Ultralytics 8.4.160 修補標註快取漏更新，OOM 重試保留優化器狀態

Ultralytics 於 9 月 22 日發布 8.4.160，修正資料標註已變更、訓練卻沿用舊快取的問題，並調整記憶體不足後自動縮小批次的恢復流程。GitHub 正式版本與 PyPI 套件均已上線；這批變更影響訓練資料與狀態的一致性。[版本公告](https://github.com/ultralytics/ultralytics/releases/tag/v8.4.160)、[PyPI 發布紀錄](https://pypi.org/project/ultralytics/8.4.160/)

快取問題有很直接的觸發方式：把 YOLO 標籤的類別由 0 改成 1，檔案長度保持相同。舊版以路徑與檔案大小總和產生快取鍵，因此修改後仍可能命中原有快取。提交者以單張影像資料集重現，第二次載入仍取得類別 0；套用修補後才重新掃描並取得類別 1。[修補說明](https://github.com/ultralytics/ultralytics/pull/26283)

新版共用函式 `get_hash` 逐一納入路徑、個別檔案大小與奈秒修改時間，再計算 SHA-256；它檢查的是檔案中繼資料，沒有讀取全文計算內容雜湊。官方文件已呈現這項實作。偵測、深度與語意等使用共用函式的資料快取都受影響，既有快取升級後會重新掃描一次。[函式文件](https://docs.ultralytics.com/reference/data/utils/)、[適用範圍](https://github.com/ultralytics/ultralytics/pull/26283)

同版另一項修補處理首個訓練週期中的 OOM 重試。舊流程重建資料載入器時也重建優化器，可能丟失已累積的動量、自適應統計，甚至從檢查點恢復的狀態。現在只有優化器尚未存在時才建立它與學習率排程器；縮小批次後重用原物件，並重新計算相關權重衰減係數。[訓練狀態修補](https://github.com/ultralytics/ultralytics/pull/26284)

兩項修補仍有明確邊界。若資料同步工具同時保留檔案大小與修改時間，快取依然可能漏掉內容變更，須手動移除受影響快取。OOM 恢復則仍會重新執行該訓練週期；保留優化器不代表能從失敗批次精確接續。提交者回報了強制觸發 OOM 的本機驗證，但專用回歸測試後來被維護者移出該 PR。[快取限制](https://github.com/ultralytics/ultralytics/pull/26283)、[重試與驗證紀錄](https://github.com/ultralytics/ultralytics/pull/26284)

從工程角度看，反覆修訂標註或接續訓練的團隊，應以已知類別變更確認快取重建，並抽查 OOM 前後的動量與學習率。首次重新掃描的時間也應納入排程，避免把升級後的資料讀取開銷誤判為訓練效能退步。舊快取可能已影響哪些訓練產物，仍須對照資料版本及執行紀錄追查；升級本身不會修復先前完成的模型。