ultralytics 显存

### Ultralytics GPU 显存不足解决方案

在处理Ultralytics项目的GPU显存不足问题时，有多种方法可以优化资源利用并提高效率。

#### 减少批大小
降低批量大小（batch size）是一种有效的方法。虽然较大的批次能够加速训练过程中的收敛速度，但也显著增加了内存需求。通过适当减少每一批次的数据量，可以在一定程度上缓解显存压力[^1]。

# 修改配置文件或命令行参数设置更小的 batch_size
model.train(batch_size=8)  # 原始可能是16或其他较大数值

#### 使用混合精度训练
采用半精度浮点数（FP16）代替全精度（FP32），即所谓的混合精度训练技术，不仅加快了运算速度而且减少了所需的显存量。PyTorch提供了`torch.cuda.amp.autocast()`上下文管理器来轻松实现这一点。

from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast

scaler = GradScaler()
for data, target in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    
    with autocast():
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)

    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

#### 启用梯度累积
当单步更新所需显存超出可用范围时，可以通过多次前向传播积累梯度后再执行一次反向传播的方式节省空间。这相当于把原本一个大的mini-batch拆分成几个较小的部分依次处理[^2]。

accumulation_steps = 4  # 取决于具体环境调整此值
optimizer.zero_grad()

for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()  # 记录当前batch损失对应的梯度
    
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()      # 更新权重
        optimizer.zero_grad() # 清除已累计的梯度

#### 转换为ONNX格式并在CPU/GPU间切换运行
对于某些应用场景而言，将模型导出成ONNX格式后可以选择不同的硬件平台进行推理操作。尽管Windows环境下使用GPU部署存在局限性[^3]，但对于特定情况下的临时测试或者小型任务来说仍然是可行的选择之一；而在生产环境中则推荐基于Linux系统的服务器集群来进行高效稳定的GPU调用。