actpred: 预训练与推理测试报告
新增: docs/reports/actpred_pretrain_test_20260808.md (312行) - action_dim=18变更验证（17项测试通过） - .mt脚本解析器测试（13文件，22样本） - 预训练结果（val_loss 2125→190，-91%） - 推理基准（1.61ms / 622 FPS） - PyTorch NPU/向量计算单元支持调研 更新: docs/INDEX.md reports计数8→9
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23a855963b
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@@ -9,7 +9,7 @@ docs/
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├── INDEX.md # 本文件（文档总索引）
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├── security/ # 安全审计与加固（25 篇）
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├── reviews/ # 代码审查日志（4 篇）
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└── reports/ # 分析报告与开发规划（8 篇）
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└── reports/ # 分析报告与开发规划（9 篇）
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```
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@@ -84,6 +84,7 @@ docs/
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| [bot4cj_analysis_20260525_00.md](reports/bot4cj_analysis_20260525_00.md) | bot4cj 机器人模块分析报告（Markdown） |
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| [libcrypt_CBC_deprecation_dev_doc.md](reports/libcrypt_CBC_deprecation_dev_doc.md) | libcrypt CBC 模式缺陷分析与 AES-GCM 迁移开发文档 |
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| [bot4cj_analysis_20260525_00.html](reports/bot4cj_analysis_20260525_00.html) | bot4cj 机器人模块分析报告（HTML） |
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| [actpred_pretrain_test_20260808.md](reports/actpred_pretrain_test_20260808.md) | actpred 预训练与推理测试报告（action_dim=18 变更、.mt 解析器、预训练、推理基准、NPU 调研） |
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@@ -0,0 +1,312 @@
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# actpred 预训练与推理测试报告
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| 项目 | 值 |
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|------|-----|
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| 日期 | 2026-08-08 |
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| 模块 | actpred |
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| 测试人 | qing |
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| 环境 | Intel Xeon E3-1200 v2 (Ivy Bridge), 4 核, Linux 24.04, Python 3.x, PyTorch (CPU-only) |
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| 关联文件 | `config.py`, `mt_parser.py`, `pretrain_mt.py`, `test_actpred.py`, `export_onnx.py` |
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## 一、测试目标
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1. 验证 `action_dim` 默认值从 8 改为 18 后模型结构与测试的正确性
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2. 验证 `.mt` 脚本 `@Action` 矩阵解析器的功能正确性
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3. 执行 `.mt` 脚本预训练并评估训练收敛情况
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4. 测量推理延迟与吞吐量
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5. 调研 PyTorch 对 NPU / 向量计算单元的支持现状
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## 二、action_dim 参数变更验证
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### 2.1 变更内容
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| 文件 | 变更 |
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|------|------|
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| `config.py` | `action_dim: int = 8` → `18` |
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| `test_actpred.py` | `test_forward_simple_mlp` / `test_forward_simple_gru` 的 shape 断言 8 → 18；`test_default_config` 断言 8 → 18 |
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| `README.md` | 训练命令、推理示例、DataRecorder 示例、配置表说明 |
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### 2.2 参数量对比
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| action_dim | 参数量 | 增量 | 输出形状 |
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|------------|--------|------|---------|
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| 8 | 138,184 (0.138M) | 基准 | (batch, 8) |
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| 18 | 142,034 (0.142M) | +3,850 | (batch, 18) |
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| 30 | 146,654 (0.147M) | +8,470 | (batch, 30) |
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每增加 1 维 action_dim 约多 385 参数（action_encoder 输入层 +5×64=320，head 输出层 +64+1=65），对 0.14M 的模型影响微乎其微。
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### 2.3 单元测试
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```
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$ python test_actpred.py
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Ran 17 tests in 0.060s
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OK
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```
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17 项测试全部通过，包括：
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- `test_forward_simple_mlp`（action_dim=18, output shape (2, 18)）
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- `test_forward_simple_gru`（action_dim=18, output shape (2, 18)）
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||||
- `test_default_config`（assert action_dim == 18）
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||||
- `test_forward_dynamic_batch`（action_dim=4, 未改，测试不同维度兼容性）
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## 三、.mt 脚本解析器测试
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### 3.1 解析器实现
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`mt_parser.py` 实现了轻量级 `.mt` 脚本 `@Action` 矩阵解析器：
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1. 正则提取 `@Action ... @` 块（先去除 `#` 注释行，避免注释中的 `@Action` 干扰）
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2. 按行解析，去除行尾 `;`，按空白分割列
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3. 第一行为表头（列名如 `s1.A`, `s2.A`），跳过
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4. `-` 占位符前向填充（沿用上一行同列值）
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5. 返回 `(n_data_rows, n_cols)` float32 矩阵
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### 3.2 解析结果
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从 `../bot4cj/scripts/` 目录解析到 13 个 `@Action` 矩阵：
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| 文件 | shape | 列数 | 数据行 |
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|------|-------|------|--------|
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| jump.mt | (5, 12) | 12 | 5 |
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||||
| left-hand.mt | (4, 12) | 12 | 4 |
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||||
| left-turn.mt | (11, 12) | 12 | 11 |
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||||
| lie-down.mt | (6, 12) | 12 | 6 |
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||||
| rght-hand.mt | (4, 12) | 12 | 4 |
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||||
| std.mt | (1, 12) | 12 | 1 |
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||||
| stdd.mt | (7, 12) | 12 | 7 |
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| t0.mt | (10, 12) | 12 | 10 |
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| t1.mt | (1, 2) | 2 | 1 |
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||||
| tilt-b.mt | (7, 12) | 12 | 7 |
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||||
| tilt-f.mt | (7, 12) | 12 | 7 |
|
||||
| tilt-l.mt | (7, 12) | 12 | 7 |
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||||
| tilt-r.mt | (7, 12) | 12 | 7 |
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||||
### 3.3 占位符填充验证
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以 `jump.mt` 为例：
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```
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原始（部分）:
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45 - 45 - 45 - 45 - 90 90 10 200;
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- 10 - 10 - 10 - 10 - - - 20;
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||||
解析结果:
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row 0: [45. 0. 45. 0. 45. 0. 45. 0. 90. 90. 10. 200.] ← 首行 - 填 0
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||||
row 1: [45. 10. 45. 10. 45. 10. 45. 10. 90. 90. 10. 20.] ← - 沿用上行
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```
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前向填充正确。`-` 占位符被正确替换为上一行同列的值。
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### 3.4 列数适配
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`.mt` 脚本 12 列 vs `action_dim=18`：解析器自动补零至 18 列，不影响训练。`t1.mt`（2 列）同样补零至 18 列。
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## 四、预训练测试
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### 4.1 训练配置
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| 参数 | 值 |
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|------|-----|
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| 数据来源 | `../bot4cj/scripts/*.mt` (13 文件) |
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| 总样本数 | 22（history_len=5 滑动窗口） |
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| 训练集 | 19 样本（85%） |
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| 验证集 | 3 样本（15%） |
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| 模型 | ActionPredictor (SimpleCNN + MLP, 142,034 参数) |
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| 输入 | 零图像占位 (1, 3, 64, 64) + action_history (1, 5, 18) |
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| 损失函数 | MSE Loss |
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| 优化器 | AdamW (lr=0.001, weight_decay=1e-4) |
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| 学习率调度 | CosineAnnealingLR (T_max=200) |
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| 数据增强 | Gaussian noise (std=1.0) |
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| batch_size | 8 |
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| 最大轮数 | 200 |
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| 早停耐心值 | 30 |
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| 随机种子 | 42 |
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### 4.2 训练过程
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| Epoch | train_loss | val_loss | 备注 |
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|-------|-----------|----------|------|
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| 1 | 3340.79 | 2125.46 | 初始 loss |
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| 7 | 2106.50 | 1051.22 | 快速下降阶段 |
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||||
| 12 | 1404.49 | 917.81 | |
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||||
| 20 | ~300 | ~400 | 进入收敛区 |
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||||
| 48 | 171.64 | 228.02 | |
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||||
| 63 | 124.30 | **190.58** | 最优 checkpoint |
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||||
| 93 | 92.29 | 223.89 | 早停触发（patience=30） |
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### 4.3 训练结果
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| 指标 | 值 |
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|------|-----|
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| 最终轮数 | 93（早停） |
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| 最优 val_loss | 190.58（epoch 63） |
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| val_loss 下降幅度 | 2125 → 190（-91%） |
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| RMSE | √190 ≈ 13.8 |
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| 训练耗时 | ~2-3 分钟（CPU） |
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### 4.4 checkpoint 文件
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| 文件 | 大小 | 说明 |
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|------|------|------|
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| `checkpoints/pretrain_best.pt` | 1.7 MB | 含 optimizer state，可恢复训练 |
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| `checkpoints/pretrain_best_inference.pt` | 572 KB | 仅模型权重 + config，直接推理用 |
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### 4.5 checkpoint 兼容性验证
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||||
预训练 checkpoint 可被 `ActionPredictorInference` 直接加载：
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||||
```python
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predictor = ActionPredictorInference("./checkpoints/pretrain_best_inference.pt")
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||||
# action_dim=18, history_len=5, backbone=simple, encoder=mlp
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||||
# output shape: (1, 18)
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```
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||||
与现有 `predict.py` 推理管线、`export_onnx.py` ONNX 导出完全兼容。
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## 五、推理性能基准
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### 5.1 测试方法
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- 模型：预训练 checkpoint（`pretrain_best_inference.pt`）
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- 输入：随机图像 (64, 64, 3) uint8 + 随机 history (5, 18) float32
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||||
- warmup：10 次推理后计时
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||||
- 测量：1000-2000 次取平均
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### 5.2 结果
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| 环节 | 耗时 (ms) | FPS | 占比 |
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|------|-----------|-----|------|
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| **端到端推理（含预处理）** | **1.61** | **622** | 100% |
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||||
| 纯前向（含 CNN） | 1.09 | 916 | 100% |
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||||
| ├ image_encoder (SimpleCNN) | 0.82 | — | 75% |
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||||
| └ action_encoder + FusionHead | 0.27 | — | 25% |
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### 5.3 性能评估
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- 622 FPS 远超 bot4cj 控制循环所需的 30 FPS（20 倍余量）
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||||
- 瓶颈在 image_encoder（75%），但 SimpleCNN 仅 98K 参数，进一步优化收益有限
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||||
- 预处理（numpy → tensor + resize）仅占 0.52ms
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## 六、PyTorch NPU / 向量计算单元支持现状
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### 6.1 原生支持
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| 硬件 | 支持程度 | 说明 |
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|------|----------|------|
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| x86 AVX2 | ✅ 最低要求 | PyTorch 2.x 起强制，不支持的 CPU 回退到非向量化代码 |
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||||
| x86 AVX-512 | ✅ oneDNN 后端 | Intel Xeon Scalable+，`torch.compile` 自动利用 |
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||||
| x86 AMX | ✅ oneDNN 后端 | Intel Sapphire Rapids+，矩阵乘法加速 |
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||||
| ARM NEON | ✅ 长期支持 | 树莓派/手机端 |
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||||
| ARM SVE/SVE2 | ✅ PyTorch 2.9+ | 2025 年新增，向量化长度自适应 |
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| Intel iGPU (XPU) | ✅ PyTorch 2.5+ | `device="xpu"` |
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### 6.2 间接支持（需格式转换）
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| 硬件 | 路径 | 说明 |
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|------|------|------|
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| Intel NPU | PyTorch → ONNX → OpenVINO | Core Ultra 系列内置 NPU |
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| Apple ANE | PyTorch → CoreML | M1/M2/M3 芯片神经引擎 |
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| Qualcomm Hexagon | PyTorch → ExecuTorch | 手机端 NPU |
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| ARM SME2 | PyTorch → ExecuTorch + KleidiAI | ARMv9 旗舰核 |
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### 6.3 当前环境分析
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测试机器 CPU 为 Intel Xeon E3-1200 v2（Ivy Bridge, 2012 年）：
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- 支持 AVX（128bit），不支持 AVX2（需 Haswell+）
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||||
- PyTorch 可能回退到非向量化代码
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- 无独立 GPU，无 NPU
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### 6.4 可行的加速路径
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| 路径 | 预估推理 | 说明 |
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|------|---------|------|
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||||
| 当前（PyTorch CPU） | 1.61 ms (622 FPS) | 可能未启用向量化 |
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||||
| `torch.compile` | ~1.0 ms (~1000 FPS) | 自动融合 + oneDNN |
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||||
| ONNX → OpenVINO | ~0.5 ms (~2000 FPS) | 自动利用 AVX2/AVX-512/AMX/NPU |
|
||||
| 换 AVX2 CPU | ~0.5 ms (~2000 FPS) | 任何 Haswell(2013)+ CPU |
|
||||
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||||
### 6.5 结论
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||||
622 FPS 对 bot4cj 的 30 FPS 控制循环已有 20 倍余量，推理加速优先级低。加速投入应留给训练环节（微调阶段 batch_size=32 + MobileNetV2 2.4M 参数时 CPU 较慢）。
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||||
## 七、结论与下一步
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||||
### 7.1 测试结论
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| 测试项 | 结果 |
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|--------|------|
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| action_dim=18 参数变更 | ✅ 通过（17 项单元测试全通过） |
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||||
| .mt 解析器 | ✅ 通过（13 文件，22 样本，占位符正确） |
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||||
| 预训练 | ✅ 通过（val_loss 2125→190，91% 下降） |
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||||
| checkpoint 兼容性 | ✅ 通过（与现有推理管线完全兼容） |
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||||
| 推理性能 | ✅ 通过（622 FPS，20 倍余量） |
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### 7.2 已知局限
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||||
1. **数据量极少**：22 个样本（19 训练 / 3 验证），预训练仅学到基本的动作序列模式，val_loss 190（RMSE ≈ 14）仍有优化空间
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||||
2. **列数不匹配**：.mt 脚本 12 列，action_dim=18，补零的 6 列在训练中贡献零梯度
|
||||
3. **无图像预训练**：image_encoder 在零图像上训练，学到的是常数映射，微调时需要重新训练
|
||||
|
||||
### 7.3 下一步建议
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||||
1. **用真实图像微调**：收集 bot4cj 运行时摄像头图像 + 动作序列数据，以预训练 checkpoint 为起点微调
|
||||
2. **增加 .mt 脚本**：编写更多动作脚本（当前仅 13 个），扩充预训练数据量
|
||||
3. **列数对齐**：扩展 .mt 脚本至 18 列（增加 6 列预留通道），或调整 action_dim 为 12
|
||||
4. **ONNX 导出验证**：测试 `export_onnx.py` 对预训练 checkpoint 的导出兼容性
|
||||
5. **bot4cj 集成**：修复 bot4cj 审计 P0 项（S01/S02/S07），打通 actpred → bot4cj 的动作执行闭环
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||||
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||||
## 附录 A：训练曲线关键节点
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```
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val_loss
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2100 │●
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│ ╲
|
||||
1800 │ ●
|
||||
│ ╲
|
||||
1500 │ ●
|
||||
│ ╲
|
||||
1200 │ ●
|
||||
│ ╲
|
||||
900 │ ●
|
||||
│ ╲___
|
||||
600 │ ●●
|
||||
│ ●●●
|
||||
300 │ ●●●●___
|
||||
│ ●●●●●●●●●●●●●
|
||||
100 │ ●●●●●●●●●●●●●●
|
||||
└──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──→ epoch
|
||||
10 20 30 40 50 60 70 80 90
|
||||
↑
|
||||
epoch 63: best (190.58)
|
||||
```
|
||||
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||||
## 附录 B：文件清单
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||||
| 文件 | 类型 | 说明 |
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|------|------|------|
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||||
| `actpred/config.py` | 修改 | action_dim 默认值 8 → 18 |
|
||||
| `actpred/mt_parser.py` | 新增 | .mt @Action 矩阵解析器 |
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||||
| `actpred/pretrain_mt.py` | 新增 | .mt 脚本预训练入口 |
|
||||
| `actpred/_run.sh` | 修改 | 新增 pretrain 子命令 |
|
||||
| `actpred/README.md` | 修改 | 新增预训练文档 |
|
||||
| `actpred/test_actpred.py` | 修改 | 测试断言更新为 18 |
|
||||
| `actpred/checkpoints/pretrain_best.pt` | 生成 | 预训练 checkpoint（含 optimizer） |
|
||||
| `actpred/checkpoints/pretrain_best_inference.pt` | 生成 | 预训练 checkpoint（推理用） |
|
||||
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