Справочник модулей¶
Классы и функции по файлам. Полные сигнатуры новых API — в каталоге.
Ядро генома и NEAT¶
| Модуль | Назначение | Ключевые символы |
|---|---|---|
config.py |
Библиотечные константы | MUTATION_TYPES, ALLOWED_CHANNELS, env_bool |
experiment.py |
Frozen per-run конфиг | ExperimentConfig, replace_experiment_config |
experiment_io.py |
JSON конфиг | load_experiment_config, write_defaults_file |
network.py |
DAG-геном | ConvolutionalNeuralNetwork, structure_hash, effective_structure_hash, incremental forward |
connection_gene.py |
Ребро Conv2d | ConvolutionConnectionGene |
forward_plan.py |
Компиляция DAG | ExecutionPlan, build_execution_plan, execute_plan |
forward_runtime.py |
eager / compile / cuda_graph | forward_features, get_forward_runner |
mutations.py |
Операторы + скрещивание (crossover) | ConvolutionalNetworkMutator, crossover_parents, MutationType |
mutation_candidates.py |
Легальные множества | list_addable_edges, list_splittable_edges, list_removable_*, summarize_candidates |
evolver.py |
Популяция | CnnNeat, evolve, evolve_dual_track, evolve_with_cone |
evolution_loop.py |
Цикл поколений | run_evolution |
lineage.py |
Родители / GD-флаг | GenomeLineage |
registry.py |
Исторические лучшие | ModelRegistry, HistoricalModel |
Приспособленность и классификация¶
| Модуль | Назначение | Ключевые символы |
|---|---|---|
eval.py |
Val приспособленность (fitness), GPUValCache | evaluate_population_fitness, build_gpu_val_cache |
data_api.py |
Внешние тензоры | ExternalData, ExternalSplit, use_external_data, resolve_*_loader |
regression.py |
MSE/MAE (не CIFAR) | regression_loss, align_regression_target |
tiered_eval.py |
Screen → full val | evaluate_population_fitness_tiered |
screen_cache.py |
RAM 2k-активации | ScreenCacheStore, refresh_elite_screen_cache |
binary_head.py |
Логит вне генома | output_to_score, binary_classification_loss |
multiclass_head.py |
Multi-tip считывание (readout) | multiclass_logits, multiclass_classification_loss, compute_multiclass_metrics |
ova_merge.py |
Слияние OVA-чемпионов | merge_ova_champions, ChampionSpec, save/load_seed_artifact |
heads.py |
Опциональный FC | LinearClassifierHead (не OvR / не многоклассовых концов) |
periodic_gd.py |
Adam по расписанию | run_periodic_gd_on_population, resolve_periodic_gd_device |
elite_refinement.py |
val → train GD → test | select_elites_with_gradient_refinement |
finetune.py |
Топология заморожена | finetune_genome |
cifar10_data.py |
Loaders, folds | build_*_loader, load_or_save_periodic_gd_cv_folds |
Кэши, конус размножения и видеопамять¶
| Модуль | Назначение | Ключевые символы |
|---|---|---|
breeding_cone.py |
Спекулятивное дерево | BreedingConeService, compute_ram_cap_bytes |
breeding_cone_mp.py |
Process-pool expand | expand_shard, partition_roots, genome_to_payload |
mutation_mp.py |
ProcessPool-мутации родителей | propose_parents_mp, shutdown_pools |
runtime_cpu.py |
Размер CPU-пула | cpu_count, resolve_cpu_workers |
structure_cache_budget.py |
Лимит копий хэша | StructureCopyBudget |
cache_capacity_guard.py |
Zero-sharing bound | strict_full_batch_image_limit |
dynamic_population.py |
Occupancy pop + genome stagn | propose_population_size, this_generation_occupancy_bytes, next_stagnation_count, should_drop_forward_cache, hold_size_after_cache_drop, rescale_genome_stagnation |
forward_cache/ |
Merkle pool | ForwardActivationCache, plan_population_misses |
cache_wave_sim/ |
Песочница eviction | run_eval_wave, SimConfig |
population_vram.py |
Host-stage популяции | PopulationVRAMManager |
vram_batch.py |
Halve eval batch | VRAMBatchController |
runtime_gpu.py |
CUDA setup | configure_gpu_for_training, set_seed |
I/O, Studio, отчёты¶
| Модуль | Назначение | Ключевые символы |
|---|---|---|
atomic_io.py |
Temp + os.replace |
atomic_write_json, replace_with_retry |
async_io.py |
Фон JSON/PT/HTML | ArtifactWriter |
run_archive.py |
schema v3 шарды | RunArchive, DeferredGenerationArtifacts |
save.py |
archive vs legacy | SaveManager |
weight_stats.py |
O(N) агрегаты весов | summarize_state_dict, epoch_weight_stats_relpath |
studio_status.py |
studio_status.json |
write_studio_status, LiveProgressReporter |
memory_snapshot.py |
RSS + CUDA breakdown | snapshot_evolver_memory |
study_control.py |
pause/resume | request_pause, checkpoint_pause |
run_experiment.py |
Entry + hybrid CPU | run_single_experiment, apply_cpu_training_overrides |
dashboard.py / final_report.py / unified_report.py |
HTML | Plotly live, CM, multi-run |
arch_viz.py / report_viz.py |
Matplotlib DAG / CM | plot_genome_architecture |
Приложения¶
| Путь | Назначение |
|---|---|
apps/neat_studio/ |
Desktop GUI: launch, progress, memory, dual workers |
apps/neat_lab/ |
Desktop GUI: одиночный run, archive v2/v3, панели |
apps/study_bot/ |
Telegram: статус, pause/resume, алерты |
Скрипты исследований¶
| Скрипт | Роль |
|---|---|
05_structured_study.py |
Исторический A→B→C→D, pop=1000, без конуса размножения и кэша хэшей |
06_ova_class_study.py |
OVA 10 классов, C/D strong GD + 5-fold CV |
09_ova_structural_hash_study.py |
Streaming elite hash-cache, until stagnation |
10_ova_hash_host_spill_study.py |
Planned уникальный промах (unique-miss), два трека (dual-track), hybrid CPU/GPU |
11_ova_gpu_only_study.py |
рабочий прогон на CUDA + конус размножения (breeding cone) |
12_ova_cpu_ram_ab_study.py |
Phase A без кэша (аблация) |
11b / 11c |
Official CIFAR-10 отложенная тестовая проверка (holdout) |
13_merge_ova_multiclass_seed.py |
Слияние OVA-чемпионов в многоклассовое начальное решение (multiclass) |
14_multiclass_evolve.py / 14b_multiclass_evolve_gd.py |
Эволюция многоклассовое начальное решение (±периодическое градиентное дообучение (periodic GD)) |
15_ova_mnist_gpu_only_study.py |
MNIST OVA A–D (twin скрипта 11) |
16_mnist_multiclass_from_ova.py |
Очередь MNIST-многоклассовый режим экспериментов |
17_mnist_per_node_act_study.py |
MNIST поузловой (per-node) σ OVA A/B + merge/evolve |
18_cifar_per_node_act_study.py |
CIFAR analog of 17; val=20k, pop=25, Δ≥0.00025 |
19_mnist_val5k_light_gd_study.py |
Like 17; val=5k, облегчённое градиентное дообучение (light GD), apply cap |
20_dynamic_pop_cache_study.py |
Occupancy pop + genome stagn + два трека; drop cache if occupancy <10 → grow ×1.2 from current (ceiling 2048) |
multiclass_evolve_lib.py / mnist_multiclass_from_ova_lib.py |
Общие либы 14/14b/16 |
mnist_per_node_act_lib.py / cifar_per_node_act_lib.py / mnist_val5k_light_gd_lib.py / dynamic_pop_cache_lib.py |
Сетки и очередь 17–20 |
scripts/analysis/export_script1{1,3,4,5}_*.py |
A4-инфографики для сайта |