fix(actpred): 修复归一化统计不一致等 5 项问题并增强可复现性

- train/val 归一化统计量改为仅用训练集计算并落盘复用，修复 val loss 不可信
- predict.py 统计文件路径改用 os.path 处理，修复跨平台与无分隔符路径问题
- dataset.py jpg/png 混合时统一按文件名排序，保证时间顺序
- 新增 --seed 全局随机种子（含 DataLoader generator），训练可复现
- 新增 --max-grad-norm 梯度裁剪（默认 1.0），防 GRU 梯度爆炸
- get_episode_count 与数据集目录过滤条件对齐，避免无效目录导致索引错位
- 空验证集返回 inf 并保底保存最终权重，避免伪造 best 模型
- 清理 export_onnx.py 重复分支死代码

actpred/export_onnx.py

@@ -20,10 +20,7 @@ def main():
     model.eval()
 
     dummy_image = torch.randn(1, 3, data_cfg.image_size, data_cfg.image_size)
-    if model_cfg.history_encoder == "gru":
-        dummy_history = torch.randn(1, data_cfg.history_len, data_cfg.action_dim)
-    else:
-        dummy_history = torch.randn(1, data_cfg.history_len, data_cfg.action_dim)
+    dummy_history = torch.randn(1, data_cfg.history_len, data_cfg.action_dim)
 
     torch.onnx.export(
         model, (dummy_image, dummy_history),