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Shaun ZhouandClaude Opus 5 92c88b785c fix(config): --set 拦下不存在的键,并支持续训时重开学习率曲线
用户反馈"聚类配置里改不了 lr/weight_decay",实测是两件事:

1. --set 的键打错字母会凭空造出一个谁也不读的键,训练照跑但改动无效。
   实例:simclr.optmizer.weight_decay=0.0(optimizer 少个 i)被静默接受。
   现在 apply_overrides 默认只允许覆盖已存在的键,报错时给出同级可用键
   与最接近的拼写("是不是想写 'optimizer'?")。需要新增键时可 strict=False。

2. lr 其实生效了,但从 2229/2500 续训时 cosine 只剩满值的 3%,
   新设的 1e-3 落到 2.87e-5。新增 restart_schedule 开关:按剩余轮数重开曲线,
   新 lr 从满值开始;SimCLR 与检测训练都支持。续训日志补上调度进度,
   并在 lr 不足 initial_lr 的 10% 时警告并给出两种解法。

顺带:严格校验立刻暴露出 configs/cluster/film.yaml 里根本没有 scatter 段
(代码 cfg.get("scatter", {}) 兜底走默认值,所以功能正常但配置项形同虚设),已补上。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-07 19:30:17 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 6f00074199 feat(cluster): 新增 resnet18 自监督聚类配置,并修复 --set 的 YAML 标量解析
- 新增 configs/cluster/film_simclr_resnet18.yaml:用 resnet18 做域内自监督后聚类。
  backbone 块带 _replace_,避免 base 里 tiny_conv 的 widths/depths 残留
- parse_override 此前只用 ast.literal_eval,不认 YAML 风格的 null/true/false:
  `--set xxx.enabled=false` 会得到字符串 "false",而非空字符串是真值,开关反被打开。
  改为先试 Python 字面量(保住 1e-3 这类),再退回 YAML 标量解析
- feature_stages 默认由 null 改为 [5, 6]:实测 1 epoch 自监督后 layer2+3 的轮廓
  0.243/稳定性 0.997,明显优于 layer4 的 0.156/0.528。原注释里"自监督后 layer4
  已是域内特征"的推断被数据推翻
- README 补充三种方案的实测对比与成本

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-04 15:51:28 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 47fb0f1125 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>
2026-09-04 15:42:14 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 e581d9b3d7 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>
2026-09-04 15:28:49 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 f4eff8beee 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>
2026-09-02 17:54:55 +08:00