defaults:
  - agent: resnet_diffusion
  - data: simpe_robot_dataset
  - eval: eval
  - _self_

# ====================
# 训练配置
# ====================
train:
  # 基础训练参数
  batch_size: 8       # 批次大小
  lr: 1e-4            # 学习率
  max_steps: 100000    # 最大训练步数
  device: "cuda"      # 设备: "cuda" 或 "cpu"

  # 数据加载
  num_workers: 8      # DataLoader 工作进程数（调试时设为 0，生产环境用 8）
  val_split: 0.1      # 验证集比例
  seed: 42            # 随机种子（用于数据划分）

  # 日志和检查点
  log_freq: 100       # 日志记录频率（步数）
  save_freq: 2000     # 保存检查点频率（步数）

  # 学习率调度器（带预热）
  warmup_steps: 500   # 预热步数
  scheduler_type: "cosine"  # 预热后的调度器: "constant" 或 "cosine"
  min_lr: 1e-6        # 最小学习率（用于余弦退火）

  # 优化器
  weight_decay: 1e-5  # 权重衰减（L2 正则化）
  grad_clip: 1.0       # 梯度裁剪阈值

# ====================
# 实验配置
# ====================
experiment:
  name: "vla_diffusion"  # 实验名称
  notes: ""              # 实验备注
  tags: []               # 实验标签