# n_action_steps=50 导致 LIBERO 成功率下降

> 原文链接：https://robotics.hellobike.com/pitfalls/2026-10-11-lerobot-4614
> 频道：pitfalls | 更新日期：2026-10-11 | 标签：auto, github-issue, lerobot
> 核心摘要：lerobot/smolvla_libero 默认执行完整 50 动作块，评测成功率下降；传入 --policy.n_action_steps=10 可绕过。

# n_action_steps=50 导致 LIBERO 成功率下降

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> 本文由 AI 根据公开内容整理，可能有误，请以原文为准：[`lerobot/smolvla_libero` ships `n_action_steps=50`, which costs about 20 pp on LIBERO](https://github.com/huggingface/lerobot/issues/4614)（GitHub huggingface/lerobot #4614）

**状态**：有绕过办法

## 问题

`lerobot/smolvla_libero` 配置中 `n_action_steps: 50` 等于 `chunk_size`，`lerobot-eval` 会在重新观察前执行完整 50 动作块；LIBERO object/spatial 成功率相比 10 步下降约 20 个百分点。

## 环境

lerobot 0.6.1/0.6.2，hf-libero 0.1.4，robosuite 1.4.0，torch 2.11.0，Python 3.12；macOS Apple M5 MPS、Ubuntu 24.04 RTX 4050 CUDA。

## 解决办法

1. 运行 `lerobot-eval` 时显式覆盖默认值：`--policy.n_action_steps=10`。
2. 在 `lerobot 0.6.1` 中，如该 checkpoint 的相机映射被空 CLI 默认值覆盖，还需手动传入 `--rename_map='{"observation.images.image": "observation.images.camera1", "observation.images.image2": "observation.images.camera2"}'`。

讨论原作者：@darrobcker 等，版权归原作者所有。
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## 原始参考来源 (Sources)

- [GitHub huggingface/lerobot #4614：`lerobot/smolvla_libero` ships `n_action_steps=50`, which costs about 20 pp on LIBERO](https://github.com/huggingface/lerobot/issues/4614)