yolov5训练数据集 用yolov5x.yaml，报错CUDA out of memory.

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，你使用的是yolov7和yolov5x.yaml进行训练。而根据引用\[3\]的报错信息，你遇到了CUDA内存不足的问题。这个问题通常是由于模型和数据集的大小超过了GPU的内存容量所导致的。

解决这个问题的方法有几种：
1. 减小批量大小（batch size）：减小每次训练时加载到GPU的数据量，可以通过减小批量大小来解决内存不足的问题。你可以尝试将批量大小设置为更小的值，比如从引用\[1\]中的16减小到8。
2. 减小模型的大小：如果你的模型太大，超过了GPU的内存容量，可以尝试减小模型的大小。你可以尝试使用更小的模型，比如从yolov5x.yaml改为yolov5s.yaml。
3. 增加GPU的内存容量：如果以上方法无法解决问题，你可以考虑使用具有更大内存容量的GPU进行训练，或者使用多个GPU进行训练。

总结起来，要解决"yolov5训练数据集用yolov5x.yaml，报错CUDA out of memory"的问题，你可以尝试减小批量大小、减小模型的大小或增加GPU的内存容量。这样可以帮助你解决CUDA内存不足的问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [yolov7训练自己的数据集及报错处理](https://blog.csdn.net/weixin_53660567/article/details/127201172)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [yolov5测试报错：RuntimeError: CUDA out of memory.](https://blog.csdn.net/qq_22764813/article/details/126467704)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]