yolov5 cuda out of memory

时间: 2023-04-21 19:02:36 浏览: 80
yolov5 cuda out of memory是指在使用yolov5模型进行计算时,显存不足导致程序无法继续运行。解决方法可以尝试减少batch size或者降低输入图片的分辨率,也可以考虑使用更高显存的显卡或者分布式训练等方法来解决。
相关问题

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 ]

yolov5torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.

根据引用和引用的信息,yolov5torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory是由于尝试分配的内存超过了GPU的总容量导致的。这种情况下,您可以尝试以下解决方法: 1. 减小batch_size: 减少每个批次中的样本数量,这样可以降低内存需求。 2. 使用item()属性: 当取torch变量标量值时,使用item()属性可以释放显存,避免过多的内存占用。 3. 测试阶段的优化: 在测试阶段,可以添加一些代码来减少内存使用,但需要注意不要影响模型的性能和结果。 这些方法可以帮助您解决CUDA out of memory错误。希望对您有帮助!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [报错记录torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 90.00 MiB (GPU 0; 7.93 ...](https://blog.csdn.net/gongkeguo/article/details/127674524)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [训练yolov5时出现RuntimeError: CUDA out of memory](https://blog.csdn.net/weixin_43945848/article/details/126266421)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [pytorch模型提示超出内存RuntimeError: CUDA out of memory.](https://download.csdn.net/download/weixin_38552305/14884908)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

相关推荐

Traceback (most recent call last): File "E:\yolov5-master\train.py", line 642, in <module> main(opt) File "E:\yolov5-master\train.py", line 531, in main train(opt.hyp, opt, device, callbacks) File "E:\yolov5-master\train.py", line 312, in train pred = model(imgs) # forward File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\yolo.py", line 209, in forward return self._forward_once(x, profile, visualize) # single-scale inference, train File "E:\yolov5-master\models\yolo.py", line 121, in _forward_once x = m(x) # run File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\common.py", line 167, in forward return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), 1)) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 217, in forward input = module(input) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\common.py", line 120, in forward return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x)) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\common.py", line 56, in forward return self.act(self.bn(self.conv(x))) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\activation.py", line 396, in forward return F.silu(input, inplace=self.inplace) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 2058, in silu return torch._C._nn.silu_(input) torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 16.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 2.92 GiB already allocated; 951.00 MiB free; 3.01 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

最新推荐

recommend-type

100款古风PPT (34)(1).pptx

【ppt素材】工作总结、商业计划书、述职报告、读书分享、家长会、主题班会、端午节、期末、夏至、中国风、卡通、小清新、岗位竞聘、公司介绍、读书分享、安全教育、文明礼仪、儿童故事、绘本、防溺水、夏季安全、科技风、商务、炫酷、企业培训、自我介绍、产品介绍、师德师风、班主任培训、神话故事、巴黎奥运会、世界献血者日、防范非法集资、3D快闪、毛玻璃、人工智能等等各种样式的ppt素材风格。 设计模板、图片素材、PPT模板、视频素材、办公文档、小报模板、表格模板、音效配乐、字体库。 广告设计:海报,易拉宝,展板,宣传单,宣传栏,画册,邀请函,优惠券,贺卡,文化墙,标语,制度,名片,舞台背景,广告牌,证书,明信片,菜单,折页,封面,节目单,门头,美陈,拱门,展架等。 电商设计:主图,直通车,详情页,PC端首页,移动端首页,钻展,优惠券,促销标签,店招,店铺公告等。 图片素材:PNG素材,背景素材,矢量素材,插画,元素,艺术字,UI设计等。 视频素材:AE模板,会声会影,PR模板,视频背景,实拍短片,音效配乐。 办公文档:工作汇报,毕业答辩,企业介绍,总结计划,教学课件,求职简历等PPT/WORD模板。
recommend-type

012ssm-jsp-mysql社区疫情防控管理信息系统.zip(可运行源码+数据库文件+文档)

社区疫情防控管理信息系统是以实际运用为开发背景,运用软件工程开发方法,采用jsp技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对软件系统进行需求分析,得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统总体结构设计、系统数据结构设计、系统功能设计和系统安全设计等;详细设计主要包括模块实现的关键代码,系统数据库访问和主要功能模块的具体实现等。最后对系统进行功能测试,并对测试结果进行分析总结,及时改进系统中存在的不足,为以后的系统维护提供了方便,也为今后开发类似系统提供了借鉴和帮助。 本社区疫情防控管理信息系统采用的数据库是Mysql,使用JSP技术开发。在设计过程中,充分保证了系统代码的良好可读性、实用性、易扩展性、通用性、便于后期维护、操作方便以及页面简洁等特点。 关键词:社区疫情防控管理信息系统,JSP技术,Mysql数据库
recommend-type

2024年欧洲化疗引起恶心和呕吐(CINV)药物市场主要企业市场占有率及排名.docx

2024年欧洲化疗引起恶心和呕吐(CINV)药物市场主要企业市场占有率及排名.docx
recommend-type

接口测试登录接口和获取话题数.jmx

接口测试登录接口和获取话题数.jmx
recommend-type

BSC绩效考核指标汇总 (2).docx

BSC(Balanced Scorecard,平衡计分卡)是一种战略绩效管理系统,它将企业的绩效评估从传统的财务维度扩展到非财务领域,以提供更全面、深入的业绩衡量。在提供的文档中,BSC绩效考核指标主要分为两大类:财务类和客户类。 1. 财务类指标: - 部门费用的实际与预算比较:如项目研究开发费用、课题费用、招聘费用、培训费用和新产品研发费用,均通过实际支出与计划预算的百分比来衡量,这反映了部门在成本控制上的效率。 - 经营利润指标:如承保利润、赔付率和理赔统计,这些涉及保险公司的核心盈利能力和风险管理水平。 - 人力成本和保费收益:如人力成本与计划的比例,以及标准保费、附加佣金、续期推动费用等与预算的对比,评估业务运营和盈利能力。 - 财务效率:包括管理费用、销售费用和投资回报率,如净投资收益率、销售目标达成率等,反映公司的财务健康状况和经营效率。 2. 客户类指标: - 客户满意度:通过包装水平客户满意度调研,了解产品和服务的质量和客户体验。 - 市场表现:通过市场销售月报和市场份额,衡量公司在市场中的竞争地位和销售业绩。 - 服务指标:如新契约标保完成度、续保率和出租率,体现客户服务质量和客户忠诚度。 - 品牌和市场知名度:通过问卷调查、公众媒体反馈和总公司级评价来评估品牌影响力和市场认知度。 BSC绩效考核指标旨在确保企业的战略目标与财务和非财务目标的平衡,通过量化这些关键指标,帮助管理层做出决策,优化资源配置,并驱动组织的整体业绩提升。同时,这份指标汇总文档强调了财务稳健性和客户满意度的重要性,体现了现代企业对多维度绩效管理的重视。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【进阶】Flask中的会话与用户管理

![python网络编程合集](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20201021201514/pythonrequests.PNG) # 2.1 用户注册和登录 ### 2.1.1 用户注册表单的设计和验证 用户注册表单是用户创建帐户的第一步,因此至关重要。它应该简单易用,同时收集必要的用户信息。 * **字段设计:**表单应包含必要的字段,如用户名、电子邮件和密码。 * **验证:**表单应验证字段的格式和有效性,例如电子邮件地址的格式和密码的强度。 * **错误处理:**表单应优雅地处理验证错误,并提供清晰的错误消
recommend-type

卷积神经网络实现手势识别程序

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)在手势识别中是一种非常有效的机器学习模型。CNN特别适用于处理图像数据,因为它能够自动提取和学习局部特征,这对于像手势这样的空间模式识别非常重要。以下是使用CNN实现手势识别的基本步骤: 1. **输入数据准备**:首先,你需要收集或获取一组带有标签的手势图像,作为训练和测试数据集。 2. **数据预处理**:对图像进行标准化、裁剪、大小调整等操作,以便于网络输入。 3. **卷积层(Convolutional Layer)**:这是CNN的核心部分,通过一系列可学习的滤波器(卷积核)对输入图像进行卷积,以
recommend-type

BSC资料.pdf

"BSC资料.pdf" 战略地图是一种战略管理工具,它帮助企业将战略目标可视化,确保所有部门和员工的工作都与公司的整体战略方向保持一致。战略地图的核心内容包括四个相互关联的视角:财务、客户、内部流程和学习与成长。 1. **财务视角**:这是战略地图的最终目标,通常表现为股东价值的提升。例如,股东期望五年后的销售收入达到五亿元,而目前只有一亿元,那么四亿元的差距就是企业的总体目标。 2. **客户视角**:为了实现财务目标,需要明确客户价值主张。企业可以通过提供最低总成本、产品创新、全面解决方案或系统锁定等方式吸引和保留客户,以实现销售额的增长。 3. **内部流程视角**:确定关键流程以支持客户价值主张和财务目标的实现。主要流程可能包括运营管理、客户管理、创新和社会责任等,每个流程都需要有明确的短期、中期和长期目标。 4. **学习与成长视角**:评估和提升企业的人力资本、信息资本和组织资本,确保这些无形资产能够支持内部流程的优化和战略目标的达成。 绘制战略地图的六个步骤: 1. **确定股东价值差距**:识别与股东期望之间的差距。 2. **调整客户价值主张**:分析客户并调整策略以满足他们的需求。 3. **设定价值提升时间表**:规划各阶段的目标以逐步缩小差距。 4. **确定战略主题**:识别关键内部流程并设定目标。 5. **提升战略准备度**:评估并提升无形资产的战略准备度。 6. **制定行动方案**:根据战略地图制定具体行动计划,分配资源和预算。 战略地图的有效性主要取决于两个要素: 1. **KPI的数量及分布比例**:一个有效的战略地图通常包含20个左右的指标,且在四个视角之间有均衡的分布,如财务20%,客户20%,内部流程40%。 2. **KPI的性质比例**:指标应涵盖财务、客户、内部流程和学习与成长等各个方面,以全面反映组织的绩效。 战略地图不仅帮助管理层清晰传达战略意图,也使员工能更好地理解自己的工作如何对公司整体目标产生贡献,从而提高执行力和组织协同性。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依