fix(pybot×actpred): v3 审计 P2 清零——验收链 fixed_range + 导出断言 + overrun 节流

- v3-P2-1: _npu_test/_onnx_validate 按 normalize_mode 分支（fixed_range 免 stats，
  HailoPredictor 透传模式，torch 参考同口径反归一化）
- v3-P2-2: export_deploy/export_onnx 一致性 diff 超 1e-4 即 sys.exit（P2-f 闭环）
- v3-P2-3: run_loop overrun 告警节流（第1次+每100次），降 hz 建议仅 >10% 输出
- P2-a1: default_column_weights 扩展列（action_dim>18）默认 1.0
- P2-c: 补 predictor 异常清理路径测试（异常传播 + finally 落盘）
- P2-d/P2-e: Resize 口径与 resume scheduler T_max 语义文档化
- R2-4: _set.sh 安装后断言 CPU 版 torch，误装 CUDA 即拦截
测试: pybot 89 passed (+1)、actpred 148 passed/18 skipped

actpred/dataset.py

@@ -43,6 +43,10 @@ class ActionDataset(Dataset):
         self.rollout_len = max(1, rollout_len)
 
         self.transform = transforms.Compose([
+            # Resize 不保持宽高比（直接拉伸）是有意为之：推理端
+            # （predict/onnx_infer/_onnx_validate）使用完全相同的预处理，
+            # 训练/推理口径必须一致；改为 letterbox 会使既有 checkpoint
+            # 输入分布失配，如需变更须训练/推理同步修改并重训（P2-d）
             transforms.Resize((image_height, image_width)),
             transforms.ToTensor(),
             transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]),