feat(utils): 配置继承、注册表、日志与 Nvidia GPU 守卫

- config: yaml `_base_` 继承 + 深度合并 + 命令行 `--set a.b.c=value` 覆盖，检测循环引用
- registry: 组件按名注册与构建，模型/数据集共用
- device: require_cuda() 守卫，按 CLAUDE.md 约定禁止在无 Nvidia GPU 的设备上训练；
  评估与导出走 resolve_device() 允许 CPU
- labels: multilabel / multiclass 两种图像级标签形式的共用定义
- logging / seed: 控制台+文件日志、随机种子与 cudnn 确定性

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

utils/device.py

@@ -0,0 +1,54 @@
+"""设备检查。
+
+项目硬性约定（见 CLAUDE.MD）：禁止在没有 Nvidia GPU 的设备上训练。
+所有训练入口必须先调用 `require_cuda()`，检查不通过直接抛错退出。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+
+class NoNvidiaGpuError(RuntimeError):
+    """当前设备不具备可用的 Nvidia GPU。"""
+
+
+def cuda_devices() -> list[str]:
+    """返回可用的 Nvidia GPU 名称列表；没有 torch 或没有 GPU 时返回空列表。"""
+    try:
+        import torch
+    except ImportError:
+        return []
+    if not torch.cuda.is_available() or torch.version.cuda is None:
+        return []
+    return [torch.cuda.get_device_name(i) for i in range(torch.cuda.device_count())]
+
+
+def require_cuda() -> list[str]:
+    """训练前的守卫；无 Nvidia GPU 时抛出 `NoNvidiaGpuError`。"""
+    try:
+        import torch
+    except ImportError as exc:
+        raise NoNvidiaGpuError("未安装 PyTorch，无法确认 Nvidia GPU，训练已中止。") from exc
+
+    if torch.version.cuda is None:
+        raise NoNvidiaGpuError(
+            f"当前 PyTorch ({torch.__version__}) 不是 CUDA 构建（可能是 CPU/ROCm/MPS 版本），"
+            "本项目禁止在非 Nvidia GPU 设备上训练。"
+        )
+    if not torch.cuda.is_available() or torch.cuda.device_count() == 0:
+        raise NoNvidiaGpuError(
+            "未检测到可用的 Nvidia GPU，本项目禁止在无 GPU 的设备上训练。"
+            "评估/推理请使用 eval.py 并显式指定 device=cpu。"
+        )
+    return cuda_devices()
+
+
+def resolve_device(device: str = "cuda"):
+    """把配置中的 device 字符串解析为 `torch.device`。
+
+    仅用于评估/推理等允许 CPU 的场景；训练路径请先走 `require_cuda()`。
+    """
+    import torch
+
+    if device.startswith("cuda") and not torch.cuda.is_available():
+        raise NoNvidiaGpuError(f"请求了 {device}，但当前设备没有可用的 Nvidia GPU。")
+    return torch.device(device)