一、PyTorch如何修改模型（魔改）?

可以参考这个链接，看了一下还不错：

PyTorch如何修改模型（魔改）_模型魔改-CSDN博客

二、替换模型，一般除了注意输入输出一致，还有其他要修改的吗?

替换模型（backbone 或者整个网络），除了保持输入输出一致，还需要注意以下几个方面：

下面是比较通用的 深度学习模型替换 checklist，在项目里替换 backbone 或模型时可以逐条对照，能避免很多坑。

一、输入输出维度对齐

输入维度
- 新模型的输入 shape 要和原模型的输入一致（例如 [B, L, D]，或 [B, C, L]）。
- 如果新模型需要额外输入（如 mask、time_embedding），要在 forward 或 dataloader 中添加。
输出维度
- 新模型输出必须满足任务要求（比如预测 pred_len 步 [B, pred_len, D]）。
- 如果输出多余（比如返回了 hidden states 或 attention maps），需要在 forward 里加一层 projection 或 select，只保留训练所需的部分。

二、配置参数（configs）

确认新模型需要的超参数（例如 num_layers, kernel_size, hidden_dim）。
更新 configs，避免缺失参数报错。
对冗余的旧参数，如果新模型不用，可以在 __init__ 里忽略，但不要误用。

三、训练循环适配

前向传播
- 调用 model(x_enc, x_mark_enc, ...) 返回结果，确保能和 loss 计算对上。
loss 函数
- 有的模型输出 [B, pred_len, D]，有的可能 [B, D, pred_len]，要确保 loss(y_pred, y_true) 的维度一致。
- 分类/回归任务的 loss 可能不同，确保对应好。
优化器参数
- 新模型参数规模可能变化较大，要重新检查 lr, weight_decay。

四、初始化与权重

如果新模型需要特定初始化（如 Transformer 的 xavier_uniform），要显式写上。
如果加载预训练权重，确保 state_dict 的 key 和 shape 匹配。

五、推理与评估

forecast/inference
- 确保预测时能正确切片（如 [:, -pred_len:, :]）。
评估指标
- 检查指标函数和新模型输出格式匹配。

六、调试建议

先跑一个 batch
- 在 forward 前后 print(x.shape, y.shape)，确认输入输出对齐。
检查梯度
- loss.backward() 后看模型参数是否有 grad。
小数据集 sanity check
- 在小数据集上过拟合几个 batch，看能否收敛到 0 附近。

七、额外注意

如果替换的是 backbone 而不是整个模型，要确保和 head 的接口一致（比如 feature dim）。
如果模型里有时间戳、mask 之类的辅助输入，替换时要保留逻辑。
如果是序列到序列任务，注意 decoder 是否兼容。

三、pytorch对已有模型的更改（常用的操作）

参照：pytorch对已有模型的更改（常用的操作）_pytorch修改模型参数-CSDN博客

四、小数据集 sanity check

做“小数据集 sanity check”的目的就是：让模型在极小的一组样本上迅速“背题”（训练损失接近 0，准确率接近 100%）。如果连背题都背不下来，基本可以确定是数据/标签/网络/损失/优化某一环节有 bug。

下面给你一套可直接套用的做法（PyTorch）：

核心原则

用极小数据（比如 1～32 个样本，甚至单个 batch）。
关掉一切正则化：dropout=0、weight_decay=0、数据增广/掩码=关闭。
固定随机种子，保证复现。
不使用 AMP / 多卡 / DataParallel，先在单卡上简化验证。
较大的训练轮数（100～1000 step 不等），直到 loss→~0。
每次都在相同那一个 batch上反复训练（不 shuffle）。

最快路径（对你现在的工程）

目标：在你现有 DataLoader 上，取出一个 batch，然后在这个 batch 上反复训练。

1）禁用易干扰项

模型构造时把 head_dropout=0、backbone_dropout=0。
优化器 weight_decay=0。
训练时把 AMP（autocast/GradScaler）先关掉。
不用 DataParallel（先注释掉那两行）。
你的 MyDataSet(hard=...)：sanity check 里把 hard=None，并设定 F_MASK 不做掩码（如恒等或常量，不要随机）。

2）抓一个 batch 并反复训练

# 1) 构造很小的数据加载器（或直接用现有的）——关键是先拿到一个 batch
training_loader, validing_loader = make_loader(batch_size=16, hard=None)  # hard=None 不做掩码
batch = next(iter(training_loader))   # 固定同一批数据
x_small, y_small = batch[0].to(device), batch[-1].to(device)# 2) 简化：单卡、关 AMP、关 scheduler
model = model.to(device)
model.train()
for m in model.modules():if isinstance(m, torch.nn.Dropout):m.p = 0.0optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=0.0)  # weight_decay=0
# 不用 lr_scheduler# 3) 反复在同一个 batch 上训练
for step in range(1000):  # 视情况 200~1000optimizer.zero_grad()outputs = model(x_small)  # 你的模型：输出 [B, L, 12]loss = nn.CrossEntropyLoss()(outputs.view(-1, 12), y_small.view(-1))loss.backward()optimizer.step()if step % 20 == 0:with torch.no_grad():preds = outputs.argmax(-1)acc = (preds == y_small).float().mean().item()print(f"step {step:4d} | loss {loss.item():.4f} | acc {acc:.4f}")

预期：loss 会持续下降，acc 会持续上升，最终非常接近 1。
如果下降很慢，把 lr 调高到 3e-3、1e-2 试试（sanity check 不怕过拟合），或再减小 batch 里的样本数量。

如果你想用“更小数据集而不是单 batch”

在你已有的 make_loader 基础上，在构造 d_train 时只取前 N 条（比如 32 条），或者把 mix_data_gen(...) 的数量参数改得极小（如 1、1、1）。
DataLoader(num_workers=0, shuffle=False)，保证始终同序。
batch_size 设为全量（比如 32），训练循环同上。

收敛不了时的排查顺序

检查标签范围：CrossEntropy 要求标签是 [0, num_classes-1] 的 LongTensor。你代码里 targets = np.array(...).astype(np.int64) - 1，确认没有负数或越界。
输出维度对齐：你的 outputs.view(-1, 12) 和 targets.view(-1) 要严格匹配，且 12 与真实类别数一致。
数据是否全为常数/全零：打印 x_small.mean(), x_small.std() 看是否正常。
梯度是否在更新：打印几个参数的 p.grad.abs().mean() 看是否为 None 或为 0。
学习率：过小不收敛，过大发散。sanity check 推荐 1e-3 ~ 1e-2 之间快速试。
关闭一切正则：确认 dropout=0、weight_decay=0、mask/augment 关闭。
模型是否有 requires_grad=False 的层：特别是你之前 VisionTS 冻结参数的逻辑，sanity check 要确保你训练的那部分确实 requires_grad=True。
AMP 相关：先完全关闭（你之前报过“不需要梯度”的错误，AMP/no_grad() 很容易踩坑）。

一个极简“单文件版”模板（方便复制粘贴）

import torch, torch.nn as nntorch.manual_seed(3407)
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")model = YourModel(..., head_dropout=0., backbone_dropout=0.).to(device)   # 把 dropout 设 0
for m in model.modules():if isinstance(m, nn.Dropout):m.p = 0.0optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=0.0)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()# 准备一个固定 batch（确保 targets 是 LongTensor 且在 [0, C-1]）
x_small = torch.randn(8, 1024, 5, 128, device=device)     # 按你的输入形状
y_small = torch.randint(low=0, high=12, size=(8, 1024), device=device)  # [B, L]for step in range(500):optimizer.zero_grad()out = model(x_small)                        # [B, L, 12]loss = criterion(out.view(-1, 12), y_small.view(-1))loss.backward()optimizer.step()if step % 50 == 0:with torch.no_grad():acc = (out.argmax(-1) == y_small).float().mean().item()print(step, loss.item(), acc)