2023.07.23 2024.11.13

記事内に商品プロモーションを含む場合があります

M1とM2 Mac（GPU）のディープラーニング性能をチェック｜YOLOv8（学習）でベンチマーク

Aru

M1/M2/M3搭載のMacのディープラーニング利用時の性能に興味はありませんか？この記事では、M1 ProおよびM2搭載のMacBookで深層学習を行なった場合の性能を検証します。具体的には、物体検出用のYOLOv8の実行環境を構築し、ベンチマークを計測してみました。Macがどの程度機械学習で利用できるかの参考になる情報を提供します。

Contents

はじめに
インストール
- Minicondaで実行環境を構築
YOLOv8でベンチマーク
結果まとめ
付録（M1 Proの実行ログ）
- CPUで学習（M1 Pro）
- GPUで学習（M1 Pro）

はじめに

YOLOv8は標準でアップルのチップ（M1/M2/M3)に対応しています。

PytorchがApple Siliconに対応していていますので、この流れは当然のことかと思います。これまで、Macでベンチマークをいくつかやっていましたが、物体検出タスクについてはMacでベンチマークをとったことがありませんでした。

YOLOv8がAppleシリコンに対応しているということですので、今回はYOLOv8を使って物体検出の学習の性能についてベンチマークしてみました。

Macbook Air（M2）で大規模言語モデル（LLM）も動かしました。結果はこちらの記事を参照してください。

大規模言語モデル（LLM）をMacbook Airで動かしてみた｜Google Gemma

インストール

AppleシリコンのGPUを使ってYOLOv8を動作させるには、Appleシリコンに対応したPython環境を構築する必要があります。

以下は、Appleシリコン対応の環境を構築する方法です。

Minicondaで実行環境を構築

まず、Minicondaでpython環境を構築します。Apple Siliconにコマンドラインでminicondaをインストるする場合は、以下のコマンドを実行します。

curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh
sh Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh

インストール後に、ターミナルを再起動するか、source ~/.zshrcを実行し、condaコマンドが実行できることを確認します。

condaコマンドを実行できることが確認できたら、YOLOv8用の仮想環境を作成します。

仮想環境を作ることで、YOLOv8のインストールでpython環境を汚さないようにすることができます。また、簡単に削除することできるようになります。

以下のコマンドを実行し、仮想環境（yolov8）を作成、作成した仮想環境(Yolov8)への環境の切り替え、切り替えた仮想環境にYOLOv8のインストールを行います。

conda create -n yolov8 python=3.11 ⏎
conda activate yolov8 ⏎
pip install ultralytics ⏎

一応、コマンドラインからpythonを起動して、GPUが利用可能になっているか確認します。

torch.backends.mps.is_available()でTrueが返ってきていれば、GPUが認識されています。

> python
Python 3.11.4 (main, Jul  5 2023, 08:40:20) [Clang 14.0.6 ] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.backends.mps.is_available()
True
>>>

YOLOv8でベンチマーク

動作環境

今回、実験を行った環境は、MacBook Air M2 2022（16GB Memory）です。

M2搭載のMacとしてはローエンドになります。

Macbook Airは手軽に持ち歩けるサイズのノートパソコンです。もし、このPCで機械学習ができれば、出先でちょっと再学習などもできるようになるので、かなりのメリットがあります。

MacBook Air M2 2022スペック

8コアCPU（高性能コア４、高効率コア４）
8コアGPU
16コアNural Engine
100GB/sのメモリ帯域幅

また、MacBook Pro M1 16インチ 2021（16GB）でも実行してみました。

MacBook Pro M1 16インチ 2021スペック

10コアCPU（高性能コア8、高効率コア2）
16コアGPU
16コアNural Engine
200GB/sのメモリ帯域幅

M2UltraだとGPUが76コアが選べるので、MacBook Airと比較するとかなり高速だと思われます。ただし、価格はMac Studioでも70万円オーバーですが。

M1Proの実行ログは最後に追加しています。

データの準備

データはkaggleで用意されているCar Object Detectionデータセットを使いました。データセットはYOLOv8向けになっていないので、変換する必要があります。

変換方法については、以下の記事を参考にしてください。

dataset.yamlの準備

YOLOv8のデータファイルdataset.yamlを作成します。ファイルの中身は、データへのパスを、クラス数、クラス名になります。作成したら、作業ディレクトリ直下に置きます。

# Path
path: ./cars
train: images/train
val: images/valid

# Classes
nc: 1
names: ['car']

CPUで実行（M2）

まず、CPUでYOLOv8を実行します。

ここでは、EPOCH数は10、バッチサイズは8にしました。

device="cpu"と書かれた引数がCPUを指定するパラメータになります。

from ultralytics import YOLO
import time


if __name__ == "__main__":
    model = YOLO('yolov8n.pt')

    start = time.time()

    model.train(data="dataset.yaml", epochs=10, batch=8, pretrained=True, device="cpu")

    end = time.time()
    print(f"{end-start}sec.")

実行ログの一部抜粋です。1EPOCH60秒前後で処理し、10EPOCH全体で630秒でした。YOLOv8の一番小さいモデルですが、この画像枚数であれば、CPUでも学習できないことはなさそうです。

<span class="jinr-d--font-size d--fontsize-11px">Transferred 319/355 items from pretrained weights
train: Scanning /Users/tadanori/tmp/m1test/datasets/cars/labels/train.cache... 284 images, 0 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 284/284 [00:00<?, ?it/s]
val: Scanning /Users/tadanori/tmp/m1test/datasets/cars/labels/valid.cache... 71 images, 0 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 71/71 [00:00<?, ?it/s]
Plotting labels to runs/detect/train53/labels.jpg...
optimizer: AdamW(lr=0.002, momentum=0.9) with parameter groups 57 weight(decay=0.0), 64 weight(decay=0.0005), 63 bias(decay=0.0)
Image sizes 640 train, 640 val
Using 0 dataloader workers
Logging results to runs/detect/train53
Starting training for 10 epochs...
Closing dataloader mosaic

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       1/10         0G      1.415      2.612      1.143          5        640: 100%|██████████| 36/36 [00:47<00:00,  1.33s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:06<00:00,  1.35s/it]
                   all         71        100     0.0046       0.98     0.0113    0.00679

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       2/10         0G      1.348      1.832      1.171          6        640: 100%|██████████| 36/36 [00:47<00:00,  1.31s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:06<00:00,  1.35s/it]
                   all         71        100          1      0.125      0.927      0.581

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       3/10         0G      1.377       1.75      1.163          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:46<00:00,  1.30s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:06<00:00,  1.34s/it]
                   all         71        100      0.958      0.916      0.982      0.614

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       4/10         0G      1.299      1.453      1.155          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:47<00:00,  1.33s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:07<00:00,  1.52s/it]
                   all         71        100       0.99      0.945      0.987      0.639

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       5/10         0G      1.304      1.371       1.15          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:57<00:00,  1.58s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.67s/it]
                   all         71        100       0.97       0.95      0.987        0.6

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       6/10         0G      1.268      1.321       1.15          4        640: 100%|██████████| 36/36 [00:55<00:00,  1.55s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.61s/it]
                   all         71        100      0.988       0.96      0.972      0.624

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       7/10         0G      1.234      1.197      1.099          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:56<00:00,  1.56s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.66s/it]
                   all         71        100       0.99       0.96      0.986      0.604

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       8/10         0G      1.236      1.128      1.119          4        640: 100%|██████████| 36/36 [00:57<00:00,  1.60s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.67s/it]
                   all         71        100          1      0.962      0.992      0.638

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       9/10         0G      1.195      1.025      1.106          4        640: 100%|██████████| 36/36 [00:58<00:00,  1.63s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.74s/it]
                   all         71        100          1      0.958      0.986      0.645

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
      10/10         0G      1.171     0.9713      1.087          8        640: 100%|██████████| 36/36 [01:00<00:00,  1.68s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.80s/it]
                   all         71        100          1       0.96      0.989      0.658

10 epochs completed in 0.172 hours.
Optimizer stripped from runs/detect/train53/weights/last.pt, 6.2MB
Optimizer stripped from runs/detect/train53/weights/best.pt, 6.2MB

Validating runs/detect/train53/weights/best.pt...
Ultralytics YOLOv8.0.138 🚀 Python-3.11.4 torch-2.0.1 CPU (Apple M2)
Model summary (fused): 168 layers, 3005843 parameters, 0 gradients
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.62s/it]
                   all         71        100          1       0.96      0.989      0.658
Speed: 0.3ms preprocess, 103.2ms inference, 0.0ms loss, 1.4ms postprocess per image
Results saved to runs/detect/train53
630.5438086986542sec.

GPUで学習（M2）

次にGPUを使って学習させてみます。

GPUで学習するには、コードのdeviceをmpsに変更するだけです。

from ultralytics import YOLO
import time


if __name__ == "__main__":
    model = YOLO('yolov8n.pt')

    start = time.time()

    model.train(data="dataset.yaml", epochs=10, batch=8, pretrained=True, device="mps")

    end = time.time()
    print(f"{end-start}sec.")

GPUでの実行は、1EPOCH約30秒、トータルで330秒となりました。

CPUと比較して半分の処理時間になっていて、GPUの効果が確認できました。

Transferred 319/355 items from pretrained weights
train: Scanning /Users/tadanori/tmp/m1test/datasets/cars/labels/train.cache... 284 images, 0 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 284/284 [00:00<?, ?it/s]
val: Scanning /Users/tadanori/tmp/m1test/datasets/cars/labels/valid.cache... 71 images, 0 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 71/71 [00:00<?, ?it/s]
Plotting labels to runs/detect/train54/labels.jpg...
optimizer: AdamW(lr=0.002, momentum=0.9) with parameter groups 57 weight(decay=0.0), 64 weight(decay=0.0005), 63 bias(decay=0.0)
Image sizes 640 train, 640 val
Using 8 dataloader workers
Logging results to runs/detect/train54
Starting training for 10 epochs...
Closing dataloader mosaic

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       1/10         0G      1.375      2.962      1.052          6        640: 100%|██████████| 36/36 [00:28<00:00,  1.27it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:06<00:00,  1.36s/it]
                   all         71        100     0.0046       0.98      0.841      0.404

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       2/10         0G      1.262      2.398      1.034          7        640: 100%|██████████| 36/36 [00:25<00:00,  1.39it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:02<00:00,  2.16it/s]
                   all         71        100      0.826      0.714      0.857      0.408

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       3/10         0G      1.317      2.273      1.059          3        640: 100%|██████████| 36/36 [00:24<00:00,  1.46it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:02<00:00,  1.89it/s]
                   all         71        100       0.89      0.888      0.923      0.484

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       4/10         0G      1.261      2.128      1.022          4        640: 100%|██████████| 36/36 [00:28<00:00,  1.28it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:02<00:00,  2.06it/s]
                   all         71        100      0.905       0.86      0.931      0.431

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       5/10         0G      1.278      2.011      1.022          7        640: 100%|██████████| 36/36 [00:28<00:00,  1.26it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:02<00:00,  2.22it/s]
                   all         71        100      0.818       0.88      0.887      0.461

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       6/10         0G       1.24      1.933      1.009          3        640: 100%|██████████| 36/36 [00:27<00:00,  1.31it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:02<00:00,  2.05it/s]
                   all         71        100      0.843        0.9      0.912      0.466

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       7/10         0G      1.268      1.835      1.009          7        640: 100%|██████████| 36/36 [00:29<00:00,  1.24it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:02<00:00,  2.00it/s]
                   all         71        100       0.94       0.96      0.971      0.587

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       8/10         0G      1.207      1.751     0.9709          6        640: 100%|██████████| 36/36 [00:28<00:00,  1.26it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:02<00:00,  2.07it/s]
                   all         71        100      0.952       0.94      0.978      0.558

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       9/10         0G      1.143      1.718     0.9495          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:26<00:00,  1.37it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:02<00:00,  2.07it/s]
                   all         71        100       0.96      0.951       0.98      0.577

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
      10/10         0G      1.149      1.607     0.9572          5        640: 100%|██████████| 36/36 [00:27<00:00,  1.32it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:04<00:00,  1.08it/s]
                   all         71        100       0.97      0.957      0.983      0.608

10 epochs completed in 0.089 hours.
Optimizer stripped from runs/detect/train54/weights/last.pt, 6.2MB
Optimizer stripped from runs/detect/train54/weights/best.pt, 6.2MB

Validating runs/detect/train54/weights/best.pt...
Ultralytics YOLOv8.0.138 🚀 Python-3.11.4 torch-2.0.1 MPS (Apple M2)
Model summary (fused): 168 layers, 3005843 parameters, 0 gradients
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:02<00:00,  1.70it/s]
                   all         71        100       0.97      0.957      0.983      0.605
Speed: 0.5ms preprocess, 19.7ms inference, 0.0ms loss, 1.9ms postprocess per image
Results saved to runs/detect/train54
334.40202498435974sec.</span>

結果まとめ

Apple Siliconに対応したYOLOv8で学習時のベンチマークをしてみました。

MacBook AirでもGPUを使うと２倍くらいの速度になるようです。M2のCPUは、IntelのCPUと比較してもそれなりに高速な部類です。GPUを使うとここからさらに2倍くらいの高速に学習できるというのは、薄型ノートPCとしてはかなり大きなメリットだと感じました。

以下、M2とM1Proでの学習時間の結果です。

デバイス		処理時間（秒）
M2	device=”cpu”	630.54 sec.
M2	device=”mps”	334.40 sec.
M1Pro	device=”cpu”	582.68 sec.
M1Pro	device=”mps”	372.99 sec.
参考：GPU=P100（kaggle notebook）		119 sec.

意外だったのがGPU処理に関しては、M1 Proの方がM2より遅かったことです。GPUのコア数が倍なのでM1 Proの方が早いかと予想していたのですが、M2の方が処理時間が短いという結果になりました。

一方、CPUでの実行に関しては、M1 Proの方がM2より高速でした。こちらは、コア数の差がでたのかもしれません。

もしかしたら、YOLOv8のもっと大きなモデルを訓練したらまた違った結果になるのかもしれません。とりあえず、GPUの性能がM2でかなり上がったのかもしれません。

P100（kaggleで提供されているnVidiaのGPU）で学習させた結果も測定してみました。

少し古めのGPUとはいえ、CPUの約6倍、M2のGPUの約3倍と、やはり学習用のGPUはかなり高速です。

nVidiaのGPUでの学習速度には全然届かないというのが素直な感想です。

M2 Ultra（76GPUコア）などを使えば、P100には追いつけそうですが、価格を考えたら素直にNvidiaのGPU搭載のパソコンを買った方が良いかなと思います。

とはいえ、エントリレベルのノートパソコンで手軽に学習で切るのは大きいです。ちょっとしたコードを動かしたり、ディープラーニングの勉強などには十分使えるのでは無いでしょうか。

M3搭載のMacが発売されました。GPUの性能がかなり上がっているということですが、これまでのベンチマークを見る限りnVIDIAのGPUには敵わないと思われます。本格的に、ディープラーニングをしたいならnVIDIAのGPU搭載のPCを購入した方が良いと思います。

ただ、ちょっとした学習であれば一応できないことはないレベルになっていると思います。逆にMacを持っていてディープラーニングの学習をしたいのなら、これを活用するのも良いと思います。

M4の結果

M4 Maxの結果を別記事に追加しました。M4の結果については下記の記事を参考にしてください。

M4 Maxの深層学習ベンチマーク結果を公開｜PyTorch, YOLOv8, LM Studio

付録（M1 Proの実行ログ）

最後に、M1Proでの実行ログをつけておきます。

CPUで学習（M1 Pro）

Transferred 319/355 items from pretrained weights
Freezing layer 'model.22.dfl.conv.weight'
train: Scanning /Users/tadanori/tmp/yolov8/datasets/cars/labels/train.cache... 284 images, 0 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 284/284 [00:00<?, ?it/s]
val: Scanning /Users/tadanori/tmp/yolov8/datasets/cars/labels/valid.cache... 71 images, 0 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 71/71 [00:00<?, ?it/s]
Plotting labels to runs/detect/train4/labels.jpg...
optimizer: 'optimizer=auto' found, ignoring 'lr0=0.01' and 'momentum=0.937' and determining best 'optimizer', 'lr0' and 'momentum' automatically...
optimizer: AdamW(lr=0.002, momentum=0.9) with parameter groups 57 weight(decay=0.0), 64 weight(decay=0.0005), 63 bias(decay=0.0)
Image sizes 640 train, 640 val
Using 0 dataloader workers
Logging results to runs/detect/train4
Starting training for 10 epochs...
Closing dataloader mosaic

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       1/10         0G      1.414      2.611      1.143          5        640: 100%|██████████| 36/36 [00:49<00:00,  1.36s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.66s/it]
                   all         71        100     0.0046       0.98     0.0113    0.00683

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       2/10         0G      1.347      1.816      1.173          6        640: 100%|██████████| 36/36 [00:48<00:00,  1.35s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.63s/it]
                   all         71        100          1      0.284      0.956      0.586

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       3/10         0G      1.375      1.765      1.164          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:49<00:00,  1.38s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.69s/it]
                   all         71        100      0.968       0.92      0.983      0.622

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       4/10         0G      1.317      1.602      1.147          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:48<00:00,  1.35s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.65s/it]
                   all         71        100      0.968       0.94       0.97      0.598

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       5/10         0G      1.321      1.419      1.145          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:48<00:00,  1.35s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.66s/it]
                   all         71        100      0.968       0.91      0.987      0.573

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       6/10         0G       1.27      1.321      1.143          4        640: 100%|██████████| 36/36 [00:48<00:00,  1.35s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.64s/it]
                   all         71        100      0.978       0.95      0.986      0.621

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       7/10         0G      1.276      1.261      1.088          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:48<00:00,  1.34s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.67s/it]
                   all         71        100       0.98       0.96      0.986      0.609

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       8/10         0G      1.244      1.134      1.109          4        640: 100%|██████████| 36/36 [00:48<00:00,  1.34s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.65s/it]
                   all         71        100      0.971       0.97       0.99      0.642

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       9/10         0G      1.193      1.052      1.097          4        640: 100%|██████████| 36/36 [00:47<00:00,  1.33s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.66s/it]
                   all         71        100      0.989       0.93      0.987      0.654

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
      10/10         0G      1.157     0.9957      1.081          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:48<00:00,  1.34s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:08<00:00,  1.65s/it]
                   all         71        100      0.971       0.95      0.988      0.642

10 epochs completed in 0.158 hours.
Optimizer stripped from runs/detect/train4/weights/last.pt, 6.2MB
Optimizer stripped from runs/detect/train4/weights/best.pt, 6.2MB

Validating runs/detect/train4/weights/best.pt...
Ultralytics YOLOv8.0.208 🚀 Python-3.11.5 torch-2.1.0 CPU (Apple M1 Pro)
Model summary (fused): 168 layers, 3005843 parameters, 0 gradients, 8.1 GFLOPs
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:07<00:00,  1.60s/it]
                   all         71        100      0.989      0.931      0.987      0.654
Speed: 0.8ms preprocess, 106.1ms inference, 0.0ms loss, 0.9ms postprocess per image
Results saved to runs/detect/train4
582.6759631633759sec.

GPUで学習（M1 Pro）

Transferred 319/355 items from pretrained weights
Freezing layer 'model.22.dfl.conv.weight'
train: Scanning /Users/tadanori/tmp/yolov8/datasets/cars/labels/train.cache... 284 images, 0 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 284/284 [00:00<?, ?it/s]
val: Scanning /Users/tadanori/tmp/yolov8/datasets/cars/labels/valid.cache... 71 images, 0 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 71/71 [00:00<?, ?it/s]
Plotting labels to runs/detect/train6/labels.jpg...
optimizer: 'optimizer=auto' found, ignoring 'lr0=0.01' and 'momentum=0.937' and determining best 'optimizer', 'lr0' and 'momentum' automatically...
optimizer: AdamW(lr=0.002, momentum=0.9) with parameter groups 57 weight(decay=0.0), 64 weight(decay=0.0005), 63 bias(decay=0.0)
Image sizes 640 train, 640 val
Using 0 dataloader workers
Logging results to runs/detect/train6
Starting training for 10 epochs...
Closing dataloader mosaic

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       1/10         0G      1.337      3.056      1.098          5        640: 100%|██████████| 36/36 [00:27<00:00,  1.30it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:09<00:00,  1.96s/it]
                   all         71        100    0.00263       0.56     0.0741     0.0188

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       2/10         0G      1.345      2.391      1.098          6        640: 100%|██████████| 36/36 [00:23<00:00,  1.55it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:01<00:00,  3.24it/s]
                   all         71        100      0.201      0.173     0.0829     0.0309

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       3/10         0G      1.287      2.299      1.064          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:28<00:00,  1.27it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:01<00:00,  3.22it/s]
                   all         71        100      0.221       0.29      0.106     0.0463

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       4/10         0G      1.273      2.164      1.042          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:28<00:00,  1.26it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:01<00:00,  3.32it/s]
                   all         71        100      0.229       0.27      0.114     0.0464

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       5/10         0G      1.294      2.094      1.049          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:30<00:00,  1.20it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:02<00:00,  1.96it/s]
                   all         71        100      0.344      0.289      0.146      0.065

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       6/10         0G      1.201       2.03      1.042          4        640: 100%|██████████| 36/36 [00:31<00:00,  1.14it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:01<00:00,  3.09it/s]
                   all         71        100      0.269       0.32      0.127     0.0509

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       7/10         0G      1.235      1.865     0.9928          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:29<00:00,  1.21it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:01<00:00,  3.26it/s]
                   all         71        100      0.276       0.33      0.115     0.0499

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       8/10         0G      1.186      1.749      0.983          4        640: 100%|██████████| 36/36 [00:30<00:00,  1.19it/s]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:01<00:00,  3.05it/s]
                   all         71        100      0.294       0.31      0.122     0.0532

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
       9/10         0G      1.146      1.661     0.9614          4        640: 100%|██████████| 36/36 [00:39<00:00,  1.09s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:01<00:00,  3.04it/s]
                   all         71        100       0.33       0.33       0.13     0.0595

      Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
      10/10         0G      1.138       1.64     0.9573          8        640: 100%|██████████| 36/36 [00:39<00:00,  1.09s/it]
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:01<00:00,  3.25it/s]
                   all         71        100      0.335       0.32      0.129     0.0623

10 epochs completed in 0.094 hours.
Optimizer stripped from runs/detect/train6/weights/last.pt, 6.2MB
Optimizer stripped from runs/detect/train6/weights/best.pt, 6.2MB

Validating runs/detect/train6/weights/best.pt...
Ultralytics YOLOv8.0.208 🚀 Python-3.11.5 torch-2.1.0 MPS (Apple M1 Pro)
Model summary (fused): 168 layers, 3005843 parameters, 0 gradients, 8.1 GFLOPs
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:14<00:00,  2.86s/it]
                   all         71        100      0.343      0.287      0.146     0.0653
Speed: 2.0ms preprocess, 47.9ms inference, 0.0ms loss, 2.1ms postprocess per image
Results saved to runs/detect/train6
372.99035024642944sec.

#Apple M1 #Apple M2 #pytorch #YOLO #YOLOv8 #ディープラーニング #機械学習

M1とM2 Mac（GPU）のディープラーニング性能をチェック｜YOLOv8（学習）でベンチマーク

はじめに

インストール

Minicondaで実行環境を構築

YOLOv8でベンチマーク

動作環境

データの準備

dataset.yamlの準備

CPUで実行（M2）

GPUで学習（M2）

結果まとめ

付録（M1 Proの実行ログ）

CPUで学習（M1 Pro）

GPUで学習（M1 Pro）

コメントをキャンセル

Google Colabの活用ガイド｜KaggleとColabでコードを共有する方法

Pandasで大規模データを扱う時にメモリ消費を抑える手法を紹介

YOLO-NASでカスタム（独自）データの学習と推論を実践｜物体検出

CommonLit（2023）に挑戦| Kaggleチャレンジ記録

はじめに

インストール

Minicondaで実行環境を構築

YOLOv8でベンチマーク

動作環境

データの準備

dataset.yamlの準備

CPUで実行 （M2）

GPUで学習（M2）

結果まとめ

付録（M1 Proの実行ログ）

CPUで学習（M1 Pro）

GPUで学習（M1 Pro）

コメントをキャンセル

Google Colabの活用ガイド｜KaggleとColabでコードを共有する方法

Pandasで大規模データを扱う時にメモリ消費を抑える手法を紹介

YOLO-NASでカスタム（独自）データの学習と推論を実践｜物体検出

CommonLit（2023）に挑戦| Kaggleチャレンジ記録

CPUで実行（M2）