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Shaun ZhouandClaude Opus 5 0f5bb4a5c0 feat(cluster): 加 --train-only，自监督训练与聚类可分两步跑

engine/simclr.py 与 engine/cluster.py 本来就互不引用，唯一接口是
simclr_backbone.pth；耦合只在 CLI——method=simclr 会训练完直接聚类。
此前"只聚类"可以用 simclr.checkpoint 做到，"只训练"没有办法。

- --train-only：训练存完权重即退出，不抽特征也不聚类，并打印下一步的聚类命令
- 与 method=pretrained / simclr.checkpoint / --sweep-k 组合时立刻报错说明原因，
  而不是跑完才发现没有产出
- 典型用法：GPU 机器上 --train-only 跑几十小时，之后拿权重反复调 k，每次约 1 分钟

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

2026-09-07 11:38:59 +08:00

check_env.py

feat: 支持 cuda / mps / cpu 三后端，Mac 上可用 MPS 训练

2026-09-02 21:43:35 +08:00

cluster_unlabeled.py

feat(cluster): 加 --train-only，自监督训练与聚类可分两步跑

2026-09-07 11:38:59 +08:00

convert_annotations.py

chore: 数据迁到 data/raw/ 后同步所有路径引用

2026-09-07 11:19:42 +08:00

export_clusters.py

feat(scripts): 按聚类结果导出数据集