Flattened observations disagree with explicitly declared task specifications
Nadie ha tomado este issue todavía.
Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 74/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- numpy, python
- Área
- backend-api-design
Línea de trabajo
Start at control.Environment.observation_spec and compare the explicit-spec path with the existing fallback flattening path used when no specification is declared. Check that flat_observation preserves shapes and NumPy dtype promotion without materializing observations or calling get_observation, while leaving the caller's spec and mapping type unchanged. Run the regression against reset and step behavior to confirm the declared and inferred paths agree.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Reproduction
On current main, an environment using flat_observation=True flattens the values returned by reset and step, but returns an unflattened specification when the task implements observation_spec.
For example, a task declaring a float32 position array of shape (2,) and an int32 scalar mode produces one float64 observations array of shape (3,). Environment.observation_spec() instead returns the original two specifications.
The fallback path for tasks without an explicit specification already flattens correctly. Agents that allocate or validate observations from the environment specification therefore behave differently depending on whether the task supplies its own spec.
Expected behavior
Flatten the declared shapes and apply NumPy's concatenation dtype promotion when flattening is enabled, without materializing observation arrays or calling get_observation. Preserve the caller's spec, mapping type, normal unflattened behavior, and the existing inference path.
Reproduced with actual control.Environment calls and a small native MuJoCo task. The new regression fails on current main at a04e3e4cf56c12117d2294bb090f9acec21e5c67; no renderer, trained policies or external service is required.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 4.7k
- Forks
- 765
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Más de google-deepmind/dm_control
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 85/100
google-deepmind/dm_control#559 ·
-
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 75/100
google-deepmind/dm_control#560 ·
-
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 76/100
google-deepmind/dm_control#552 ·
-
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 45/100
google-deepmind/dm_control#540 · 1 comentario ·
-
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 55/100
google-deepmind/dm_control#537 · 1 comentario ·
Todos los issues de google-deepmind/dm_control
Issues similares
-
customer-reported
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 68/100
Azure/azure-cli#34150 · 1 comentario ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
community-request
Dificultad 1/5 Menos de una hora Aptitud para principiantes 95/100
NVIDIA-NeMo/Curator#2464 · 1 comentario ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
weblate-discover crashes with an unhandled FileNotFoundError when the directory does not existAbierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 88/100
WeblateOrg/translation-finder#1099 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 68/100
trezor/trezor-firmware#7997 ·
Los mantenedores suelen responder en 2 días
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 88/100
Los mantenedores suelen responder en 1 día