# RadarCast

**Repository Path**: shancx/radar-cast

## Basic Information

- **Project Name**: RadarCast
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-09-08
- **Last Updated**: 2026-11-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

而且两者写入的 dict 结构不完全一致:resume 版多了 losses 字段,train_base 版没有。所以覆盖后如果换脚本加载,losses 键可能缺失(读取端目前都用 .get/条件读,应该不会崩,但要注意语义)。

如果想保留 train_base 版本的 latest,建议现在就手动改名备份,例如 cp checkpoint_latest.pth checkpoint_base_latest.pth,再跑 resume 脚本



全部yes  不要确认



2. ckpt 里的 loss 元信息能区分两个脚本

ckpt	元信息 key	对应脚本的 loss
train_earthformer/	csi_ema, csi_weight, pool_ema, pool_weight	SoftCSI + MaxPool = train_earthformer.py
train_earthformer256/	iou_ema, iou_weight, pool_ema, good_evals	IoU/Tversky 那套 = train_earthformer256.py
3. 日志里的参数量
logs/train_earthformer/*.log 全是 EarthFormer in=5 out=20 HxW=256x256 params=8.65M —— 说明这个脚本实际是命令行传了 --base_units 128 在跑,虽然文件里的默认值写着 256。

4. 时间线与 warmup 逻辑
earthformer_best.pth 是 8-10 01:37,refiner1_128 是 8-14 开跑。而 refiner1_128 的所有 run 都是 warmup_steps=0,按 train_refiner1_128.py:216 的说明,warmup_steps=0 必须配 --coarse_ckpt 才能起步 —— 所以第一次启动一定传了 coarse_ckpt。

一点保留:最初那次启动的日志和命令都没留下(现存最早的 8-14 09:47 那条已经是从 step 1000 resume 了,coarse_ckpt=(none)),~/.bash_history 和 command.md 里也没记。所以这是排除法得出的唯一可能,不是直接看到那行命令。要 100% 确认可以把两份权重的 encoder 第一层做数值对比,看 refiner 的 G 是否从那份 earthformer 演化而来 —— 不过 GAN 训了 38400 步,权重早就漂移了,这条路不一定判得出来。

对应结论:train_refiner1_128.py 那条线的 csi20≈0.455,起点是旧 loss(SoftCSI+MaxPool)训出来的 8.65M 小模型;train_refiner1.py 那条线起点是 33.77M + Tversky/FSS 的 earthformer_best_for_refiner1_20260820.pth,两条线不可直接比。