymnasium的API变化，同时在未来开发中加强对第三方依赖变更的关注。