MindYolo项目中使用GPU训练YOLOv8-seg模型Loss不收敛问题分析

MindYolo项目中使用GPU训练YOLOv8-seg模型Loss不收敛问题分析

问题背景

在MindYolo项目中，用户尝试使用GPU训练YOLOv8-seg分割模型时遇到了Loss不收敛的问题。该问题在MindSpore 2.0环境下出现，而当用户切换到MindSpore 2.2.14版本时，问题依然存在。有趣的是，当回退到MindSpore 2.0.0版本后，损失函数开始收敛。

环境配置分析

从用户提供的训练配置信息可以看出，训练参数设置基本合理：

• 任务类型：分割任务(segment)
• 设备目标：GPU
• 批次大小：16
• 图像尺寸：640x640
• 训练轮次：300
• 学习率初始值：0.01
• 优化器：momentum
• 数据增强：包括HSV增强、水平翻转等标准操作

可能原因分析

1. 框架版本兼容性问题：MindYolo项目目前主要在Ascend平台上进行了验证，对GPU平台的支持可能不够完善。不同版本的MindSpore在GPU上的实现可能存在差异，导致训练行为不一致。

2. 梯度计算问题：在深度学习训练中，Loss不收敛通常与梯度计算或参数更新有关。不同版本的MindSpore可能在梯度计算或优化器实现上有细微差别。

3. 混合精度训练设置：用户配置中ms_amp_level设置为O0(关闭混合精度)，理论上应该不会出现精度问题，但仍需检查是否有其他相关设置影响。

4. 数据预处理问题：虽然用户确认输入和标签正常，但不同框架版本对数据预处理管道的实现可能有差异。

解决方案

1. 版本匹配：目前验证有效的方案是使用MindSpore 2.0.0版本进行训练。这表明新版本可能存在某些不兼容或bug。

2. 梯度裁剪调整：可以尝试调整clip_grad_value参数，当前设置为10.0，可以尝试降低到5.0或提高到20.0观察效果。

3. 学习率调整：虽然初始学习率0.01是常见设置，但对于分割任务可能需要更小的初始值，可以尝试0.001或采用学习率warmup策略。

4. 损失函数权重：检查box_loss、cls_loss和dfl_loss的权重设置是否合理，当前分别为7.5、0.5和1.5。

最佳实践建议

1. 平台选择：目前MindYolo在Ascend平台上有更好的验证和支持，建议优先考虑使用Ascend平台进行训练。

2. 版本控制：在GPU平台上，建议使用MindSpore 2.0.0版本，这是目前验证可用的版本。

3. 监控训练过程：除了Loss值，还应监控梯度范数、参数更新量等指标，帮助诊断问题。

4. 小规模验证：在完整训练前，先用小数据集和小模型验证训练流程是否正常。

总结

在MindYolo项目中使用GPU训练YOLOv8-seg模型时，版本兼容性是关键因素。目前验证表明MindSpore 2.0.0版本能够使Loss正常收敛，而更高版本可能存在兼容性问题。项目团队表示将继续完善对GPU平台的支持，建议用户关注后续更新。同时，对于生产环境，Ascend平台仍然是更可靠的选择。