fix(simclr): 换优化器种类时不再加载不兼容的动量缓冲

adamw 换成 sgd 时 load_state_dict 不会报错，SGD 会收下 AdamW 的 exp_avg/exp_avg_sq
却永远用不上——动量实际从零开始，但状态里白占内存，之后存盘还会一路带下去。
改为检测到优化器种类变化就跳过加载并给出日志，模型权重与训练进度不受影响。

README 补一张表，说明续训时哪些配置按 yaml、哪些来自存档、哪些不能改。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

engine/simclr.py

@@ -224,13 +224,24 @@ class SimCLRTrainer:
         # 一并还原成存档时的值。先把配置构造出来的超参抄下来，加载完再按组写回去，
         # 这样只留下动量缓冲（真正的"进度"），超参仍以 yaml 为准。
         # 按组写回也保住了 build_optimizer 的分组结构（BN 与 bias 那组 weight_decay=0）。
-        intended = [
-            {key: value for key, value in group.items() if key != "params"}
-            for group in self.optimizer.param_groups
-        ]
-        self.optimizer.load_state_dict(state["optimizer"])
-        for group, wanted in zip(self.optimizer.param_groups, intended, strict=True):
-            group.update(wanted)
+        archived_optimizer = (state.get("optimizer_cfg") or {}).get("name")
+        current_optimizer = dict(self.cfg.get("optimizer", {})).get("name")
+        if archived_optimizer and current_optimizer and archived_optimizer != current_optimizer:
+            # 换了优化器种类，动量缓冲的含义完全不同（AdamW 的 exp_avg 对 SGD 毫无意义），
+            # 硬塞进去只会白占内存。直接不加载，从零开始积累。
+            logger.warning(
+                "优化器由 %s 换成了 %s，动量缓冲无法迁移、将从零积累（模型权重与训练进度不受影响）",
+                archived_optimizer,
+                current_optimizer,
+            )
+        else:
+            intended = [
+                {key: value for key, value in group.items() if key != "params"}
+                for group in self.optimizer.param_groups
+            ]
+            self.optimizer.load_state_dict(state["optimizer"])
+            for group, wanted in zip(self.optimizer.param_groups, intended, strict=True):
+                group.update(wanted)
 
         if state.get("scaler"):
             self.scaler.load_state_dict(state["scaler"])