 Shaun ZhouandClaude Opus 5
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feat(cluster): 输出簇分布图，直观展示簇间距离
在 preview 拼图的同级目录生成 cluster_scatter.png：
- 左：聚类空间的 PCA 二维投影，散点按簇着色 + 质心标记，标题标注两个主成分的方差占比
- 右：质心两两距离矩阵（在聚类空间里算，不是投影后），带数值标注
投影用 PCA 而不是 t-SNE/UMAP——后两者为了把簇拉开会扭曲簇间距离，
而这张图的目的就是看距离。
- ClusterResult 新增 points 字段，保留 KMeans 实际使用的空间供可视化复用，
质心与散点用同一组主成分变换，避免质心飘到簇外
- summary.json 新增 centroid_distances
- 新增 scatter 配置块（enabled / max_points / point_size / alpha / figsize / dpi）
- 中文字体按 PingFang / Noto Sans CJK 等顺序探测，找不到自动退回英文标签，
不会画成豆腐块
- 新增依赖 matplotlib
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-04 15:09:35 +08:00 |
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Shaun ZhouandClaude Opus 5
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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>
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2026-09-03 09:24:39 +08:00 |
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Shaun ZhouandClaude Opus 5
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chore: 初始化 uv 项目配置与忽略规则
- pyproject.toml 采用 uv 应用模式（package = false），直接从仓库根运行入口脚本
- 依赖：torch / torchvision / numpy / pillow / pyyaml / swanlab
- dev 组含 pytest 与 ruff，export 组按需安装 onnx / onnxscript
- 忽略数据集本体、runs/ 训练产物、权重与 .DS_Store
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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