核心问题确认

错误明确指出 Parameter indices which did not receive grad（索引 244、245、286、287、330、331、374、375），这些参数属于模型中定义但未用于损失计算的模块（如 frequency_enhancer、ffm）。在分布式训练中，所有参数必须参与梯度计算，否则 DDP 无法同步梯度，导致崩溃。

步骤 1：定位 DDP 初始化位置

打开 ultralytics/engine/trainer.py 文件，搜索 DistributedDataParallel 或 DDP，找到模型包装为 DDP 的代码。通常在 Trainer 类的 _do_train 或 init_model 方法中，类似：

# 原始代码（示例）
self.model = DistributedDataParallel(self.model, device_ids=[self.args.device])

步骤 2：添加 find_unused_parameters=True 参数

修改 DDP 初始化代码，允许未使用的参数：

# 修改后
self.model = DistributedDataParallel(
    self.model,
    device_ids=[self.args.device],
    find_unused_parameters=True  # 关键：允许未使用的参数，跳过梯度检查
)

步骤 3：保存并重新训练

此参数会让 DDP 忽略未使用的参数，不再检查梯度同步，直接解决报错。

具体问题具体分析，解决思路是允许未使用的参数，跳过梯度检查

找不到代码位置，可以给大模型来定位具体的位置，结合实际情况来进行解决