Comandos RedNeuro

Índice: Red neuronal from scratch. Todo se corre desde la raíz del repo (~/Projects/Redneuro) y dentro de nix develop.

De cero a resultado

cd ~/Projects/Redneuro
nix develop                          # la primera vez tarda, descarga todo
python scripts/download_data.py      # baja HTRU_2.csv a data/raw (idempotente)
pytest tests/                        # gradient check, debe dar 1 passed
python scripts/train.py              # entrena, evalúa en test, guarda params.npz y loss_history.npy

Ver la red

python scripts/animate.py                   # imagen estática en data/processed/red_ejemplo.png
python scripts/train_live.py                # ventana: entrena en vivo, luego candidatos uno por uno
python scripts/train_live.py --inferencia   # solo la parte de candidatos, con los pesos guardados

Detalles y perillas en 08 Visualización en vivo.

Exploración

jupyter notebook          # abre el navegador; el notebook está en notebooks/01_explore.ipynb

Recordar que dentro del notebook la ruta al CSV lleva .. adelante (Errores y lecciones > Fase 2).

Chequeos rápidos que sirvieron

# qué backend de matplotlib hay
python -c "import matplotlib; print(matplotlib.get_backend())"
 
# ver los bytes de un archivo sospechoso
head -c 200 data/raw/HTRU_2.csv | od -c | head
 
# contar filas de un archivo con \r
tr '\r' '\n' < data/raw/HTRU_2.csv | wc -l
 
# ver el gradient check con detalle
pytest tests/ -v -s
 
# correr la visualización sin ventana (para pruebas)
MPLBACKEND=Agg python scripts/train_live.py

Git

Si el repo es git, el flake solo ve archivos que git conoce (01 Entorno con Nix):

git add flake.nix

Pendiente: README.md y primer commit. .gitignore ya excluye data/, __pycache__/, .ipynb_checkpoints/, .pytest_cache/ y result.