xzhou/ModelTrainEval
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Shaun Zhou 4550fdfa8e feat(cluster): add ImageNet pre-trained model section and adjust batch sizes 2026-09-03 15:47:37 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 345dee50da feat(simclr): 支持断点续训，恢复优化器与调度器状态 
此前 simclr.checkpoint 的语义是"有权重就跳过训练"，没有真正的续训：
中途停掉再启动只能从头再来，或者放弃已训的轮次。

- 新增 simclr_last.pth：骨架 + 投影头 + 优化器 + 调度器 + scaler + epoch + step，
  与给下游用的 simclr_backbone.pth 并存，两者在同一时机落盘
- 新增 simclr.resume：载入完整状态从下一个 epoch 接着练。只恢复权重不恢复动量与
  cosine 进度的话，续训时损失会先反弹一段
- resume 与 checkpoint 互斥（同时给直接报错）；拿只含骨架的 simclr_backbone.pth
  去 resume 会给出可操作的报错，提示改用 checkpoint
- 续训轮数已达计划值时不再训练，只打警告

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-03 09:34:55 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 be6173c746 feat(simclr): 接入 SwanLab 可视化，并补上本地看板缺失的依赖 
- SimCLRTrainer 记录 simclr/loss、loss_avg、lr（按 step）与 epoch_loss、
  epoch_seconds、gpu_mem_peak_mb（按 epoch），超参为完整 yaml 配置；
  正常结束与 KeyboardInterrupt 两条路径都会 finish()
- 配置新增 simclr.swanlab（字段同 train.swanlab），默认 mode: local，
  不需要登录，日志写到 <work_dir>/swanlog
- 依赖改为 swanlab[dashboard]：此前 `swanlab watch` 在干净环境里会报
  "Please install the swanboard package"，README 里检测训练那节的看板命令
  同样受影响，现已随 uv sync 装好
- README 补齐本地看板/云端/离线补传三种用法与端口、局域网参数

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-03 09:24:39 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 7d5b6ec423 docs(readme): 补全 SimCLR 训练与复用权重聚类的完整流程 
- 拆成三步：训练+聚类一条命令（含产出目录树、45 分钟预期、nohup 后台跑法）、
  用 simclr.checkpoint 复用权重重新聚类（约 1 分钟，含 k=2 与 --sweep-k）、
  以及把 --set 固化进 yaml 的写法
- 提醒复用权重时要换 --work-dir，否则会覆盖上次的聚类产出
- 修复三条 uv run 命令的续行反斜杠（此前被折叠成单行）
- 目录表 utils/ 的描述由"GPU 守卫"改为"设备解析（cuda/mps/cpu）"
- profiler 小节补充三后端差异并链到"计算后端"

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-03 09:10:36 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 938d62ea53 docs: SimCLR 域内自监督的实测对比与多后端说明 
- 新增 §10.5：SimCLR vs ImageNet 预训练在 14,579 张上的同设置对比。
  只训 1 个 epoch 的域内特征在 k=4 上即追平（轮廓 0.334 vs 0.325），
  在 k=2 上大幅胜出（轮廓 0.469、稳定性 0.991）——目视确认该二分正是
  "有明显缺陷 / 弱纹理近空白"，可直接作为流水线的第一级过滤
- 复杂度表补 MPS 实测：特征提取 84s(CPU) -> 51s(MPS)，SimCLR 约 65s/epoch
- README 增加"计算后端"小节（三后端的 AMP 默认值、显存统计与限制）
- 流程图与对照表同步去掉已移除的 GPU 守卫

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-02 21:43:35 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 4fc0fa5353 docs: 无监督聚类的数学说明、mermaid 图与 README 
- docs/unsupervised-clustering.md: 逐图标准化对仿射光照群的不变性证明、
  多 stage 特征的取舍、PCA 白化失效的谱分析、KMeans 收敛性与 kmeans++ 近似比、
  轮廓系数与 NMI 稳定性的定义、NT-Xent 与 InfoNCE 下界，附全部消融数据与代码对照表
- figures/: 四张 mermaid 图（流水线、KMeans 控制流、SimCLR、主成分谱），
  含 .mmd 源、.md 预览与渲染好的 .png
- README: 数据准备、训练评估、多类/单类、SwanLab、Profiler、聚类与自监督的运行说明

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-02 17:55:48 +08:00
xzhou c0e7c23aef Initial commit 2026-09-01 16:48:33 +08:00