YOLOv8（PyTorch）中如何编辑model.track返回的Result对象？

问题场景 #

尝试修改YOLO model.track返回的Result对象属性时触发错误，代码及错误信息如下：

原代码 #

for result in model.track(source=source, show=False, stream=True, verbose=False):
    frame = result.orig_img
    
    # result.boxes.id[0] = 0 # 代码崩溃
    print('After', result.boxes.id)

错误信息 #

RuntimeError: Inplace update to inference tensor outside InferenceMode is not allowed.You can make a clone to get a normal tensor before doing inplace update.

可行解决方案 #

问题核心是result.boxes.id属于PyTorch InferenceMode下的只读张量，无法直接原地修改，需通过克隆生成可编辑张量后重新赋值：

修改后代码 #

import torch

for result in model.track(source=source, show=False, stream=True, verbose=False):
    frame = result.orig_img
    
    # 仅当存在跟踪ID时执行修改
    if result.boxes.id is not None:
        # 克隆张量，脱离InferenceMode限制
        editable_ids = result.boxes.id.clone()
        # 修改目标ID
        editable_ids[0] = 0
        # 将修改后的张量重新赋值给boxes.id
        result.boxes.id = editable_ids
    
    print('After', result.boxes.id)

补充说明 #

• clone()方法会生成原张量的独立副本，拥有可写权限，不受原InferenceMode约束。
• 若需批量替换ID，可直接创建新张量赋值，需注意与原张量设备（CPU/GPU）保持一致：

  result.boxes.id = torch.tensor([1, 2, 3], device=result.boxes.id.device)
  

• 必须先判断result.boxes.id is not None，避免无跟踪结果时触发空值报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者liran bratt