fix: 修复VLA设备与损失计算逻辑，并优化Transformer默认训练参数

roboimi/demos/vla_scripts/train_vla.py

@@ -248,8 +248,11 @@ def main(cfg: DictConfig):
     # =========================================================================
     # 4. 设置优化器与学习率调度器
     # =========================================================================
-    optimizer = AdamW(agent.parameters(), lr=cfg.train.lr, weight_decay=1e-5)
-    log.info(f"🔧 优化器: AdamW (学习率={cfg.train.lr})")
+    weight_decay = float(cfg.train.get('weight_decay', 1e-5))
+    grad_clip = float(cfg.train.get('grad_clip', 1.0))
+
+    optimizer = AdamW(agent.parameters(), lr=cfg.train.lr, weight_decay=weight_decay)
+    log.info(f"🔧 优化器: AdamW (学习率={cfg.train.lr}, weight_decay={weight_decay})")
 
     # 设置带预热的学習率调度器
     warmup_steps = int(cfg.train.get('warmup_steps', 500))
@@ -353,7 +356,7 @@ def main(cfg: DictConfig):
         loss.backward()
 
         # 梯度裁剪以稳定训练
-        torch.nn.utils.clip_grad_norm_(agent.parameters(), max_norm=1.0)
+        torch.nn.utils.clip_grad_norm_(agent.parameters(), max_norm=grad_clip)
 
         optimizer.step()
         scheduler.step()