 Shaun ZhouandClaude Opus 5
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feat: 支持 cuda / mps / cpu 三后端，Mac 上可用 MPS 训练
移除"训练必须有 Nvidia GPU"的硬性守卫，改为按后端能力分派。
- utils/device: resolve_device("auto") 按 cuda > mps > cpu 挑最快的可用后端；
显式指定不可用的后端时直接报错，不会悄悄退回 CPU——训练慢几十倍却不吭声是最坏的情况
- AMP 随后端取默认值：CUDA 开、MPS 关。MPS 上 autocast 数值正常但实测更慢
（tiny_conv @128²：fp32 76 ms/步、fp16 90 ms、bf16 108 ms），需要时 amp: true 可强开
- PeakMemory 统一显存峰值统计：CUDA 读内置计数器，MPS 无峰值 API 改用逐 step 采样
（是下界，日志与产出里已标注）
- profile_inference 支持 MPS，并提示 torch.profiler 没有 MPS 的 ProfilerActivity，
算子明细只反映 CPU 侧下发耗时
- train.py / eval.py 新增 --device，配置默认改为 auto
- check_env 改为列出全部可用后端与 auto 的选择结果
实测：tiny_conv 训练在 MPS 上比 CPU 快约 32 倍。
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-02 21:43:35 +08:00 |
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Shaun ZhouandClaude Opus 5
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feat(scripts): 数据转换、ONNX 导出与推理性能分析
- convert_annotations: labelme / VOC -> YOLO txt，顺带生成 data.yaml
- split_dataset: 切分成 images/{train,val} 与 labels/{train,val}，默认建软链不复制数据
- export_onnx: 导出部署用 ONNX，CPU 可跑，缺依赖时提示 `uv sync --group export`
- profile_inference: torch.profiler 测单帧延迟/FPS、CUDA 显存峰值与算子级明细
- check_env: Python / PyTorch / Nvidia GPU 自检
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-02 17:55:20 +08:00 |
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