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# Ego4D：不输入 Thinker 状态的 encoder-only 对照
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先做 EasyCom 时请用 [EasyCom encoder-only 命令](easycom_encoder_only.md)。
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整理脚本现支持 `--dataset easycom`，默认仍为 Ego4D，本页已有命令不变。
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本实验复用已经提取完的 `local_qwen_1s/<uid>.pt`，仅将选定的 Qwen 编码器向量和
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有效性标志作为 anticipation MLP 的输入。**不读取全局 Thinker `.pt`，不运行 Qwen，
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不重新处理视频，不使用软链接。** 原来的 `run_ego4d_local_baselines.py` 跑的是
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G / G+A / G+V / G+A+V，并不是本实验的 encoder-only。
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沿用原 EgoSpeak manifest 的 train/test、5Hz 行索引、十个预测 horizon、LSTR-MCE，
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固定 4 epochs、无 dev set，保存并评测最后一轮，不按 test 选择 epoch。
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## 1. 一次性整理输入（CPU）
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必须先完成全部 manifest clips 的局部特征提取；不要用 preview 或 partial smoke 文件。
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下面的默认路径就是 L20 上的 `/data1/yfzx/wangx`：
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```bash
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cd /data1/yfzx/wangx/Code/icassp2027-experiment
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python prepare_encoder_only_features.py \
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--data-root /data1/yfzx/wangx/Datasets/ego4d \
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--local-feature-root /data1/yfzx/wangx/Datasets/ego4d/omni_features/local_qwen_1s \
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--modalities av \
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--dry-run
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# 校验通过后，去掉 --dry-run 写出实体文件。
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python prepare_encoder_only_features.py \
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--data-root /data1/yfzx/wangx/Datasets/ego4d \
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--local-feature-root /data1/yfzx/wangx/Datasets/ego4d/omni_features/local_qwen_1s \
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--modalities av
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```
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默认输出为 `omni_features/encoder_only_av_1s`。换成 `--modalities audio` 或 `visual`
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会分别写入 `encoder_only_audio_1s` / `encoder_only_visual_1s`。
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可显式指定 `--manifest`、`--target-root`、`--output-root`。
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局部输入支持平铺目录和 `train/test` 子目录，不改变 manifest 中的 split。
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整理前逐条检查全部 train/test 的完整性、时间/索引、选定向量/有效性掩码、编码器配置一致性
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及 target 长度，再创建新目录。整理时逐条重新校验并原子保存；不保留全数据集张量。
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同名目录已存在时拒绝覆盖。中断或磁盘写入失败的目录不会有 `complete.txt`，不能拿来训练；
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修复原因后用新的 `--output-root`，不要手工补写完成标记。
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每个输出文件明确标记 `mode=encoder-only-av/audio/visual`、`uses_thinker_states=False`，
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保存原始 times/label_indices 和编码器配置。`export_manifest.json` 记录 clip 行数、总量、
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路径和输入维度；`complete.txt` 最后写出。更换 seed 只重新训练，不重复整理。
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此前内联 Python 命令完整生成的文件和 `complete.txt` 也兼容下面的训练入口。
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## 2. 训练和评测（单张空闲 GPU、前台运行）
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```bash
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
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OMP_NUM_THREADS=4 MKL_NUM_THREADS=4 OPENBLAS_NUM_THREADS=4 \
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python run_ego4d_encoder_only.py \
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--data-root /data1/yfzx/wangx/Datasets/ego4d \
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--feature-root /data1/yfzx/wangx/Datasets/ego4d/omni_features/encoder_only_av_1s \
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--modalities av \
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--seeds 0 1 2
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```
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可先加 `--dry-run`：只检查全部 train/test 输入和已有输出，打印命令，不训练或写结果。
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默认结果为 `results/ego4d_encoder_only_1s/encoder_av_seed0` 等，checkpoint 位于
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`checkpoints/ego4d_encoder_only_1s`。已有 checkpoint、训练摘要或结果目录时拒绝覆盖；
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补跑时选择未完成的 seeds，或指定新的 `--checkpoint-root` / `--result-root`。
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换模态时同时修改 `--feature-root` 和 `--modalities`，不能只改其中一个。
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不传 `--local-feature-root`、`--layer-fusion` 或 `--dev-sessions`；原训练/推理文件无需修改。
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训练超参是 batch=512、lr=7e-5、weight_decay=5e-5、warmup_epochs=1.6、
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warmup_factor=0.3、dropout=0.2、transition_objective=none。
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训练前仍逐条检查所有导出输入，不能仅靠完成标记绕过缺文件或模式检查。
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入口结束后自动汇总，也可单独打印：
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```bash
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python summarize_local_baselines.py \
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--root results/ego4d_encoder_only_1s --dataset ego4d
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```
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## 如何解释比较
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以两路原生向量均为 2048D 为例，audio/visual 单模态输入各 2049D（一个有效标志），
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AV 为 4098D，顺序是 `[visual, visual_valid, audio, audio_valid]`。
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不做原 B1 的 trainable 256D 分支投影；仍用原 MLP 类，但输入宽度决定其隐藏层宽度，
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即单模态 1024、AV 2049。因此应报告参数量，**不是相同 head 容量的 Thinker 消融**。
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窗口和视觉视野也不同：这些 sidecars 是已保存的近期音频／人物局部 crop pooling，
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不是把 Thinker 的相同输入 token 绕过 decoder。目录名中的 `1s` 只是默认实验命名，
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真实窗口以 `config.encoder_contract.config` 为准。它回答“这些编码器 readout 本身能预测多好”，
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不能单独证明 Thinker 有用或无用。严格归因仍需统一窗口、视野、pooling 与 head 容量。
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5Hz 时间及 horizon 语义沿用原实验，不因重新打包而改变。
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```bash
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python -m unittest -q test_encoder_only_workflow
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```
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CPU 测试覆盖三种模态的精确输入构造、缺失/不完整/混合配置拒绝、无 Thinker 依赖、
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输出防覆盖与完成标记，以及三组各 4 epochs 的真实小规模训练/推理。L20 真实数据效果需另跑。
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