Ideas

[DOKOS-TAYOS]

• Inspector directo de tensor desde el visor de red.
  Ahora mismo el inspector está muy ligado al playback de contracciones, pero no veo un flujo general de “hago click en un nodo y abro show_tensor_elements para ese tensor”. Para usuarios de investigación y debugging esto tendría un valor enorme, porque une topología y contenido numérico en el mismo flujo mental. Me parece la mejora con mejor ROI.
• Comparación entre tensores: diff, ratio y referencia.
  Esta es probablemente la utilidad más valiosa para debug real. Poder comparar tensor actual vs tensor de referencia, vs tensor del paso anterior, o vs otra red/otra ejecución, con vistas de diferencia absoluta, relativa, cambio de signo/fase y top-k cambios, sería muy potente. Además, encaja exactamente con ideas ya apuntadas en docs/tensor_elements_ideas.md.
• Exponer públicamente el grafo normalizado.
  Internamente ya tienes un activo muy fuerte: normalizas backends muy distintos a un modelo común. Yo valoraría mucho una API pública tipo “exportar snapshot estructural” o “obtener modelo normalizado serializable”. Eso permitiría a otros construir validadores, comparadores, tests, tooling auxiliar o incluso GUIs encima, sin tocar adaptadores backend. Para creación de nuevas herramientas, esto me parece de lo más importante.
• Overlays diagnósticos de shape, bond dimension y memoria estimada.
  En depuración de tensor networks, muchas veces el problema no es la forma del grafo sino dimensiones, rangos, crecimiento de intermedios y cuellos de botella. Un overlay o tooltip enriquecido con shape de nodo, dimensión de enlace, tamaño estimado y quizás dtype tendría muchísimo valor práctico. Además, es diferenciador porque sería uniforme entre backends.
• Vista local o modo foco sobre subredes.
  Para redes densas, el salto natural es poder centrarse en un nodo y su vecindad a distancia 1 o 2, o en el camino entre dos tensores. Esto no sustituye al render global: lo complementa. Para debugging de conectividad y de generadores de redes, sería muy útil.
• Nuevas vistas de tensor de alto rango: slice, reduce, profiles.
  Aquí además tienes la ventaja de que tú mismo ya has detectado la dirección correcta en el documento de ideas. La matrixización actual es útil, pero a veces oculta estructura importante. Poder fijar ejes, hacer medias/normas por ejes y ver perfiles 1D daría mucho valor analítico con un esfuerzo razonable, porque reutiliza casi toda la tubería actual de show_tensor_elements(...).
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