GPU0完全没被使用但是yolov5报错torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 24.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.58 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.67 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try settin

如果您在确保GPU 0未被使用的情况下仍然遇到CUDA内存不足的错误，您可以尝试以下几种方法来解决问题：

1. 减小批量大小：减小每个批次中的样本数量，以减少GPU内存的使用量。您可以尝试将批量大小设置为较小的值，例如16或8，并查看是否仍然遇到内存不足错误。

2. 减小输入图像尺寸：缩小输入图像的尺寸可以降低模型所需的内存量。您可以将图像尺寸调整为较小的值，并检查是否仍然遇到内存不足错误。

3. 使用半精度浮点数：PyTorch支持使用半精度浮点数（half precision）进行训练和推理。通过使用`torch.cuda.amp`混合精度训练，您可以减少模型所需的内存，并加速计算过程。有关如何使用半精度浮点数的示例代码和文档，您可以参考PyTorch官方文档。

4. 禁用梯度计算：如果您只是进行推理而不需要梯度计算，可以在推理过程中禁用梯度计算。通过使用`torch.no_grad()`上下文管理器，您可以在推理期间节省一些内存。

请注意，这些方法仅为常见的解决方案，具体取决于您的模型和数据。如果问题仍然存在，您可能需要考虑使用更大的GPU内存，或者优化模型和数据以减少内存占用。