在服务器运行yolov5,出现CUDA out of memory

回答: 当在服务器上运行yolov5时出现CUDA out of memory错误，这意味着显存不足以分配所需的内存。解决这个问题的方法有几种。首先，可以尝试降低batch size的大小，或者使用梯度累积的方法来提高实际batch size的大小。其次，可以尝试将网络模型改小，或者将中间变量的大小改小。另外，可以考虑更换显存更大的显卡。此外，在报错处或代码关键节点插入以下代码可以定时清理内存：

import torch, gc
gc.collect()
torch.cuda.empty_cache()

这些方法可以帮助解决CUDA out of memory错误。\[2\] \[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [解决：RuntimeError: CUDA out of memory](https://blog.csdn.net/Ricaido_che/article/details/127558973)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [报错解决：RuntimeError: CUDA out of memory.](https://blog.csdn.net/weixin_43603658/article/details/127538425)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]