yolov5训练gpu_mem为0

如果您在训练YoloV5时遇到了GPU memory为0的问题，可以尝试以下几个解决方案：

1. 减少batch size：减小batch size可以降低GPU的内存负载。您可以在配置文件中尝试将batch size降低到较小的值，并重新运行训练。

2. 减少图像分辨率：减小图像分辨率也可以降低GPU的内存负载。您可以在配置文件中尝试将图像分辨率降低到较小的值，并重新运行训练。

3. 使用更小的模型：如果您的GPU内存仍然不足，可以尝试使用更小的YoloV5模型，例如yolov5s或yolov5m。

4. 使用更高端的GPU：如果您的GPU内存始终无法满足要求，可以尝试升级到更高端的GPU，这样可以提高GPU的内存容量。

5. 优化GPU内存使用：您可以尝试使用一些GPU内存优化技巧，例如使用半精度浮点数计算、使用梯度累积等，以减少GPU内存的使用。