 Shaun ZhouandClaude Opus 5
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fix(configs): 修复 resnet18 训练配置无法构建，并补上对应的评估配置
- configs/train/resnet18.yaml 此前直接报错：它同时继承 tiny_conv 与 resnet18 的模型
配置，深度合并后 backbone 混了两边字段。在 configs/model/resnet18.yaml 的 backbone
上加 _replace_: true 整块替换
- _replace_ 标记此前不生效：_load_raw 对每个 base 都会先 deep_merge({}, data)，
标记在参与替换判断之前就被剥掉了。改为合并期间保留、load_config 末尾统一剥除
- 新增 configs/eval/resnet18.yaml：评估必须与训练用同一套模型配置，否则构建出的
骨架与权重对不上，而此前只有 baseline 一个评估配置
- 新增参数化测试：仓库里每个配置都要能真的构建出组件（片段自动跳过），
且训练/评估配置对的 model 段必须一致
- README 补充骨架与配置对的对应表
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-04 15:42:14 +08:00 |
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Shaun ZhouandClaude Opus 5
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fix(backbones): 修复 shufflenet 无法构建，并让换骨架不再踩配置合并的坑
- shufflenet_v2_x1_0 列在支持清单里却直接 AttributeError：ShuffleNetV2 既不是
扁平 children 也没有 .features，需要按 conv1/maxpool/stage2..4/conv5 自己拼。
该 bug 同时影响 SimCLR 与检测模型
- 新增参数化测试覆盖清单里的每个 arch：能前向、声明的 out_channels 与实际一致
- 配置支持 `_replace_: true`：子字典整块替换而不与 base 合并。换骨架时
tiny_conv 的 widths/depths 会残留并传给新骨架，此前无论用 --set 还是 _base_
都绕不开，只能改原文件
- Registry.build 提前校验字段，报错直接指出是哪些字段不被接受、该怎么办，
取代裸 TypeError
- README 补充可选骨架表与三种改法（含不该用 --set 改 name 的说明）
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-04 15:28:49 +08:00 |
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Shaun ZhouandClaude Opus 5
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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>
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2026-09-02 17:54:55 +08:00 |
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