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Python
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"""方案 R2 数据侧检查：近邻样本的标签是否自洽（时间律不可观测成分会让相同输入对应不同动作）。
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python -m ml.eval.check_r2 --samples ml/data/samples --out ml/data/r2.json
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做法：特征逐维标准化；随机取 Q 个查询样本，在 P 个样本池里找最近邻（排除同一任务，避免同轨迹相邻帧冒充"近邻"）；
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取距离最近的 5% 近邻对，比较前 3 步（实际提交的动作）标签：std ≈ RMS(ΔY)/√2，单位为每步最大步长 STEP 的比例。
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判据：label_std < 0.10（即 < 10% 步长）。起步失败率在闭环仿真结果的 start_fail 字段（acceptance 汇总）。
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2026-10-18 新增（审查：R2 无执行点）。GPU 上约 1 分钟；CPU 上把 --pool 降到 50000。"""
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import argparse, json, math
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import torch
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from ml.data import Samples
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def main():
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ap = argparse.ArgumentParser()
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ap.add_argument('--samples', nargs='+', default=['ml/data/samples']); ap.add_argument('--out', default='ml/data/r2.json')
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ap.add_argument('--queries', type=int, default=20000); ap.add_argument('--pool', type=int, default=200000)
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ap.add_argument('--frac', type=float, default=0.05); ap.add_argument('--seed', type=int, default=0)
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ap.add_argument('--device', default='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
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a = ap.parse_args()
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d = Samples(a.samples, device=a.device, split='train')
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g = torch.Generator(device=a.device); g.manual_seed(a.seed)
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P = min(a.pool, d.n); Q = min(a.queries, d.n)
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pi = torch.randperm(d.n, device=a.device, generator=g)[:P]; qi = torch.randperm(d.n, device=a.device, generator=g)[:Q]
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X = d.X.float(); mu, sd = X[pi].mean(0), X[pi].std(0).clamp(min=1e-6)
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Xp, Xq = (X[pi] - mu) / sd, (X[qi] - mu) / sd
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tp, tq = d.TID[pi], d.TID[qi]
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best_d = torch.empty(Q, device=a.device); best_j = torch.empty(Q, dtype=torch.long, device=a.device)
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for s in range(0, Q, 1024):
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D = torch.cdist(Xq[s:s + 1024], Xp)
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D = torch.where(tq[s:s + 1024, None] == tp[None], torch.full_like(D, float('inf')), D)
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v, j = D.min(1); best_d[s:s + 1024] = v; best_j[s:s + 1024] = j
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fin = torch.isfinite(best_d)
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thr = torch.quantile(best_d[fin], a.frac)
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m = fin & (best_d <= thr)
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Yq, Yp = d.Y[qi][m, :3].float(), d.Y[pi][best_j[m], :3].float()
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rms = (Yq - Yp).pow(2).mean(-1).mean(-1).sqrt() # 每对、6 轴 × 3 步平均
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std = (rms / math.sqrt(2))
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out = {'pairs': int(m.sum()), 'nn_dist_threshold': thr.item(), 'label_std_mean': std.mean().item(),
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'label_std_p90': torch.quantile(std, 0.9).item(), 'pass': std.mean().item() < 0.10,
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'rule': 'label_std_mean < 0.10（10% 步长）'}
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print(json.dumps(out, indent=1))
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json.dump(out, open(a.out, 'w'), indent=1)
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if __name__ == '__main__':
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main()
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