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actpred 预训练与推理测试报告

项目	值
日期	2026-08-08
模块	actpred
测试人	qing
环境	Intel Xeon E3-1200 v2 (Ivy Bridge), 4 核, Linux 24.04, Python 3.x, PyTorch (CPU-only)
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

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
2. 验证 .mt 脚本 @Action 矩阵解析器的功能正确性
3. 执行 .mt 脚本预训练并评估训练收敛情况
4. 测量推理延迟与吞吐量
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

2.1 变更内容

文件	变更
config.py	action_dim: int = 8 → 18
test_actpred.py	test_forward_simple_mlp / test_forward_simple_gru 的 shape 断言 8 → 18；test_default_config 断言 8 → 18
README.md	训练命令、推理示例、DataRecorder 示例、配置表说明

2.2 参数量对比

action_dim	参数量	增量	输出形状
8	138,184 (0.138M)	基准	(batch, 8)
18	142,034 (0.142M)	+3,850	(batch, 18)
30	146,654 (0.147M)	+8,470	(batch, 30)

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。

2.3 单元测试

$ python test_actpred.py

Ran 17 tests in 0.060s
OK

17 项测试全部通过，包括：

• test_forward_simple_mlp（action_dim=18, output shape (2, 18)）
• test_forward_simple_gru（action_dim=18, output shape (2, 18)）
• test_default_config（assert action_dim == 18）
• 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

3.1 解析器实现

mt_parser.py 实现了轻量级 .mt 脚本 @Action 矩阵解析器：

1. 正则提取 @Action ... @ 块（先去除 # 注释行，避免注释中的 @Action 干扰）
2. 按行解析，去除行尾 ;，按空白分割列
3. 第一行为表头（列名如 s1.A, s2.A），跳过
4. - 占位符前向填充（沿用上一行同列值）
5. 返回 (n_data_rows, n_cols) float32 矩阵

3.2 解析结果

从 ../bot4cj/scripts/ 目录解析到 13 个 @Action 矩阵：

文件	shape	列数	数据行
jump.mt	(5, 12)	12	5
left-hand.mt	(4, 12)	12	4
left-turn.mt	(11, 12)	12	11
lie-down.mt	(6, 12)	12	6
rght-hand.mt	(4, 12)	12	4
std.mt	(1, 12)	12	1
stdd.mt	(7, 12)	12	7
t0.mt	(10, 12)	12	10
t1.mt	(1, 2)	2	1
tilt-b.mt	(7, 12)	12	7
tilt-f.mt	(7, 12)	12	7
tilt-l.mt	(7, 12)	12	7
tilt-r.mt	(7, 12)	12	7

3.3 占位符填充验证

以 jump.mt 为例：

原始（部分）:
  45     -    45     -    45     -    45     -    90     90     10        200;
   -    10     -    10     -    10     -    10     -      -      -         20;

解析结果:
  row 0: [45.  0. 45.  0. 45.  0. 45.  0. 90. 90. 10. 200.]  ← 首行 - 填 0
  row 1: [45. 10. 45. 10. 45. 10. 45. 10. 90. 90. 10.  20.]  ← - 沿用上行

前向填充正确。- 占位符被正确替换为上一行同列的值。

3.4 列数适配

.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

4.1 训练配置

参数	值
数据来源	../bot4cj/scripts/*.mt (13 文件)
总样本数	22（history_len=5 滑动窗口）
训练集	19 样本（85%）
验证集	3 样本（15%）
模型	ActionPredictor (SimpleCNN + MLP, 142,034 参数)
输入	零图像占位 (1, 3, 64, 64) + action_history (1, 5, 18)
损失函数	MSE Loss
优化器	AdamW (lr=0.001, weight_decay=1e-4)
学习率调度	CosineAnnealingLR (T_max=200)
数据增强	Gaussian noise (std=1.0)
batch_size	8
最大轮数	200
早停耐心值	30
随机种子	42

4.2 训练过程

Epoch	train_loss	val_loss	备注
1	3340.79	2125.46	初始 loss
7	2106.50	1051.22	快速下降阶段
12	1404.49	917.81
20	~300	~400	进入收敛区
48	171.64	228.02
63	124.30	190.58	最优 checkpoint
93	92.29	223.89	早停触发（patience=30）

4.3 训练结果

指标	值
最终轮数	93（早停）
最优 val_loss	190.58（epoch 63）
val_loss 下降幅度	2125 → 190（-91%）
RMSE	√190 ≈ 13.8
训练耗时	~2-3 分钟（CPU）

4.4 checkpoint 文件

文件	大小	说明
checkpoints/pretrain_best.pt	1.7 MB	含 optimizer state，可恢复训练
checkpoints/pretrain_best_inference.pt	572 KB	仅模型权重 + config，直接推理用

4.5 checkpoint 兼容性验证

预训练 checkpoint 可被 ActionPredictorInference 直接加载：

predictor = ActionPredictorInference("./checkpoints/pretrain_best_inference.pt")
# action_dim=18, history_len=5, backbone=simple, encoder=mlp
# output shape: (1, 18)

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

5.1 测试方法

• 模型：预训练 checkpoint（pretrain_best_inference.pt）
• 输入：随机图像 (64, 64, 3) uint8 + 随机 history (5, 18) float32
• warmup：10 次推理后计时
• 测量：1000-2000 次取平均

5.2 结果

环节	耗时 (ms)	FPS	占比
端到端推理（含预处理）	1.61	622	100%
纯前向（含 CNN）	1.09	916	100%
├ image_encoder (SimpleCNN)	0.82	—	75%
└ action_encoder + FusionHead	0.27	—	25%

5.3 性能评估

• 622 FPS 远超 bot4cj 控制循环所需的 30 FPS（20 倍余量）
• 瓶颈在 image_encoder（75%），但 SimpleCNN 仅 98K 参数，进一步优化收益有限
• 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

6.1 原生支持

硬件	支持程度	说明
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
x86 AVX-512	✅ oneDNN 后端	Intel Xeon Scalable+，torch.compile 自动利用
x86 AMX	✅ oneDNN 后端	Intel Sapphire Rapids+，矩阵乘法加速
ARM NEON	✅ 长期支持	树莓派/手机端
ARM SVE/SVE2	✅ PyTorch 2.9+	2025 年新增，向量化长度自适应
Intel iGPU (XPU)	✅ PyTorch 2.5+	device="xpu"

6.2 间接支持（需格式转换）

硬件	路径	说明
Intel NPU	PyTorch → ONNX → OpenVINO	Core Ultra 系列内置 NPU
Apple ANE	PyTorch → CoreML	M1/M2/M3 芯片神经引擎
Qualcomm Hexagon	PyTorch → ExecuTorch	手机端 NPU
ARM SME2	PyTorch → ExecuTorch + KleidiAI	ARMv9 旗舰核

6.3 当前环境分析

测试机器 CPU 为 Intel Xeon E3-1200 v2（Ivy Bridge, 2012 年）：

• 支持 AVX（128bit），不支持 AVX2（需 Haswell+）
• PyTorch 可能回退到非向量化代码
• 无独立 GPU，无 NPU

6.4 可行的加速路径

路径	预估推理	说明
当前（PyTorch CPU）	1.61 ms (622 FPS)	可能未启用向量化
torch.compile	~1.0 ms (~1000 FPS)	自动融合 + oneDNN
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

6.5 结论

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

7.1 测试结论

测试项	结果
action_dim=18 参数变更	✅ 通过（17 项单元测试全通过）
.mt 解析器	✅ 通过（13 文件，22 样本，占位符正确）
预训练	✅ 通过（val_loss 2125→190，91% 下降）
checkpoint 兼容性	✅ 通过（与现有推理管线完全兼容）
推理性能	✅ 通过（622 FPS，20 倍余量）

7.2 已知局限

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
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

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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附录 A：训练曲线关键节点

val_loss
 2100 │●
     │ ╲
 1800 │  ●
     │   ╲
 1500 │    ●
     │     ╲
 1200 │      ●
     │       ╲
  900 │        ●
     │         ╲___
  600 │             ●●
     │                ●●●
  300 │                   ●●●●___
     │                        ●●●●●●●●●●●●●
  100 │                                     ●●●●●●●●●●●●●●
     └──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──→ epoch
        10 20 30 40 50 60 70 80 90
                           ↑
                        epoch 63: best (190.58)

附录 B：文件清单

文件	类型	说明
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
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）