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/train.py

@@ -246,6 +246,9 @@ def main():
         model.load_state_dict(resume_ckpt["model_state_dict"])
         optimizer.load_state_dict(resume_ckpt["optimizer_state_dict"])
         scheduler.load_state_dict(resume_ckpt["scheduler_state_dict"])
+        # 注意：scheduler 状态（含 T_max）随 checkpoint 恢复，LR 余弦曲线
+        # 按原调度继续；resume 时改 --epochs 只影响循环边界，不重塑 LR
+        # 曲线（如需新曲线请重新训练，勿 resume）
         start_epoch = resume_ckpt["epoch"] + 1
         best_val_loss = resume_ckpt.get("best_val_loss", float("inf"))
         patience_counter = resume_ckpt.get("patience_counter", 0)