Ultralytics YOLO在MacOS MPS设备上的训练问题分析与解决方案

问题背景

在使用Ultralytics YOLO进行目标检测模型训练时，部分MacOS用户在使用Metal Performance Shaders(MPS)作为计算设备时遇到了运行时错误。具体表现为当设置device='mps'参数时，程序会抛出"RuntimeError: view size is not compatible with input tensor's size and stride"异常，而相同的代码在CPU设备上运行则完全正常。

错误分析

这个错误的核心在于PyTorch张量视图操作与底层内存布局的不兼容性。当使用MPS后端时，张量的内存布局可能与CPU上的不同，导致视图操作失败。错误信息建议使用.reshape()替代视图操作，这暗示了内存连续性方面的问题。

技术细节

在PyTorch中，视图(view)操作要求张量的底层存储必须是连续的。MPS设备上的张量可能由于Metal框架的优化而采用不同的内存布局，破坏了PyTorch对连续性的假设。相比之下，CPU上的张量总是保持标准的连续内存布局。

解决方案

经过验证，有以下几种可行的解决方案：

1. 降级PyTorch版本：将PyTorch降级到2.3.1版本可以解决此问题。这个版本对MPS的支持更为稳定。

2. 使用CPU设备：在MacOS平台上，最稳定的训练方案是直接使用CPU进行训练，即设置device='cpu'。

3. 等待官方修复：关注PyTorch和Ultralytics的更新，未来版本可能会完全解决MPS的兼容性问题。

最佳实践建议

对于MacOS用户，特别是使用Apple Silicon芯片(M1/M2等)的用户，建议：

• 对于生产环境或关键任务，优先使用CPU进行训练
• 如果必须使用GPU加速，可以考虑使用云服务提供的CUDA环境
• 定期检查PyTorch和Ultralytics的更新日志，了解MPS支持的最新进展
• 在开发环境中可以尝试MPS，但要做好遇到兼容性问题的准备

总结

虽然Apple Silicon的MPS提供了硬件加速能力，但在PyTorch生态中的支持仍在完善中。用户在选择计算设备时需要权衡性能与稳定性。目前阶段，对于需要稳定训练的场景，CPU仍然是MacOS平台上最可靠的选择。随着PyTorch对MPS支持的不断改进，未来这一状况有望得到改善。