代码可以跑起来了

ENDOSCOPE_ACT_ADAPTATION_PLAN.md

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 ## 8. 你接下来只需提供的最小信息（进入代码改造前）
 
-1. 2 个电机各自的物理含义与取值范围（单位、上下限）。
-2. 你当前数据中 `qpos` 和 `action` 的实际定义（是否相同）。
-3. text instruction 是每个 episode 一条，还是每个 timestep 一条。
-4. 相机数量、分辨率、帧率。
-5. 是否在训练时冻结 DistilBERT（`freeze_text_encoder=True/False`）。
+1. 2 个电机各自的物理含义与取值范围（单位、上下限）：电机分别为 motor_x 和 motor_y，x 的范围为 7000-17384，y 的范围为 8000-18884。对应的 action_x 和 action_y 都为 0~65535 之间
+2. 你当前数据中 `qpos` 和 `action` 的实际定义（是否相同）：action 和 qpos 定义接近，只不过是将 0~65535 分别映射到电机磁编码器数值上。
+3. text instruction 是每个 episode 一条，还是每个 timestep 一条：text instruction 是每个 timestep 一条。
+4. 相机数量、分辨率、帧率：相机数量为 1，分辨率为 224*224，帧率为 30Hz；对应的电机控制频率也为 30Hz
+5. 是否在训练时冻结 DistilBERT（`freeze_text_encoder=True/False`）：DistilBERT 完全冻结。构建训练集时，先将每一个 frame 的 text instruction 用 DistilBERT 编码以后再保存。这样训练过程中不需要调用 DistilBERT。
 
-> 有了这 5 项，即可进入下一步代码改造。
+> 有了这 5 项，即可进入下一步代码改造。
+
+text_input_ids、text_attention_mask 什么意思；'instruction_mode': 'episode-level'没有用到；
+
+```python
+instruction = ''
+if self.use_text_instruction:
+    if '/instruction_timestep' in root:
+        instruction = self._decode_instruction(root['/instruction_timestep'][start_ts])
+    elif '/instruction' in root:
+        instruction_node = root['/instruction']
+        if getattr(instruction_node, 'shape', ()) == ():
+            instruction = self._decode_instruction(instruction_node[()])
+        else:
+            if len(instruction_node.shape) == 1 and instruction_node.shape[0] == episode_len:
+                instruction = self._decode_instruction(instruction_node[start_ts])
+            else:
+                instruction = self._decode_instruction(instruction_node[0])
+```
+
+为什么修改了 Transformer 的定义？这里是否会生效？