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MPS加速修改总结
先说设备：MacBook Pro M4 24GB
事情的起因是我在进行深度学习的时候想尝试用苹果自带的MPS进行训练加速，修改设备后准备开始训练，但是出现如下报错：
UserWarning: resource_tracker: There appear to be 1 leaked semaphore objects to clean up at shutdownwarnings.warn('resource_tracker: There appear to be %d '
我尝试在stackoverflow上面寻找答案，但是只有人提问，没有人回答，于是我进入PyTorch的社区进行查找，终于有人也提了这个问题。
修改后没有出现内存泄露的问题，但是有新的问题：
TypeError: Cannot convert a MPS Tensor to float64 dtype as the MPS framework doesn't support float64. Please use float32 instead.
幸好有人直接给出了GitHub的issue链接，根据官方的建议修改后成功运行了，接下来分享我的修改全流程，帮助大家避坑。
1. 设备检测与切换
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在
train.py中添加了对MPS设备的检测和使用：if torch.backends.mps.is_available() and torch.backends.mps.is_built():device = torch.device("mps") -
添加命令行参数支持直接指定设备类型：
--device mps
2. 数据类型修复
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创建
DoubleToFloatTransform转换器确保所有张量为float32类型，因为MPS不支持float64 -
在数据转换pipeline中添加此转换器：
transforms.Compose([# 其他转换...transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]),DoubleToFloatTransform() # 确保张量为float32类型 ]) -
将代码中所有
.double()替换为.float()，避免精度转换错误
3. 内存管理优化
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使用
multiprocessing.set_start_method('spawn')解决MPS设备上的bus error问题 -
定期调用
torch.mps.empty_cache()释放MPS设备上的缓存 -
减少DataLoader的worker数量，避免内存压力：
if device.type == 'mps' and args.num_workers > 2:args.num_workers = 2
4. 模型初始化修复
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修复ResNet和EfficientNet模型中的权重类型问题，使用正确的权重枚举类型：
weights_enum = {'resnet18': models.ResNet18_Weights.DEFAULT,# 其他模型... }
5. 工作进程优化
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创建专用的
worker_init函数处理MPS设备上的数据加载 -
在工作进程中强制使用float32数据类型：
torch.set_default_dtype(torch.float32)
6. 性能测量适配
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修改
measure_inference_time函数，为MPS设备添加专门的同步和计时方法：if device.type == 'mps':torch.mps.synchronize()
总结
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如果还有问题可以私信我，信得过我的话，免费帮你看看代码，但是本人实力有限，不一定能解决，但是尽量帮助，大家一起进步！